Erste Schritte mit der Gemini API mithilfe der Vertex AI in Firebase SDKs


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.

Vorbereitung

In diesem Leitfaden wird davon ausgegangen, dass Sie mit der Verwendung von JavaScript zur Entwicklung von Webanwendungen vertraut sind. Dieser Leitfaden ist frameworkunabhängig.

  • Ihre Entwicklungsumgebung und Webanwendung müssen die folgenden Anforderungen erfüllen:

    • Optional: Node.js
    • Moderner Webbrowser
  • 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 Web-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

  1. Rufen Sie in der Firebase Console die Seite Mit Gemini erstellen auf.

  2. Klicke auf die Karte Vertex AI in Firebase, um einen Workflow zu starten, mit dem du die folgenden Aufgaben erledigen kannst:

  3. 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

  1. Melden Sie sich in der Firebase-Konsole an.

  2. 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.

  3. Rufen Sie in der Firebase Console die Seite Mit Gemini erstellen auf.

  4. Klicke auf die Karte Vertex AI in Firebase, um einen Workflow zu starten, mit dem du die folgenden Aufgaben erledigen kannst:

  1. 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 Ihr Firebase-Konfigurationsobjekt hinzu.

  2. 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 Vertex AI in Firebase durch.Gemini API


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.

Die Vertex AI in Firebase-Bibliothek bietet Zugriff auf die Vertex AI Gemini API und ist Teil des Firebase JavaScript SDK for Web.

  1. So installieren Sie das Firebase JS SDK für das Web mit npm:

      npm install firebase
    
  2. Firebase in Ihrer App initialisieren:

      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);
    

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.

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
const model = getGenerativeModel(vertexAI, { model: "gemini-2.0-flash" });

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:

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
const model = getGenerativeModel(vertexAI, { model: "gemini-2.0-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();

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

Inhaltserstellung steuern

Mit Vertex AI Studio können Sie auch mit Prompts und Modellkonfigurationen experimentieren.


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