Pierwsze kroki z interfejsem Gemini {/8}API za pomocą Vertex AI w pakietach SDK Firebase

W tym przewodniku znajdziesz informacje o tym, jak zacząć korzystać z funkcji Vertex AI Gemini API bezpośrednio z aplikacji za pomocą pakietu SDK Vertex AI in Firebase przeznaczonego dla wybranej platformy.

Wymagania wstępne

W tym przewodniku zakładamy, że znasz JavaScript i wiesz, jak tworzyć aplikacje internetowe. Ten przewodnik jest niezależny od platformy.

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

  • (Opcjonalnie) Node.js
  • Nowoczesna przeglądarka

• (Opcjonalnie) Zapoznaj się z przykładową aplikacją.

  Pobierz przykładową aplikację

  Możesz szybko wypróbować pakiet SDK, zobaczyć pełną implementację różnych przypadków użycia lub użyć przykładowej aplikacji, jeśli nie masz własnej aplikacji internetowej. Aby użyć przykładowej aplikacji, musisz połączyć ją z projektem Firebase.

Krok 1. Skonfiguruj projekt Firebase i połącz z nim aplikację.

Jeśli masz już projekt Firebase i aplikację połączoną z Firebase

1. W konsoli Firebase otwórz stronę Tworzenie za pomocą Gemini.

2. Kliknij kartę Vertex AI in Firebase, aby uruchomić przepływ pracy, który pomoże Ci wykonać te czynności:

   • Przejdź w projekcie na abonament Blaze z taryfą płatności według wykorzystania.

   • Włącz wymagane interfejsy API w projekcie (interfejs API Vertex AI i interfejs API Vertex AI in Firebase).

3. Aby dodać pakiet SDK do aplikacji, przejdź do następnego kroku w tym przewodniku.

Jeśli nie masz jeszcze projektu Firebase i aplikacji połączonej z Firebase

Krok 2. Dodaj pakiet SDK

Po skonfigurowaniu projektu Firebase i połączeniu aplikacji z Firebase (patrz poprzedni krok) możesz dodać do niej pakiet SDK Vertex AI in Firebase.

Biblioteka Vertex AI in Firebase zapewnia dostęp do funkcji Vertex AI Gemini API i jest częścią pakietu Firebase JavaScript SDK for Web.

1. Zainstaluj pakiet Firebase JS SDK na potrzeby Internetu za pomocą npm:

     npm install firebase
   

2. Inicjalizacja Firebase w aplikacji:

     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);
   

Krok 3. Inicjuj usługę Vertex AI i model generatywny

Zanim zaczniesz wykonywać wywołania interfejsu API, musisz zainicjować usługę Vertex AI i model generatywny.

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" });

Po przeczytaniu przewodnika możesz dowiedzieć się, jak wybrać model Gemini i (opcjonalnie) lokalizację odpowiednią do Twojego przypadku użycia i aplikacji.

Krok 4. Zadzwoń do Vertex AI Gemini API

Po połączeniu aplikacji z Firebase, dodaniu pakietu SDK i inicjalizacji usługi Vertex AI oraz modelu generatywnego możesz wywołać funkcję Vertex AI Gemini API.

Aby wygenerować tekst z promptu tekstowego, użyj generateContent():

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();

Co jeszcze możesz zrobić?

Więcej informacji o modelach Gemini

Wypróbuj inne funkcje usługi Gemini API

• Dowiedz się więcej o generowaniu tekstu na podstawie promptów tekstowych, w tym o przesyłaniu odpowiedzi.
• generować tekst na podstawie promptów multimodalnych (w tym tekstu, obrazów, plików PDF, filmów i plików audio);
• tworzyć rozmowy wieloetapowe (czat);
• generować dane wyjściowe w uporządkowanym formacie (np. JSON) na podstawie zarówno tekstowych, jak i wielomodalnych promptów;
• Użyj funkcji wywoływania, aby połączyć modele generatywne z zewnętrznymi systemami i informacjami.

Dowiedz się, jak kontrolować generowanie treści

• Zrozumieć projektowanie promptów, w tym sprawdzone metody, strategie i przykładowe prompty.
• Skonfiguruj parametry modelu, takie jak temperatura i maksymalna liczba tokenów wyjściowych.
• Używaj ustawień bezpieczeństwa, aby dostosować prawdopodobieństwo otrzymywania odpowiedzi, które mogą być uważane za szkodliwe.

Prześlij opinię o swoich wrażeniach z korzystania z usługi Vertex AI in Firebase