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 Xcode pour développer des applications pour les plates-formes Apple (comme iOS).

• Assurez-vous que votre environnement de développement et l'application des plates-formes Apple répondent aux exigences suivantes:

  • Xcode 15.0 ou version ultérieure
  • Votre application doit cibler iOS 15 ou version ultérieure, ou macOS 12 ou version ultérieure.

• (Facultatif) Découvrez l'application exemple.

  Télécharger l'application exemple

  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 pour les plates-formes Apple. 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 Compiler avec Gemini.

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

   • Mettez à niveau votre projet pour utiliser le forfait Blaze avec paiement à l'usage.

   • Activez les API requises dans votre projet (API Vertex AI et API Vertex AI in Firebase).

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 associée 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 maintenant ajouter le SDK Vertex AI in Firebase à votre application.

Utilisez Swift Package Manager pour installer et gérer les dépendances Firebase.

La bibliothèque Vertex AI in Firebase permet d'accéder à Vertex AI Gemini API et est incluse dans le SDK Firebase pour les plates-formes Apple (firebase-ios-sdk).

1. Dans Xcode, avec votre projet d'application ouvert, accédez à File > Add Packages (Fichier > Ajouter des packages).

2. Lorsque vous y êtes invité, ajoutez le dépôt du SDK des plates-formes Firebase pour Apple :

     https://github.com/firebase/firebase-ios-sdk
   

3. Sélectionnez la dernière version du SDK.

4. Sélectionnez la bibliothèque FirebaseVertexAI.

   Lorsque vous avez terminé, Xcode commence à résoudre et à télécharger automatiquement vos dépendances en arrière-plan.

Étape 3: Initialiser 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.

1. Importez le module FirebaseVertexAI :

   import FirebaseVertexAI
   

2. Initialisez le service Vertex AI et le modèle génératif :

   import FirebaseVertexAI
   
   // Initialize the Vertex AI service
   let vertex = VertexAI.vertexAI()
   
   // 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
   let model = vertex.generativeModel(modelName: "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 de requête textuelle uniquement:

import FirebaseVertexAI

// Initialize the Vertex AI service
let vertex = VertexAI.vertexAI()

// 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
let model = vertex.generativeModel(modelName: "gemini-1.5-flash")

// Provide a prompt that contains text
let prompt = "Write a story about a magic backpack."

// To generate text output, call generateContent with the text input
let response = try await model.generateContent(prompt)
print(response.text ?? "No text in response.")

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

En savoir plus sur les modèles Gemini

Essayer d'autres fonctionnalités de Gemini API

• Découvrez comment générer du texte à partir de requêtes textuelles, y compris comment diffuser la réponse.
• Générer du texte à partir de requêtes multimodales (y compris du texte, des images, des PDF, des vidéos et de l'audio)
• Créez des conversations multitours (chat).
• Générez une sortie structurée (comme JSON) à partir d'invites textuelles et multimodales.
• Utilisez l'appel de fonction pour connecter des modèles génératifs à des informations et à des systèmes externes.

Découvrez comment contrôler la génération de contenu.

• Comprendre la conception des requêtes, y compris les bonnes pratiques, les stratégies et les exemples de requêtes.
• Configurez les paramètres du modèle, tels que la température et le nombre maximal de jetons de sortie.
• Utilisez les paramètres de sécurité pour ajuster la probabilité d'obtenir des réponses pouvant être considérées comme dangereuses.

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