Este guia mostra como começar a fazer chamadas para o Vertex AI Gemini API diretamente no app usando o SDK Vertex AI in Firebase para a plataforma escolhida.
Outras opções para trabalhar com o Gemini API
Opcionalmente, teste uma versão alternativa "Google AI" do Gemini API
para ter acesso sem custo financeiro (dentro dos limites e onde disponível) usando Google AI Studio e SDKs de cliente Google AI. Esses SDKs devem ser usados somente para prototipagem em apps para dispositivos móveis e da Web.Depois de entender como um Gemini API funciona, migre para nossos SDKs Vertex AI in Firebase (esta documentação), que têm muitos outros recursos importantes para apps para dispositivos móveis e da Web, como a proteção da API contra abuso usando Firebase App Check e suporte para arquivos de mídia grandes em solicitações.
Chame opcionalmente o Vertex AI Gemini API do lado do servidor (como com Python, Node.js ou Go)
Use os SDKs Vertex AI do lado do servidor, Firebase Genkit ou Firebase Extensions para o Gemini API.
Você também pode usar este guia para acessar modelos Imagen usando os SDKs Vertex AI in Firebase.
Pré-requisitos
Neste guia, pressupomos que você já sabe usar o Xcode para desenvolver apps para plataformas da Apple (como o iOS).
Verifique se o ambiente de desenvolvimento e o app para plataformas da Apple atendem aos seguintes requisitos:
- Xcode 15.2 ou mais recente
- O app precisa ser direcionado ao iOS 15 ou mais recente ou ao macOS 12 ou mais recente.
(Opcional) Confira o app de exemplo.
Fazer o download do app de exemplo
Você pode testar o SDK rapidamente, conferir uma implementação completa de vários casos de uso ou usar o app de exemplo se não tiver seu próprio app para plataformas da Apple. Para usar o app de exemplo, você precisará conectar a um projeto do Firebase.
Etapa 1: configurar um projeto do Firebase e conectar o app ao Firebase
Se você já tem um projeto e um app conectados ao Firebase
No console do Firebase, acesse a página Criar com o Gemini.
Clique no card Vertex AI in Firebase para iniciar um fluxo de trabalho que ajuda você a concluir as seguintes tarefas:
Faça upgrade do seu projeto para usar o plano de preços Blaze de pagamento por uso.
Ative as APIs necessárias no seu projeto (API Vertex AI e Vertex AI in Firebase).
Siga para a próxima etapa deste guia para adicionar o SDK ao app.
Se você ainda não tem um projeto do Firebase e um app conectado a ele
Configurar um projeto do Firebase
Faça login no console do Firebase.
Clique em Criar projeto e use uma das seguintes opções:
Opção 1: crie um projeto do Firebase totalmente novo (que vai ser um projeto do Google Cloud automaticamente) ao inserir um novo nome na primeira etapa do fluxo de trabalho "Criar projeto".
Opção 2: "Adicionar o Firebase" a um projeto Google Cloud existente selecionando o nome do projeto Google Cloud no menu suspenso da primeira etapa do fluxo de trabalho "Criar projeto".
Quando solicitado, não é necessário configurar o Google Analytics para usar os SDKs Vertex AI in Firebase.
No console do Firebase, acesse a página Criar com o Gemini.
Clique no card Vertex AI in Firebase para iniciar um fluxo de trabalho que ajuda você a concluir as seguintes tarefas:
Faça upgrade do seu projeto para usar o plano de preços Blaze de pagamento por uso.
Ative as APIs necessárias no seu projeto (API Vertex AI e Vertex AI in Firebase).
Conectar seu app ao Firebase
Continue no fluxo de trabalho de IA generativa do console para conectar seu app ao Firebase, o que inclui estas tarefas:
Registrar o app no projeto do Firebase.
Adicione o arquivo de configuração do Firebase (
) ao app.GoogleService-Info.plist
Nas próximas etapas deste guia, você vai adicionar o SDK Vertex AI in Firebase ao app e concluir a inicialização necessária para usar o SDK e a Gemini API.
Etapa 2: adicionar o SDK
Com o projeto do Firebase configurado e o app conectado ao Firebase (consulte a etapa anterior), agora você pode adicionar o SDK Vertex AI in Firebase ao app.
Use o Swift Package Manager para instalar e gerenciar as dependências do Firebase.
A biblioteca Vertex AI in Firebase oferece acesso às APIs para interagir
com os modelos Gemini e Imagen. A biblioteca é incluída
como parte do SDK do Firebase para plataformas da Apple (firebase-ios-sdk
).
No Xcode, com seu projeto do app aberto, navegue até File > Add Packages.
Quando solicitado, adicione o repositório do SDK do Firebase para as plataformas Apple:
https://github.com/firebase/firebase-ios-sdk
Selecione a versão mais recente do SDK.
Selecione a biblioteca
FirebaseVertexAI
.Quando terminar, o Xcode vai começar a resolver e fazer o download das dependências em segundo plano automaticamente.
Etapa 3: inicializar o serviço Vertex AI e o modelo generativo
Antes de fazer chamadas de API e solicitar um modelo Gemini, é necessário inicializar o serviço Vertex AI e o modelo generativo.
Importe o módulo
FirebaseVertexAI
:import FirebaseVertexAI
Inicialize o serviço Vertex AI e o modelo generativo:
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")
Depois de concluir este guia de início, aprenda a escolher um modelo e (opcionalmente) um local adequado para seu caso de uso e app.
Etapa 4: enviar uma solicitação de comando para um modelo
Agora que você conectou seu app ao Firebase, adicionou o SDK e inicializou o serviço Vertex AI e o modelo generativo, já pode enviar uma solicitação de solicitação para um modelo Gemini.
Você pode usar generateContent()
para gerar texto a partir de uma solicitação de comando
de texto:
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.")
O que mais você pode fazer?
Saiba mais sobre os modelos compatíveis
Saiba mais sobre os modelos disponíveis para vários casos de uso e as cotas e o preço.
Testar outros recursos do Gemini API
- Saiba mais sobre como gerar texto de solicitações somente de texto, incluindo como transmitir a resposta.
- Gerar texto a partir de comandos multimodais (incluindo texto, imagens, PDFs, vídeo e áudio).
- Crie conversas com vários turnos (chat).
- Gere saída estruturada (como JSON) com comandos de texto e multimodais.
- Use a chamada de função para conectar modelos generativos a sistemas e informações externas.
Saiba como controlar a geração de conteúdo
- Entenda o design de comandos, incluindo práticas recomendadas, estratégias e exemplos de comandos.
- Configure os parâmetros do modelo, como temperatura e máximo de tokens de saída (para Gemini) ou proporção e geração de pessoas (para Imagen).
- Use as configurações de segurança para ajustar a probabilidade de receber respostas que podem ser consideradas nocivas.
Enviar feedback sobre sua experiência com o Vertex AI in Firebase