Premiers pas avec l'API Gemini à l'aide de Vertex AI dans les SDK Firebase


Ce guide vous explique comment commencer à effectuer des appels à Vertex AI Gemini API directement à partir de votre application à l'aide du SDK Vertex AI in Firebase pour la plate-forme de votre choix.

Prérequis

Ce guide part du principe que vous savez utiliser JavaScript pour développer des applications Web. Ce guide est indépendant du framework.

  • Assurez-vous que votre environnement de développement et votre application Web répondent aux exigences suivantes:

    • (Facultatif) Node.js
    • Navigateur Web moderne

  • (Facultatif) Découvrez l'application exemple.

    Téléchargez l'exemple d'application

    Vous pouvez tester rapidement le SDK, voir une implémentation complète de différents cas d'utilisation ou utiliser l'application exemple si vous ne disposez pas de votre propre application Web. Pour utiliser l'application exemple, vous devez l'associer à un projet Firebase.

Étape 1: Configurer un projet Firebase et associer votre application à Firebase

Si vous disposez déjà d'un projet Firebase et d'une application connectée à Firebase

  1. Dans la console Firebase, accédez à la page Build with Gemini (Développer avec Gemini).

  2. Cliquez sur la fiche Vertex AI in Firebase pour lancer un workflow qui vous aide à effectuer les tâches suivantes:

  3. Passez à l'étape suivante de ce guide pour ajouter le SDK à votre application.

Si vous ne disposez pas encore d'un projet Firebase et d'une application connectée à Firebase


Étape 2: Ajouter le SDK

Une fois votre projet Firebase configuré et votre application connectée à Firebase (voir l'étape précédente), vous pouvez ajouter le SDK Vertex AI in Firebase à votre application.

La bibliothèque Vertex AI in Firebase permet d'accéder à Vertex AI Gemini API et est incluse dans le SDK JavaScript Firebase pour le Web.

  1. Installez le SDK Firebase JS pour le Web à l'aide de npm:

      npm install firebase

  2. Initialisez Firebase dans votre application:

      import { initializeApp } from "firebase/app";

  // TODO(developer) Replace the following with your app's Firebase configuration
  // See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object
  const firebaseConfig = {
    // ...
  };

  // Initialize FirebaseApp
  const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);

Étape 3: Initialisez le service Vertex AI et le modèle génératif

Avant de pouvoir effectuer des appels d'API, vous devez initialiser le service Vertex AI et le modèle génératif.

import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getVertexAI, getGenerativeModel } from "firebase/vertexai";

// TODO(developer) Replace the following with your app's Firebase configuration
// See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object
const firebaseConfig = {
  // ...
};

// Initialize FirebaseApp
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);

// Initialize the Vertex AI service
const vertexAI = getVertexAI(firebaseApp);

// Initialize the generative model with a model that supports your use case
// Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities
const model = getGenerativeModel(vertexAI, { model: "gemini-1.5-flash" });

Une fois que vous avez terminé le guide de démarrage, découvrez comment choisir un modèle Gemini et (facultatif) une position adaptée à votre cas d'utilisation et à votre application.

Étape 4: Appeler Vertex AI Gemini API

Maintenant que vous avez connecté votre application à Firebase, ajouté le SDK et initialisé le service Vertex AI et le modèle génératif, vous êtes prêt à appeler Vertex AI Gemini API.

Vous pouvez utiliser generateContent() pour générer du texte à partir d'une requête d'invite textuelle uniquement:

import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getVertexAI, getGenerativeModel } from "firebase/vertexai";

// TODO(developer) Replace the following with your app's Firebase configuration
// See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object
const firebaseConfig = {
  // ...
};

// Initialize FirebaseApp
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);

// Initialize the Vertex AI service
const vertexAI = getVertexAI(firebaseApp);

// Initialize the generative model with a model that supports your use case
// Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities
const model = getGenerativeModel(vertexAI, { model: "gemini-1.5-flash" });

// Wrap in an async function so you can use await
async function run() {
  // Provide a prompt that contains text
  const prompt = "Write a story about a magic backpack."

  // To generate text output, call generateContent with the text input
  const result = await model.generateContent(prompt);

  const response = result.response;
  const text = response.text();
  console.log(text);
}

run();

Qu'est-ce que tu sais faire d'autre ?

En savoir plus sur les modèles Gemini

Découvrez les modèles disponibles pour différents cas d'utilisation, ainsi que leurs quotas et tarifs.

Essayer d'autres fonctionnalités de Gemini API

Découvrez comment contrôler la génération de contenu.

Vous pouvez également tester des requêtes et des configurations de modèle à l'aide de Vertex AI Studio.


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