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。

前提条件

このガイドは、Flutter を使用したアプリ開発に精通していることを前提としています。

  • 開発環境と Flutter アプリが次の要件を満たしていることを確認します。

    • Dart 3.2.0 以降

  • （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 をすぐに試して、さまざまなユースケースの完全な実装を確認できます。独自の Flutter アプリがない場合は、サンプルアプリを使用できます。サンプルアプリを使用するには、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 で構築する] ページに移動します。

  2. Vertex AI in Firebase カードをクリックすると、次のタスクを行うのに役立つワークフローが起動します。

  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


ステップ 2: SDK を追加する

Firebase プロジェクトを設定し、アプリを Firebase に接続したら（前のステップを参照）、アプリに Vertex AI in Firebase SDK を追加できます。

Flutter 用の Vertex AI in Firebase プラグイン（firebase_vertexai）は、Vertex AI Gemini API へのアクセスを提供します。

  1. Flutter プロジェクト ディレクトリから、次のコマンドを実行してコアプラグインをインストールします。

    flutter pub add firebase_core

  2. lib/main.dart ファイルで、Firebase Core プラグインと、以前に生成した構成ファイルをインポートします。

    import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
import 'firebase_options.dart';

  3. また、lib/main.dart ファイルで、構成ファイルによってエクスポートされた DefaultFirebaseOptions オブジェクトを使用して Firebase を初期化します。

    await Firebase.initializeApp(
  options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform,
);

  4. Flutter アプリケーションを再ビルドします。

    flutter run

  5. Flutter プロジェクト ディレクトリで、次のコマンドを実行します。

    flutter pub add firebase_vertexai

  6. 完了したら、Flutter プロジェクトを再ビルドします。

    flutter run

ステップ 3: Vertex AI サービスと生成モデルを初期化する

API 呼び出しを行う前に、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。

import 'package:firebase_vertexai/firebase_vertexai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';

// Initialize FirebaseApp
await Firebase.initializeApp();
// Initialize the Vertex AI service and the generative model
// Specify a model that supports your use case
// Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities
final model =
      FirebaseVertexAI.instance.generativeModel(model: 'gemini-1.5-flash');

スタートガイドを完了したら、Gemini モデルを選択する方法と、（必要に応じて）ユースケースとアプリに適したロケーションを選択する方法を学習する。

ステップ 4: Vertex AI Gemini API を呼び出す

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、Vertex AI Gemini API を呼び出す準備ができました。

generateContent() を使用して、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 'package:firebase_vertexai/firebase_vertexai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';

await Firebase.initializeApp();
// Initialize the Vertex AI service and the generative model
// Specify a model that supports your use case
// Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities
final model =
      FirebaseVertexAI.instance.generativeModel(model: 'gemini-1.5-flash');

// Provide a prompt that contains text
final prompt = [Content.text('Write a story about a magic backpack.')];

// To generate text output, call generateContent with the text input
final response = await model.generateContent(prompt);
print(response.text);

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Gemini モデルの詳細

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

Gemini API の他の機能を試す

コンテンツの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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