Comienza a usar la API de Gemini con los SDK de Vertex AI para Firebase


En esta guía, se muestra cómo comenzar a realizar llamadas a la API de Gemini de Vertex AI directamente desde tu app con los SDK de Vertex AI para Firebase.

Requisitos previos

En esta guía, se asume que estás familiarizado con el desarrollo de apps con Flutter.

  • Asegúrate de que el entorno de desarrollo y la app web cumplan con los siguientes requisitos:

    • Dart 3.2.0 o versiones posteriores

  • (Opcional) Revisa la app de ejemplo.

    Descarga la app de ejemplo

    Puedes probar el SDK rápidamente, ver una implementación completa de varios casos de uso o usar la app de ejemplo si no tienes tu propia app web. Para usar la app de ejemplo, deberás conectarla a un proyecto de Firebase.

Paso 1: Configura un proyecto de Firebase y conecta tu app a Firebase

Si ya tienes un proyecto y una app de Firebase conectados a Firebase

  1. En Firebase console, ve a la página Compila con Gemini y haz clic en la segunda tarjeta para iniciar un flujo de trabajo que te ayude a realizar las siguientes tareas. Si ves una pestaña en la consola de Vertex AI, estas tareas están completas.

  2. Continúa con el siguiente paso de esta guía para agregar el SDK a tu app.

Si aún no tienes un proyecto y una app de Firebase conectados a esta plataforma


Paso 2: Agrega el SDK

Con tu proyecto de Firebase configurado y tu app conectada a Firebase (consulta el paso anterior), ahora puedes agregar el SDK de Vertex AI para Firebase a tu app.

El complemento de Vertex AI para Firebase para Flutter (firebase_vertexai) proporciona acceso a la API de Vertex AI Gemini.

  1. Desde el directorio de tu proyecto de Flutter, ejecuta el siguiente comando para instalar el complemento principal:

    flutter pub add firebase_core

  2. En el archivo lib/main.dart, importa el complemento principal de Firebase y el archivo de configuración que generaste antes:

    import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
import 'firebase_options.dart';

  3. Además, en tu archivo lib/main.dart, inicializa Firebase con el objeto DefaultFirebaseOptions exportado por el archivo de configuración:

    await Firebase.initializeApp(
  options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform,
);

  4. Vuelve a compilar tu aplicación de Flutter:

    flutter run

  5. Desde el directorio de tu proyecto de Flutter, ejecuta el siguiente comando:

    flutter pub add firebase_vertexai

  6. Cuando termines, vuelve a crear el proyecto de Flutter:

    flutter run

Paso 3: Inicializa el servicio de Vertex AI y el modelo generativo

Antes de realizar llamadas a las APIs, debes inicializar el servicio de Vertex AI y el modelo generativo.

import 'package:firebase_vertexai/firebase_vertexai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';

// Initialize FirebaseApp
await Firebase.initializeApp();
// Initialize the Vertex AI service and the generative model
// Specify a model that supports your use case
// Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities
final model =
      FirebaseVertexAI.instance.generativeModel(model: 'gemini-1.5-flash');

Cuando termines la guía de introducción, descubre cómo elegir un modelo de Gemini y (opcionalmente) una ubicación adecuada para tu caso de uso y app.

Paso 4: Llama a la API de Gemini de Vertex AI

Ahora que conectaste tu app a Firebase, agregaste el SDK y, además, inicializaste el servicio de Vertex AI y el modelo generativo, ya puedes llamar a la API de Vertex AI Gemini.

Puedes usar generateContent() para generar texto a partir de una solicitud de instrucción de solo texto:

import 'package:firebase_vertexai/firebase_vertexai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';

await Firebase.initializeApp();
// Initialize the Vertex AI service and the generative model
// Specify a model that supports your use case
// Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities
final model =
      FirebaseVertexAI.instance.generativeModel(model: 'gemini-1.5-flash');

// Provide a prompt that contains text
final prompt = [Content.text('Write a story about a magic backpack.')];

// To generate text output, call generateContent with the text input
final response = await model.generateContent(prompt);
print(response.text);

¿Qué más puedes hacer?

Más información sobre los modelos de Gemini

Obtén información sobre los modelos disponibles para varios casos de uso y sus cuotas y precios.

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Aprende a controlar la generación de contenido

También puedes experimentar con instrucciones y parámetros de configuración de modelos con Vertex AI Studio.


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