このガイドでは、選択したプラットフォームの Vertex AI in Firebase SDK を使用して、アプリから直接 Vertex AI Gemini API を呼び出す方法について説明します。
このガイドは、Vertex AI in Firebase SDK を使用して Imagen モデルにアクセスする際にも使用できます。
前提条件
ステップ 1: Firebase プロジェクトを設定してアプリを Firebase に接続する
Firebase プロジェクトと Firebase に接続されたアプリがすでにある場合
Firebase コンソールで、Vertex AI ページに移動します。
[Vertex AI in Firebase] カードをクリックして、次のタスクを完了するためのワークフローを開始します。
プロジェクトをアップグレードして、従量課金制の Blaze のお支払いプランを使用します。
プロジェクトで必要な API（Vertex AI API と Vertex AI in Firebase API）を有効にします。
このガイドの次のステップに進んで、SDK をアプリに追加します。
Firebase プロジェクトと Firebase に接続されたアプリがまだない場合
ステップ 2: SDK を追加する
Firebase プロジェクトが設定され、アプリが Firebase に接続されている（前の手順を参照）ので、Vertex AI in Firebase SDK をアプリに追加できます。
ステップ 3: Vertex AI サービスと生成モデルを初期化する
API 呼び出しを行い、Gemini モデルをプロンプトするには、Vertex AI サービスと生成モデルを初期化する必要があります。
このスタートガイドを完了したら、ユースケースとアプリに適したモデルと（必要に応じて）ロケーションを選択する方法を学びます。
ステップ 4: モデルにプロンプト リクエストを送信する
アプリを Firebase に接続し、SDK を追加して、Vertex AI サービスと生成モデルを初期化したので、Gemini モデルにプロンプト リクエストを送信する準備が整いました。
generateContent() を使用すると、テキストのみのプロンプト リクエストからテキストを生成できます。
Google アシスタントの機能
サポートされているモデルの詳細
さまざまなユースケースで利用可能なモデルと、その割り当てと料金について学びます。
Gemini API のその他の機能を試す
- レスポンスのストリーミング方法など、テキストのみのプロンプトからテキストを生成する方法について学習する。
- マルチモーダル プロンプト（テキスト、画像、PDF、動画、音声など）からテキストを生成します。
- マルチターンの会話（チャット）を構築します。
- テキストとマルチモーダル プロンプトの両方から構造化出力（JSON など）を生成します。
- 関数呼び出しを使用して、生成モデルを外部システムと情報に接続します。
コンテンツ生成を制御する方法
- プロンプト設計を理解する。ベスト プラクティス、戦略、プロンプトの例などをご覧ください。
- 温度や最大出力トークン（Gemini の場合）やアスペクト比と人物生成（Imagen の場合）など、モデル パラメータを構成します。
- 安全性設定を使用すると、有害と見なされる可能性のある回答が生成される可能性を調整できます。
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