Pierwsze kroki z interfejsem Gemini API przy użyciu pakietów SDK Vertex AI dla Firebase

iOS+ Android Internet Flutter

Z tego przewodnika dowiesz się, jak zacząć wywoływać interfejs Vertex AI Gemini API bezpośrednio z poziomu aplikacji za pomocą pakietów SDK Vertex AI dla Firebase.

Inne opcje pracy z interfejsem Gemini API

• Możesz opcjonalnie wywołać interfejs Vertex AI Gemini API po stronie serwera za pomocą pakietów SDK Vertex AI po stronie serwera lub rozszerzeń Firebase dla interfejsu Gemini API.

• Możesz opcjonalnie wypróbować alternatywną wersję Gemini API z użyciem „AI od Google”, która zapewnia bezpłatny dostęp (w ramach określonych limitów i w stosownych przypadkach) za pomocą Google AI Studio i pakietów SDK Google AI.

  Jeśli zdecydujesz się używać zarówno narzędzi i usług AI od Google, jak i Firebase, zalecamy wykonanie tych czynności:

  • Nie używaj Google AI Studio ani pakietów SDK AI od Google z projektem Firebase, z którego korzysta Twoja aplikacja produkcyjna.
  • Gdy już zapoznasz się z działaniem interfejsu Gemini API, przejdź na pakiety SDK Vertex AI dla Firebase, które oferują wiele dodatkowych funkcji ważnych w przypadku aplikacji mobilnych i internetowych, np. ochronę interfejsu API przed nadużyciami za pomocą funkcji Sprawdzanie aplikacji Firebase.

Wymagania wstępne

Krok 1. Skonfiguruj projekt Firebase i połącz z nią swoją aplikację

Jeśli masz już projekt Firebase i aplikację połączoną z Firebase

1. W konsoli Firebase otwórz stronę Build with Gemini (Utwórz z Gemini) i kliknij drugą kartę, aby uruchomić przepływ pracy, który pomoże Ci wykonać poniższe zadania. Jeśli w konsoli wyświetli się karta Vertex AI, oznacza to, że te zadania zostały wykonane.

   • Przenieś projekt na wyższy abonament, aby korzystać z abonamentu Blaze z płatnościami według wykorzystania.

   • Włącz w projekcie te 2 interfejsy API:
     aiplatform.googleapis.com i firebaseml.googleapis.com.

2. Przejdź do następnego kroku tego przewodnika, aby dodać pakiet SDK do aplikacji.

Jeśli nie masz jeszcze projektu Firebase ani aplikacji połączonej z Firebase

Konfigurowanie projektu Firebase

1. Zaloguj się w konsoli Firebase.

2. Kliknij Utwórz projekt i użyj jednej z tych opcji:

   • Opcja 1: utwórz zupełnie nowy projekt Firebase (i automatycznie związany z nim projekt Google Cloud), wpisując nową nazwę w pierwszym kroku przepływu pracy „Utwórz projekt”.

   • Opcja 2: „Dodaj Firebase” do istniejącego projektu Google Cloud, wybierając nazwę projektu Google Cloud z menu w pierwszym kroku przepływu pracy „Utwórz projekt”.

   Pamiętaj, że gdy pojawi się prośba, nie musisz konfigurować Google Analytics, aby korzystać z pakietów SDK Vertex AI dla Firebase.

3. W konsoli Firebase otwórz stronę Build with Gemini (Utwórz z Gemini) i kliknij drugą kartę, aby uruchomić przepływ pracy, który pomoże Ci wykonać poniższe zadania. Jeśli w konsoli wyświetli się karta Vertex AI, oznacza to, że te zadania zostały wykonane.

   • Przenieś projekt na wyższy abonament, aby korzystać z abonamentu Blaze z płatnościami według wykorzystania.

   • Włącz w projekcie te 2 interfejsy API:
     aiplatform.googleapis.com i firebaseml.googleapis.com.

Łączenie aplikacji z Firebase

Krok 2. Dodaj pakiet SDK

Po skonfigurowaniu projektu Firebase i połączeniu aplikacji z Firebase (patrz poprzedni krok) możesz dodać do swojej aplikacji pakiet SDK Vertex AI dla Firebase.

Krok 3. Zainicjuj usługę Vertex AI i model generatywny

Zanim będzie można wykonywać wywołania interfejsu API, musisz zainicjować usługę Vertex AI i model generatywny.

Po skorzystaniu z przewodnika dla początkujących dowiedz się, jak wybrać model Gemini i (opcjonalnie) lokalizację odpowiednią do Twojego przypadku użycia i aplikacji.

Krok 4. Wywołaj interfejs Vertex AI Gemini API

Po połączeniu aplikacji z Firebase, dodaniu pakietu SDK oraz zainicjowaniu usługi Vertex AI i modelu generatywnego możesz zacząć wywoływać interfejs Vertex AI Gemini API.

Za pomocą generateContent() możesz wygenerować tekst na podstawie żądania promptu tekstowego:

Co jeszcze możesz zrobić?

Więcej informacji o modelach Gemini

Dowiedz się więcej o modelach dostępnych w różnych przypadkach użycia oraz ich limitach i cenach.

Wypróbuj inne możliwości interfejsu Gemini API

• Dowiedz się więcej o generowaniu tekstu na podstawie promptów tekstowych, w tym o sposobie strumieniowania odpowiedzi.
• Generuj tekst na podstawie promptów multimodalnych (w tym tekstu, obrazów, plików PDF, filmów i plików audio).
• tworzyć rozmowy wieloetapowe (czat),
• Używaj wywołania funkcji, aby łączyć modele generatywne z zewnętrznymi systemami i informacjami.

Dowiedz się, jak kontrolować generowanie treści

• Dowiedz się, jak projektować prompty, w tym sprawdzone metody, strategie i przykładowe prompty.
• Skonfiguruj parametry modelu, takie jak temperatura i maksymalna liczba tokenów wyjściowych.
• Użyj ustawień bezpieczeństwa, aby dostosować prawdopodobieństwo otrzymywania odpowiedzi, które mogą być uznane za szkodliwe.

Możesz też eksperymentować z promptami i konfiguracjami modeli za pomocą Vertex AI Studio.

Prześlij opinię na temat korzystania z Vertex AI dla Firebase