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


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.

Wymagania wstępne

W tym przewodniku zakładamy, że umiesz tworzyć aplikacje za pomocą Flutter.

  • Upewnij się, że Twoje środowisko programistyczne i aplikacja internetowa spełniają te wymagania wymagania:

    • Dart 3.2.0+

  • (Opcjonalnie) Zobacz przykładową aplikację.

    Pobieranie przykładowej aplikacji

    Możesz szybko wypróbować pakiet SDK, zobaczyć pełną implementację różnych zastosowań lub użyj aplikacji próbnej, jeśli nie masz własnej aplikacji internetowej. Aby użyć przykładowej aplikacji, musisz wykonać połączyć je z projektem Firebase.

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.

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

Jeśli nie masz jeszcze projektu Firebase ani aplikacji połączonej 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.

Wtyczka Vertex AI dla Firebase do Flutter (firebase_vertexai) zapewnia dostęp do interfejsu Vertex AI Gemini API.

  1. W katalogu projektu Flutter uruchom to polecenie, aby zainstaluj podstawową wtyczkę:

    flutter pub add firebase_core

  2. Do pliku lib/main.dart zaimportuj podstawową wtyczkę Firebase oraz wygenerowany wcześniej plik konfiguracji:

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

  3. Także w pliku lib/main.dart zainicjuj Firebase za pomocą Obiekt DefaultFirebaseOptions wyeksportowany przez plik konfiguracji:

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

  4. Ponownie skompiluj aplikację Flutter:

    flutter run

  5. W katalogu projektu Flutter uruchom to polecenie:

    flutter pub add firebase_vertexai

  6. Po zakończeniu odbuduj projekt Flutter:

    flutter run

Krok 3. Zainicjuj usługę Vertex AI i model generatywny

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

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');

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:

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);
.

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

Dowiedz się, jak kontrolować generowanie treści

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


Przesyłanie opinii o swoich doświadczeniach z Vertex AI dla Firebase,