Questa guida illustra come iniziare a effettuare chiamate a Vertex AI Gemini API direttamente dalla tua app utilizzando l'SDK Vertex AI in Firebase per la piattaforma scelta.
Altre opzioni per lavorare con Gemini API
Facoltativamente, puoi provare una versione alternativa "Google AI" di Gemini API
per ottenere l'accesso senza costi (entro i limiti e se disponibile) utilizzando Google AI Studio e gli SDK client Google AI. Questi SDK devono essere utilizzati solo per la creazione di prototipi nelle app mobile e web.Dopo aver acquisito familiarità con il funzionamento di un Gemini API, esegui la migrazione ai nostri SDK Vertex AI in Firebase (questa documentazione), che offrono molte funzionalità aggiuntive importanti per le app mobile e web, 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.
Tieni presente che puoi utilizzare questa guida anche per iniziare ad accedere ai modelli Imagen utilizzando gli SDK Vertex AI in Firebase.
Prerequisiti
Questa guida presuppone che tu abbia dimestichezza con l'utilizzo di Xcode per sviluppare app per le piattaforme Apple (come iOS).
Assicurati che l'ambiente di sviluppo e l'app per le piattaforme Apple soddisfino i seguenti requisiti:
- Xcode 15.2 o versioni successive
- L'app deve avere come target iOS 15 o versioni successive oppure macOS 12 o versioni successive.
(Facoltativo) Dai un'occhiata all'app di esempio.
Puoi provare rapidamente l'SDK, visualizzare un'implementazione completa di vari casi d'uso o utilizzare l'app di esempio se non hai un'app per le piattaforme Apple. Per utilizzare l'app di esempio, dovrai collegarla a un progetto Firebase.
Passaggio 1: configura un progetto Firebase e collega la tua app a Firebase
Se hai già un progetto Firebase e un'app collegata a Firebase
Nella console Firebase, vai alla pagina Esegui il build con Gemini.
Fai clic sulla scheda Vertex AI in Firebase per avviare un flusso di lavoro che ti aiuta a completare le seguenti attività:
Esegui l'upgrade del tuo progetto per utilizzare il piano tariffario Blaze con pagamento a consumo.
Abilita le API richieste nel tuo progetto (API Vertex AI e Vertex AI in Firebase).
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
Accedi alla console Firebase.
Fai clic su Crea progetto e utilizza una delle seguenti opzioni:
Opzione 1: crea un progetto Firebase completamente nuovo (e il relativo progetto Google Cloud sottostante automaticamente) inserendo un nuovo nome nel primo passaggio del flusso di lavoro "Crea progetto".
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 configurareGoogle Analytics per utilizzare gli SDK Vertex AI in Firebase.
Nella console Firebase, vai alla pagina Esegui il build con Gemini.
Fai clic sulla scheda Vertex AI in Firebase per avviare un flusso di lavoro che ti aiuta a completare le seguenti attività:
Esegui l'upgrade del tuo progetto per utilizzare il piano tariffario Blaze con pagamento a consumo.
Abilita le API richieste nel tuo progetto (API Vertex AI e Vertex AI in Firebase).
Collegare l'app a Firebase
Continua nel flusso di lavoro dell'IA generativa della console per collegare la tua app a Firebase, che include le seguenti attività:
Registrazione dell'app con il progetto Firebase.
Aggiungi il file di configurazione Firebase (
) alla tua app.GoogleService-Info.plist
Nei passaggi successivi di questa guida, aggiungerai l'SDK Vertex AI in Firebase alla tua app e completerai l'inizializzazione richiesta specifica per l'utilizzo dell'SDK e di Gemini API.
Passaggio 2: aggiungi l'SDK
Dopo aver configurato il progetto Firebase e collegato l'app a Firebase (vedi il passaggio precedente), ora puoi aggiungere l'SDK Vertex AI in Firebase alla tua app.
Utilizza Swift Package Manager per installare e gestire le dipendenze di Firebase.
La libreria Vertex AI in Firebase fornisce l'accesso alle API per interagire con i modelli Gemini e Imagen. La libreria è inclusa
nell'SDK Firebase per le piattaforme Apple (firebase-ios-sdk
).
In Xcode, con il progetto dell'app aperto, vai a File > Aggiungi pacchetti.
Quando richiesto, aggiungi il repository dell'SDK delle piattaforme Apple di Firebase:
https://github.com/firebase/firebase-ios-sdk
Seleziona la versione più recente dell'SDK.
Seleziona la raccolta
FirebaseVertexAI
.Al termine, Xcode inizierà automaticamente a risolvere e a scaricare le tue dipendenze in background.
Passaggio 3: inizializza il servizio Vertex AI e il modello generativo
Prima di poter effettuare chiamate API e richiedere un modello Gemini, devi inizializzare il servizio Gemini e il modello generativo.Vertex AI
Importa il modulo
FirebaseVertexAI
:import FirebaseVertexAI
Inizializza il servizio Vertex AI e il modello generativo:
import FirebaseVertexAI // Initialize the Vertex AI service let vertex = VertexAI.vertexAI() // Initialize the generative model with a model that supports your use case let model = vertex.generativeModel(modelName: "gemini-2.0-flash")
Dopo aver letto questa guida introduttiva, scopri come scegliere un modello e, facoltativamente, una località appropriata per il tuo caso d'uso e la tua app.
Passaggio 4: invia una richiesta di prompt a un modello
Ora che hai collegato la tua app a Firebase, aggiunto l'SDK e inizializzato il servizio Vertex AI e il modello generativo, puoi inviare una richiesta di prompt a un modello Vertex AI.Gemini
Puoi utilizzare generateContent()
per generare testo da una richiesta di prompt di solo testo:
import FirebaseVertexAI
// Initialize the Vertex AI service
let vertex = VertexAI.vertexAI()
// Initialize the generative model with a model that supports your use case
let model = vertex.generativeModel(modelName: "gemini-2.0-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.")
Cos'altro puoi fare?
Scopri di più sui modelli supportati
Scopri i modelli disponibili per vari casi d'uso e le relative quote e prezzi.
Provare altre funzionalità di Gemini API
- Scopri di più sulla generazione di testo da prompt di solo testo, incluso come riprodurre in streaming la risposta.
- Genera testo da prompt multimodali (inclusi testo, immagini, PDF, video e audio).
- Crea conversazioni a più turni (chat).
- Genera output strutturato (ad esempio JSON) da prompt di testo e multimodali.
- Utilizza le chiamate di funzione per collegare i modelli generativi a sistemi e informazioni esterni.
Scopri come controllare la generazione di contenuti
- Comprendi la progettazione dei prompt, tra cui best practice, strategie e prompt di esempio.
- Configura i parametri del modello, ad esempio la temperatura e il numero massimo di token di output (per Gemini) o le proporzioni e la generazione di persone (per Imagen).
- Utilizza le impostazioni di sicurezza per regolare la probabilità di ricevere risposte che potrebbero essere considerate dannose.
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