Este guia mostra como começar a fazer chamadas para a API Gemini da Vertex AI diretamente do seu app usando os SDKs da Vertex AI para Firebase.
Pré-requisitos
Este guia pressupõe que você esteja familiarizado com o desenvolvimento de apps com o Flutter.
Verifique se o ambiente de desenvolvimento e o app da Web atendem aos seguintes requisitos:
- Dart 3.2.0 ou mais recente
(Opcional) Confira o aplicativo de exemplo.
Fazer o download do app de exemplo
Você pode testar o SDK rapidamente, consultar uma implementação completa de vários casos de uso ou usar o app de exemplo se não tiver seu próprio app da Web. Para usar o app de exemplo, você precisa conectá-lo a um projeto do Firebase.
Etapa 1: configurar um projeto do Firebase e conectar seu app ao Firebase
Se você já tem um projeto do Firebase e um app conectado a ele
No Console do Firebase, acesse a página Criar com o Gemini e clique no segundo card para iniciar um fluxo de trabalho que ajuda você nas tarefas a seguir. Se houver uma guia da Vertex AI no console, essas tarefas estarão concluídas.
Faça upgrade do projeto para usar o plano de preços Blaze de pagamento por utilização.
Ative as duas APIs a seguir para seu projeto:
aiplatform.googleapis.com
efirebaseml.googleapis.com
.
Siga para a próxima etapa deste guia para adicionar o SDK ao seu app.
Se você ainda não tiver um projeto do Firebase e um app conectado a ele
Etapa 2: adicionar o SDK
Com o projeto do Firebase configurado e o app conectado ao Firebase (consulte a etapa anterior), agora é possível adicionar o SDK da Vertex AI para Firebase ao seu app.
O plug-in da Vertex AI para Firebase para Flutter (firebase_vertexai
) fornece
acesso à API Gemini da Vertex AI.
No diretório do projeto do Flutter, execute o seguinte comando para instalar o plug-in principal:
flutter pub add firebase_core
No arquivo
lib/main.dart
, importe o plug-in principal do Firebase e o arquivo de configuração gerado antes:import 'package:firebase_core/firebase_core.dart'; import 'firebase_options.dart';
Ainda no arquivo
lib/main.dart
, inicialize o Firebase usando o objetoDefaultFirebaseOptions
exportado pelo arquivo de configuração:await Firebase.initializeApp( options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform, );
Recrie o aplicativo do Flutter:
flutter run
No diretório do projeto do Flutter, execute o seguinte comando:
flutter pub add firebase_vertexai
Após a conclusão, recrie seu projeto do Flutter:
flutter run
Etapa 3: inicializar o serviço da Vertex AI e o modelo generativo
Antes de fazer chamadas de API, você precisa inicializar o serviço da Vertex AI e o 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');
Quando terminar o Guia explicativo, aprenda a escolher um modelo do Gemini e, opcionalmente, um local apropriado para seu caso de uso e app.
Etapa 4: chamar a API Gemini da Vertex AI
Agora que você conectou seu app ao Firebase, adicionou o SDK e inicializou o serviço da Vertex AI e o modelo generativo, está tudo pronto para chamar a API Gemini da Vertex AI.
É possível usar generateContent()
para gerar texto com base em uma solicitação de comando
somente de 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);
O que mais você pode fazer?
Saiba mais sobre os modelos do Gemini
Saiba mais sobre os modelos disponíveis para vários casos de uso e as cotas e preços deles.
Teste outros recursos da API Gemini
- Saiba mais sobre como gerar texto com base em comandos somente de texto, incluindo como transmitir a resposta.
- Gerar texto com base em comandos multimodais (incluindo texto, imagens, PDFs, vídeo e áudio).
- Criar conversas de várias interações (chat).
- Use a chamada de função para conectar modelos generativos a informações e sistemas externos.
Saiba como controlar a geração de conteúdo
- Entenda o design de comandos, incluindo práticas recomendadas, estratégias e exemplos de comandos.
- Configure os parâmetros do modelo, como temperatura e número máximo de tokens de saída.
- Use as configurações de segurança para ajustar a probabilidade de receber respostas que podem ser consideradas prejudiciais.
Envie feedback sobre sua experiência com a Vertex AI para Firebase