이 가이드에서는 Firebase용 Vertex AI SDK를 사용하여 앱에서 직접 Vertex AI Gemini API 호출을 시작하는 방법을 설명합니다.
기본 요건
1단계: Firebase 프로젝트 설정 및 Firebase에 앱 연결
이미 Firebase 프로젝트와 Firebase에 연결된 앱이 있는 경우
Firebase Console에서 Gemini로 빌드 페이지로 이동한 후 두 번째 카드를 클릭하여 다음 작업을 수행하는 데 도움이 되는 워크플로를 시작합니다. Vertex AI 콘솔에 탭이 표시되면 이러한 작업이 완료된 것입니다
사용한 만큼만 지불하는 Blaze 요금제를 사용하도록 프로젝트를 업그레이드합니다.
프로젝트에 다음 두 API를 사용 설정합니다.
aiplatform.googleapis.com및firebaseml.googleapis.com
이 가이드의 다음 단계로 진행하여 앱에 SDK를 추가하세요.
아직 Firebase 프로젝트와 Firebase에 연결된 앱이 없는 경우
2단계: SDK 추가
Firebase 프로젝트가 설정되고 앱이 Firebase에 연결되었으면(이전 단계 참조) 이제 Firebase용 Vertex AI SDK를 앱에 추가할 수 있습니다.
3단계: Vertex AI 서비스 및 생성 모델 초기화
API 호출을 하려면 먼저 Vertex AI 서비스와 생성 모델을 초기화해야 합니다.
시작 가이드를 완료했다면 Gemini 모델과 사용 사례 및 앱에 적합한 위치 (선택사항)를 선택하는 방법을 알아봅니다.
4단계: Vertex AI Gemini API 호출
앱을 Firebase에 연결하고, SDK를 추가하고, Vertex AI 서비스와 생성 모델을 초기화했으므로 이제 Vertex AI Gemini API를 호출할 수 있습니다.
generateContent()를 사용하여 텍스트 전용 프롬프트 요청에서 텍스트를 생성할 수 있습니다.
가능한 작업
Gemini 모델 자세히 알아보기
다양한 사용 사례에 사용할 수 있는 모델과 할당량 및 가격에 대해 알아보세요.
Gemini API의 다른 기능 사용해 보기
- 응답을 스트리밍하는 방법을 포함하여 텍스트 전용 프롬프트에서 텍스트를 생성하는 방법에 대해 자세히 알아보세요.
- 멀티모달 프롬프트에서 텍스트, 이미지, PDF, 동영상, 오디오 등의 텍스트를 생성합니다.
- 멀티턴 대화 (채팅)를 빌드합니다.
- 함수 호출을 사용하여 생성 모델을 외부 시스템 및 정보에 연결합니다.
콘텐츠 생성 제어 방법 알아보기
- 권장사항, 전략, 예시 프롬프트 등 프롬프트 설계를 이해합니다.
- 온도 및 최대 출력 토큰과 같은 모델 매개변수를 구성합니다.
- 안전 설정을 사용하여 유해한 것으로 간주될 수 있는 응답을 받을 가능성을 조정합니다.
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