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

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.

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 familiarità con l'utilizzo di JavaScript per sviluppare applicazioni web. Questa guida è indipendente dal framework.

• Assicurati che l'ambiente di sviluppo e l'app web soddisfino i seguenti requisiti:

  • (Facoltativo) Node.js
  • Browser web moderno

• (Facoltativo) Dai un'occhiata all'app di esempio.

  Scarica l'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 una tua app web. 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

1. Nella console Firebase, vai alla pagina Esegui il build 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:

   • 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).

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

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.

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 JavaScript per il web.

1. Installa l'SDK Firebase JS per il web utilizzando npm:

     npm install firebase
   

2. Inizializza Firebase nella tua app:

     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);
   

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

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" });

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 { 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();

Cos'altro puoi fare?

Scopri di più sui modelli supportati

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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