Inizia a utilizzare l'API Gemini utilizzando Vertex AI negli SDK Firebase

Questa guida spiega come iniziare a effettuare chiamate al Vertex AI Gemini API direttamente dalla tua app utilizzando SDK Vertex AI in Firebase per la piattaforma scelta.

Altre opzioni per lavorare con il Gemini API

• Facoltativamente, puoi provare una versione alternativa "IA di Google" di Gemini API
  . Puoi ottenere l'accesso senza costi (entro i limiti e ove disponibile) utilizzando gli SDK client Google AI Studio e Google AI. Questi SDK devono essere utilizzati solo per la prototipazione nelle app web e mobile.

  Dopo aver acquisito familiarità con il funzionamento di un Gemini API, esegui la migrazione agli SDK Vertex AI in Firebase, che offrono molte funzionalità aggiuntive importanti per le app web e mobile, come la protezione dell'API da usi impropri tramite Firebase App Check e il supporto per file multimediali di grandi dimensioni nelle richieste.

• Se vuoi, chiama Vertex AI Gemini API lato server (ad esempio con Python, Node.js o Go)
  Utilizza gli SDK Vertex AI lato server, Firebase Genkit o Firebase Extensions per Gemini API.

Prerequisiti

Passaggio 1: configura un progetto Firebase e collega la tua app a Firebase

Se disponi già di un progetto Firebase e di un'app collegata a Firebase

1. Nella console Firebase, vai a Pagina Crea con Gemini.

2. Fai clic sulla scheda Vertex AI in Firebase per avviare un flusso di lavoro che ti aiuta a completare le seguenti attività. Tieni presente che se nella console è presente una scheda perVertex AI, queste attività sono state completate.

   • Esegui l'upgrade del progetto per utilizzare il piano tariffario Blaze a pagamento a consumo.

   • Abilita le due API seguenti per il tuo progetto:
     aiplatform.googleapis.com e firebaseml.googleapis.com.

3. Vai al passaggio successivo di questa guida per aggiungere l'SDK alla tua app.

Se non hai già un progetto Firebase e un'app collegata a Firebase

Configurare un progetto Firebase

1. Accedi alla console Firebase.

2. Fai clic su Crea progetto e utilizza una delle seguenti opzioni:

   • Opzione 1: crea un progetto Firebase completamente nuovo (e le relative informazioni sottostanti Google Cloud automaticamente) inserendo un nuovo nome di progetto nel primo passaggio della procedura "Crea progetto" un flusso di lavoro di machine learning.

   • Opzione 2: "Aggiungi Firebase" a un progetto Google Cloud esistente selezionando il nome del progetto Google Cloud dal menu a discesa nel primo passaggio del flusso di lavoro "Crea progetto".

   Tieni presente che, quando richiesto, non è necessario configurare Google Analytics per usare gli SDK Vertex AI in Firebase.

3. Nella console Firebase, vai alla pagina Esegui il build con Gemini.

4. Fai clic sulla scheda Vertex AI in Firebase per avviare un flusso di lavoro che ti aiuta a completare le seguenti attività. (Tieni presente che se nella console vedi una scheda Vertex AI, queste attività sono state completate.)

   • Esegui l'upgrade del progetto per utilizzare piano tariffario Blaze con pagamento a consumo.

   • Abilita le due API seguenti per il tuo progetto:
     aiplatform.googleapis.com e firebaseml.googleapis.com.

Collega la tua app a Firebase

Passaggio 2: aggiungi l'SDK

Dopo aver configurato il progetto Firebase e aver collegato l'app a Firebase (vedi il passaggio precedente), ora puoi aggiungere l'SDK Vertex AI in Firebase alla tua app.

Passaggio 3: inizializza il servizio Vertex AI e il modello generativo

Prima di poter effettuare chiamate API, devi inizializzare Vertex AI e il modello generativo.

Al termine della guida introduttiva, scopri come scegliere un modello Gemini e, facoltativamente, un luogo appropriato per il tuo caso d'uso e la tua app.

Passaggio 4: chiama il numero Vertex AI Gemini API

Ora che hai collegato la tua app a Firebase, aggiunto l'SDK e inizializzato il servizio Vertex AI e il modello generativo, puoi chiamare Vertex AI Gemini API.

Puoi utilizzare generateContent() per generare testo da un prompt di solo testo richiesta:

Cos'altro puoi fare?

Scopri di più sui modelli Gemini

Scopri i modelli disponibili per vari casi d'uso e le relative quote e prezzi.

Prova altre funzionalità di Gemini API

• Scopri di più sulla generazione di testo da prompt di solo testo, incluse le istruzioni su come la risposta in un flusso di dati.
• Genera testo da prompt multimodali (inclusi testo, immagini, PDF, video e audio).
• Crea conversazioni a più turni (chat).
• Usa le chiamate di funzione per connetterti di modelli generativi a sistemi e informazioni esterni.

Scopri come controllare la generazione di contenuti

• Comprendere la progettazione dei prompt, ad esempio: best practice, strategie e prompt di esempio.
• Configura parametri del modello come della temperatura e del numero massimo di token di output.
• Utilizza le impostazioni di sicurezza per regolare la probabilità di ricevere risposte che potrebbero essere considerate dannose.

Puoi anche sperimentare i prompt e le configurazioni del modello utilizzando Vertex AI Studio

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