Firebase SDK の Vertex AI を使用して Gemini API を使ってみる


このガイドでは、選択したプラットフォームの Vertex AI in Firebase SDK を使用して、アプリから直接 Vertex AI Gemini API を呼び出す方法について説明します。

このガイドは、Vertex AI in Firebase SDK を使用して Imagen モデルにアクセスする際にも使用できます。

前提条件

このガイドは、Xcode を使用して Apple プラットフォーム(iOS など)向けのアプリを開発することに精通していることを前提としています。

  • 開発環境と Apple プラットフォーム アプリが次の要件を満たしていることを確認します。

    • Xcode 15.2 以降
    • アプリのターゲットは iOS 15 以降または macOS 12 以降に設定する必要があります。
  • (省略可)サンプルアプリを確認する。

    サンプルアプリをダウンロードする

    SDK を簡単に試したり、さまざまなユースケースの完全な実装を確認したり、独自の Apple プラットフォーム アプリがない場合はサンプルアプリを使用したりできます。サンプルアプリを使用するには、サンプルアプリを Firebase プロジェクトに接続する必要があります。

ステップ 1: Firebase プロジェクトを設定してアプリを Firebase に接続する

Firebase プロジェクトと Firebase に接続されたアプリがすでにある場合

  1. Firebase コンソールで、[Gemini を使用した構築] ページに移動します。

  2. [Vertex AI in Firebase] カードをクリックして、次のタスクを完了するためのワークフローを開始します。

  3. このガイドの次のステップに進んで、SDK をアプリに追加します。

Firebase プロジェクトと Firebase に接続されたアプリがまだない場合

  1. Firebase コンソールにログインする

  2. [プロジェクトを作成] をクリックし、次のいずれかのオプションを使用します。

    • オプション 1: 「プロジェクトの作成」ワークフローの最初のステップで新しいプロジェクト名を入力して、完全に新しい Firebase プロジェクトを(およびその基盤となる Google Cloud プロジェクトを自動的に)作成します。

    • オプション 2: 「プロジェクトの作成」ワークフローの最初のステップで、プルダウン メニューから Google Cloud プロジェクト名を選択して、既存の Google Cloud プロジェクトに「Firebase を追加」します。

    プロンプトが表示されたら、Vertex AI in Firebase SDK を使用するように Google Analytics を設定する必要はありません

  3. Firebase コンソールで、[Gemini を使用した構築] ページに移動します。

  4. [Vertex AI in Firebase] カードをクリックして、次のタスクを完了するためのワークフローを開始します。

  1. コンソールの生成 AI ワークフローを続行して、アプリを Firebase に接続します。このワークフローには、次のタスクが含まれます。

    • Firebase プロジェクトにアプリを登録する。

    • Firebase 構成ファイル(GoogleService-Info.plist)をアプリに追加します。

  2. このガイドの次のステップでは、Vertex AI in Firebase SDK をアプリに追加し、SDK と Gemini API の使用に固有の必要な初期化を完了します。


ステップ 2: SDK を追加する

Firebase プロジェクトが設定され、アプリが Firebase に接続されている(前の手順を参照)ので、Vertex AI in Firebase SDK をアプリに追加できます。

Swift Package Manager を使用して Firebase の依存関係のインストールと管理を行います。

Vertex AI in Firebase ライブラリは、Gemini モデルと Imagen モデルを操作するための API へのアクセスを提供します。このライブラリは、Apple プラットフォーム用の Firebase SDK(firebase-ios-sdk)の一部として含まれています。

  1. Xcode でアプリのプロジェクトを開いたまま、[File] > [Add Packages] の順に移動します。

  2. プロンプトが表示されたら、Firebase Apple プラットフォーム SDK リポジトリを追加します。

      https://github.com/firebase/firebase-ios-sdk
    
  3. 最新の SDK バージョンを選択します。

  4. FirebaseVertexAI ライブラリを選択します。

    上記の作業が完了すると、Xcode は依存関係の解決とバックグラウンドでのダウンロードを自動的に開始します。

ステップ 3: Vertex AI サービスと生成モデルを初期化する

API 呼び出しを行い、Gemini モデルをプロンプトするには、Vertex AI サービスと生成モデルを初期化する必要があります。

  1. FirebaseVertexAI モジュールをインポートします。

    import FirebaseVertexAI
    
  2. Vertex AI サービスと生成モデルを初期化します。

    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")
    

このスタートガイドを完了したら、ユースケースとアプリに適したモデルと(必要に応じて)ロケーションを選択する方法を学びます。

ステップ 4: モデルにプロンプト リクエストを送信する

アプリを Firebase に接続し、SDK を追加して、Vertex AI サービスと生成モデルを初期化したので、Gemini モデルにプロンプト リクエストを送信する準備が整いました。

generateContent() を使用すると、テキストのみのプロンプト リクエストからテキストを生成できます。

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.")

Google アシスタントの機能

サポートされているモデルの詳細

さまざまなユースケースで利用可能なモデルと、その割り当て料金について学びます。

Gemini API のその他の機能を試す

コンテンツ生成を制御する方法

Vertex AI Studio を使用して、プロンプトとモデル構成をテストすることもできます。


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