In diesem Leitfaden erfahren Sie, wie Sie mit dem Vertex AI in Firebase SDK für die von Ihnen ausgewählte Plattform direkt über Ihre App Aufrufe an Vertex AI Gemini API senden.
Weitere Optionen für die Arbeit mit Gemini API
Optional können Sie mit einer alternativen „Google AI“-Version der Gemini API
-Funktion „Kostenlosen Zugriff erhalten“ (im Rahmen der Limits und sofern verfügbar) experimentieren. Verwenden Sie dazu die Google AI Studio- und Google AI-Client-SDKs. Diese SDKs sollten nur für Prototypen in mobilen und Web-Apps verwendet werden.Nachdem Sie mit der Funktionsweise von Gemini API vertraut sind, können Sie auf unsere Vertex AI in Firebase SDKs umstellen (diese Dokumentation). Diese bieten viele zusätzliche Funktionen, die für mobile und Web-Apps wichtig sind, z. B. den Schutz der API vor Missbrauch mithilfe von Firebase App Check und die Unterstützung von großen Mediendateien in Anfragen.
Optional serverseitig Vertex AI Gemini API aufrufen (z. B. mit Python, Node.js oder Go)
Serverseitige Vertex AI SDKs, Firebase Genkit oder Firebase Extensions für die Gemini API verwenden
Vorbereitung
In diesem Leitfaden wird davon ausgegangen, dass Sie mit der Verwendung von Android Studio zum Entwickeln von Apps für Android vertraut sind.
Ihre Entwicklungsumgebung und Ihre Android-App müssen die folgenden Anforderungen erfüllen:
- Android Studio (aktuelle Version)
- Ihre Android-App muss auf API-Level 21 oder höher ausgerichtet sein.
Optional: Sehen Sie sich die Beispiel-App an.
Beispielanwendung herunterladen
Sie können das SDK schnell ausprobieren, sich eine vollständige Implementierung verschiedener Anwendungsfälle ansehen oder die Beispiel-App verwenden, wenn Sie keine eigene Android-App haben. Um die Beispiel-App zu verwenden, müssen Sie sie mit einem Firebase-Projekt verknüpfen.
Schritt 1: Firebase-Projekt einrichten und App mit Firebase verknüpfen
Wenn Sie bereits ein Firebase-Projekt und eine mit Firebase verbundene App haben
Rufen Sie in der Firebase Console die Seite Mit Gemini erstellen auf.
Klicke auf die Karte Vertex AI in Firebase, um einen Workflow zu starten, mit dem du die folgenden Aufgaben erledigen kannst:
Aktualisieren Sie Ihr Projekt, um den Blaze-Tarif (Pay as you go) zu verwenden.
Aktivieren Sie die erforderlichen APIs in Ihrem Projekt (Vertex AI API und Vertex AI in Firebase API).
Fahren Sie mit dem nächsten Schritt in dieser Anleitung fort, um das SDK Ihrer App hinzuzufügen.
Wenn Sie noch kein Firebase-Projekt und keine mit Firebase verknüpfte App haben
Firebase-Projekt einrichten
Melden Sie sich in der Firebase-Konsole an.
Klicken Sie auf Projekt erstellen und wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:
Option 1: Sie können ein neues Firebase-Projekt (und das zugrunde liegende Google Cloud-Projekt) erstellen, indem Sie im ersten Schritt des Workflows „Projekt erstellen“ einen neuen Projektnamen eingeben.
Option 2: Sie können einem vorhandenen Google Cloud-Projekt „Firebase hinzufügen“, indem Sie im ersten Schritt des Workflows „Projekt erstellen“ den Namen Ihres Google Cloud-Projekts aus dem Drop-down-Menü auswählen.
Wenn du dazu aufgefordert wirst, musst du Google Analytics nicht einrichten, um die Vertex AI in Firebase SDKs zu verwenden.
Rufen Sie in der Firebase Console die Seite Mit Gemini erstellen auf.
Klicke auf die Karte Vertex AI in Firebase, um einen Workflow zu starten, mit dem du die folgenden Aufgaben erledigen kannst:
Aktualisieren Sie Ihr Projekt, um den Blaze-Tarif (Pay as you go) zu verwenden.
Aktivieren Sie die erforderlichen APIs in Ihrem Projekt (Vertex AI API und Vertex AI in Firebase API).
App mit Firebase verbinden
Fahren Sie mit dem Workflow für die generative KI in der Console fort, um Ihre App mit Firebase zu verknüpfen. Dazu gehören die folgenden Aufgaben:
Ihre App in Ihrem Firebase-Projekt registrieren
Fügen Sie Ihrer App die Firebase-Konfigurationsdatei (
) und das Gradle-Plug-ingoogle-services.json
hinzu.google-services
In den nächsten Schritten dieser Anleitung fügen Sie Ihrer App das Vertex AI in Firebase SDK hinzu und führen die erforderliche Initialisierung für die Verwendung des SDKs und des Gemini API durch.
Schritt 2: SDK hinzufügen
Nachdem Sie Ihr Firebase-Projekt eingerichtet und Ihre App mit Firebase verbunden haben (siehe vorheriger Schritt), können Sie Ihrer App jetzt das Vertex AI in Firebase SDK hinzufügen.
Das Vertex AI in Firebase SDK for Android (firebase-vertexai
) bietet Zugriff auf die Vertex AI Gemini API.
Fügen Sie in der Gradle-Datei des Moduls (auf App-Ebene) (z. B. <project>/<app-module>/build.gradle.kts
) die Abhängigkeit für die Vertex AI in Firebase-Bibliothek für Android hinzu.
