Pierwsze kroki z interfejsem Gemini API z użyciem pakietów SDK Vertex AI dla Firebase

iOS+ Android Sieć Fluknięcie

Z tego przewodnika dowiesz się, jak zacząć dzwonić pod numery Vertex AI Gemini API bezpośrednio z aplikacji za pomocą pakiety SDK Vertex AI dla Firebase.

Inne opcje pracy z interfejsem Gemini API

• Możesz opcjonalnie wywołać interfejs Vertex AI Gemini API po stronie serwera. za pomocą Pakiety SDK Vertex AI po stronie serwera lub Rozszerzenia Firebase dla interfejsu Gemini API.

• Możesz opcjonalnie wypróbować alternatywną opcję „AI od Google” wersji Gemini API, który zapewnia bezpłatny dostęp. (w zakresie i tam, gdzie to możliwe) za pomocą Google AI Studio, oraz Pakiety SDK AI od Google.

  Jeśli zdecydujesz się używać zarówno narzędzi i usług AI od Google, jak i Firebase, zalecamy wykonanie tych czynności:

  • Nie używaj pakietów SDK Google AI Studio ani Google AI z Projekt Firebase używany przez aplikację produkcyjną.
  • Gdy już zapoznasz się z działaniem interfejsu Gemini API, przeprowadzisz migrację do pakietów SDK Vertex AI dla Firebase. które mają wiele dodatkowych funkcji ważnych w aplikacjach mobilnych i internetowych, np. ochrony interfejsu API przed nadużyciami za pomocą Sprawdzanie aplikacji Firebase.

Wymagania wstępne

Krok 1. Skonfiguruj projekt Firebase i połącz z nią swoją aplikację

Jeśli masz już projekt Firebase i aplikację połączoną z Firebase

1. W konsoli Firebase otwórz Strona Build with Gemini, a potem kliknij drugą kartę, aby uruchomić przepływ pracy, następujących zadań. Jeśli w konsoli wyświetli się karta Vertex AI, Te zadania są wykonane.

   • Przenieś projekt na wyższy abonament, aby używać Abonament Blaze z płatnością według wykorzystania

   • Włącz w projekcie te 2 interfejsy API:
     aiplatform.googleapis.com. oraz firebaseml.googleapis.com

2. Przejdź do następnego kroku tego przewodnika, aby dodać pakiet SDK do aplikacji.

Jeśli nie masz jeszcze projektu Firebase ani aplikacji połączonej z Firebase

Konfigurowanie projektu Firebase

1. Zaloguj się w konsoli Firebase.

2. Kliknij Utwórz projekt i użyj jednej z tych opcji:

   • Opcja 1. Utworzenie zupełnie nowego projektu Firebase (i jego bazowego projektu) projektu Google Cloud) przez wpisanie nazwy nowego projektu w polu pierwszego kroku tworzenia projektu procesu tworzenia kampanii.

   • Opcja 2. „Dodaj Firebase” w istniejącym projekcie Google Cloud przez wybierz nazwę projektu Google Cloud z menu pierwszego kroku tworzenia projektu procesu tworzenia kampanii.

   Pamiętaj, że gdy pojawi się odpowiedni komunikat, nie musisz konfigurować. Google Analytics, aby użyć pakietów SDK Vertex AI dla Firebase.

3. W konsoli Firebase otwórz Strona Build with Gemini, a potem kliknij drugą kartę, aby uruchomić przepływ pracy, następujących zadań. Jeśli w konsoli wyświetli się karta Vertex AI, Te zadania są wykonane.

   • Przenieś projekt na wyższy abonament, aby używać Abonament Blaze z płatnością według wykorzystania

   • Włącz w projekcie te 2 interfejsy API:
     aiplatform.googleapis.com. oraz firebaseml.googleapis.com

Łączenie aplikacji z Firebase

Krok 2. Dodaj pakiet SDK

Po skonfigurowaniu projektu Firebase i połączeniu aplikacji z Firebase (zobacz poprzedni krok), możesz teraz dodać pakiet SDK Vertex AI dla Firebase do swojej aplikacji.

Krok 3. Zainicjuj usługę Vertex AI i model generatywny

Zanim będzie można wykonywać wywołania interfejsu API, musisz zainicjować Vertex AI i modelu generatywnego.

Po przeczytaniu przewodnika dla początkujących dowiedz się, jak wybrać model Gemini i (opcjonalnie) lokalizacja odpowiednią do przypadku użycia i aplikacji.

Krok 4. Wywołaj interfejs Vertex AI Gemini API

Po połączeniu aplikacji z Firebase, dodaniu pakietu SDK i zainicjowaniu jej usługę Vertex AI i model generatywny, możesz już wywołać interfejs Vertex AI Gemini API.

Możesz użyć narzędzia generateContent(), aby wygenerować tekst na podstawie prompta tekstowego żądanie:

.

Co jeszcze możesz zrobić?

Więcej informacji o modelach Gemini

Dowiedz się więcej o dostępne modele do różnych zastosowań oraz ich poniższych limitów i cen.

Wypróbuj inne możliwości interfejsu Gemini API

• Więcej informacji o generowaniu tekstu z: prompty tekstowe, w tym instrukcje przesyłać odpowiedź strumieniowo.
• Generuj tekst z prompty multimodalne (w tym tekst, obrazy, pliki PDF, filmy i dźwięk).
• tworzyć rozmowy wieloetapowe (czat),
• nawiązać połączenie, korzystając z wywołania funkcji; modeli generatywnych w zewnętrznych systemach i informacjach.

Dowiedz się, jak kontrolować generowanie treści

• Omówienie projektowania promptów, w tym: sprawdzone metody, strategie i przykładowe prompty.
• Skonfiguruj parametry modelu, takie jak oraz maksymalną liczbę tokenów wyjściowych.
• Użyj ustawień bezpieczeństwa, by dostosować prawdopodobieństwo uzyskania odpowiedzi, które mogą zostać uznane za szkodliwe.

. Możesz też eksperymentować z promptami i konfiguracjami modeli za pomocą Vertex AI Studio

Przesyłanie opinii o swoich doświadczeniach z Vertex AI dla Firebase,