Wir empfehlen, Firebase Android BoM zu verwenden, um die Versionierung der Bibliothek zu steuern.
dependencies { // ... other androidx dependencies // Import the BoM for the Firebase platform implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:33.9.0")) // Add the dependency for the Vertex AI in Firebase library // When using the BoM, you don't specify versions in Firebase library dependencies implementation("com.google.firebase:firebase-vertexai") }
Für Java müssen Sie zwei zusätzliche Bibliotheken hinzufügen.
dependencies { // ... other androidx dependencies // Import the BoM for the Firebase platform implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:33.9.0")) // Add the dependency for the Vertex AI in Firebase library // When using the BoM, you don't specify versions in Firebase library dependencies implementation("com.google.firebase:firebase-vertexai") // Required for one-shot operations (to use `ListenableFuture` from Guava Android) implementation("com.google.guava:guava:31.0.1-android") // Required for streaming operations (to use `Publisher` from Reactive Streams) implementation("org.reactivestreams:reactive-streams:1.0.4") }
Mit der Firebase Android BoM haben Sie immer eine kompatible Version der Firebase Android-Bibliotheken in Ihrer App.
Alternative: Firebase-Bibliotheksabhängigkeiten ohne BoM hinzufügen
Wenn Sie Firebase BoM nicht verwenden, müssen Sie jede Firebase-Bibliotheksversion in der entsprechenden Abhängigkeitszeile angeben.
Wenn Sie mehrere Firebase-Bibliotheken in Ihrer App verwenden, empfehlen wir Ihnen dringend, die Bibliotheksversionen mithilfe der BoM zu verwalten. So wird sichergestellt, dass alle Versionen kompatibel sind.
dependencies { // Add the dependency for the Vertex AI in Firebase library // When NOT using the BoM, you must specify versions in Firebase library dependencies implementation("com.google.firebase:firebase-vertexai:16.1.0") }
Schritt 3: Vertex AI-Dienst und generatives Modell initialisieren
Bevor Sie API-Aufrufe ausführen können, müssen Sie den Vertex AI-Dienst und das generative Modell initialisieren.
// Initialize the Vertex AI service and the generative model
// Specify a model that supports your use case
val generativeModel = Firebase.vertexAI.generativeModel("gemini-2.0-flash")
Publisher
-Typ aus der Reactive Streams-Bibliothek zurück.
// Initialize the Vertex AI service and the generative model
// Specify a model that supports your use case
GenerativeModel gm = FirebaseVertexAI.getInstance()
.generativeModel("gemini-2.0-flash");
// Use the GenerativeModelFutures Java compatibility layer which offers
// support for ListenableFuture and Publisher APIs
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(gm);
Nachdem Sie die Anleitung zum Einstieg durchgearbeitet haben, erfahren Sie, wie Sie ein Gemini-Modell und (optional) einen Standort auswählen, der für Ihren Anwendungsfall und Ihre App geeignet ist.
Schritt 4: Vertex AI Gemini API anrufen
Nachdem Sie Ihre App mit Firebase verbunden, das SDK hinzugefügt und den Vertex AI-Dienst und das generative Modell initialisiert haben, können Sie Vertex AI Gemini API aufrufen.
Mit generateContent()
können Sie Text aus einer Promptanfrage mit reinem Text generieren:
// Initialize the Vertex AI service and the generative model
// Specify a model that supports your use case
val generativeModel = Firebase.vertexAI.generativeModel("gemini-2.0-flash")
// Provide a prompt that contains text
val prompt = "Write a story about a magic backpack."
// To generate text output, call generateContent with the text input
val response = generativeModel.generateContent(prompt)
print(response.text)
ListenableFuture
zurück.
// Initialize the Vertex AI service and the generative model
// Specify a model that supports your use case
GenerativeModel gm = FirebaseVertexAI.getInstance()
.generativeModel("gemini-2.0-flash");
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(gm);
// Provide a prompt that contains text
Content prompt = new Content.Builder()
.addText("Write a story about a magic backpack.")
.build();
// To generate text output, call generateContent with the text input
ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = model.generateContent(prompt);
Futures.addCallback(response, new FutureCallback<GenerateContentResponse>() {
@Override
public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
String resultText = result.getText();
System.out.println(resultText);
}
@Override
public void onFailure(Throwable t) {
t.printStackTrace();
}
}, executor);
Was können Sie sonst noch tun?
Weitere Informationen zu den Gemini-Modellen
Hier finden Sie Informationen zu den Modellen, die für verschiedene Anwendungsfälle verfügbar sind, sowie zu ihren Kontingenten und Preisen.
Weitere Funktionen des Gemini API ausprobieren
- Weitere Informationen zum Generieren von Text aus nur-Text-Prompts, einschließlich der Möglichkeit, die Antwort zu streamen.
- Text aus multimodalen Prompts generieren (einschließlich Text, Bildern, PDFs, Videos und Audio).
- Unterhaltungen in mehreren Runden (Chat) erstellen
- Sie können sowohl aus Text- als auch aus multimodalen Prompts strukturierte Ausgabe (z. B. JSON) generieren.
- Verwenden Sie Funktionsaufrufe, um generative Modelle mit externen Systemen und Informationen zu verbinden.
Inhaltserstellung steuern
- Informationen zum Prompt-Design, einschließlich Best Practices, Strategien und Beispiel-Prompts.
- Konfigurieren Sie Modellparameter wie Temperatur und maximale Ausgabetokens.
- Mit den Sicherheitseinstellungen können Sie die Wahrscheinlichkeit anpassen, dass Sie Antworten erhalten, die als schädlich eingestuft werden könnten.
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