Comece a usar a API Gemini usando a Vertex AI nos SDKs do Firebase


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.

Pré-requisitos

Neste guia, presume-se que você esteja familiarizado com o uso do Xcode ao desenvolver apps para plataformas da Apple (como o iOS).

  • Verifique se o ambiente de desenvolvimento e o app das plataformas Apple atendem aos seguintes requisitos:

    • Xcode 15.0 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

  1. No console Firebase, acesse a página Build with Gemini.

  2. Clique no card Vertex AI in Firebase para iniciar um fluxo de trabalho que ajuda você a concluir as seguintes tarefas:

  3. 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


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 fornece acesso ao Vertex AI Gemini API e é incluída como parte do SDK do Firebase para plataformas da Apple (firebase-ios-sdk).

  1. No Xcode, com seu projeto do app aberto, navegue até File > Add Packages.

  2. Quando solicitado, adicione o repositório do SDK do Firebase para as plataformas Apple:

      https://github.com/firebase/firebase-ios-sdk

  3. Selecione a versão mais recente do SDK.

  4. 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, é necessário inicializar o serviço Vertex AI e o modelo generativo.

  1. Importe o módulo FirebaseVertexAI:

    import FirebaseVertexAI

  2. 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
// Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities
let model = vertex.generativeModel(modelName: "gemini-1.5-flash")

Depois de concluir o guia de início, aprenda a escolher um modelo do Gemini e (opcionalmente) um local adequado para seu caso de uso e app.

Etapa 4: chamar o Vertex AI Gemini API

Agora que você conectou seu app ao Firebase, adicionou o SDK e inicializou o serviço Vertex AI e o modelo generativo, está tudo pronto para chamar Vertex AI Gemini API.

Você pode usar generateContent() para gerar texto de uma solicitação de comando de texto exclusivo:

import FirebaseVertexAI

// Initialize the Vertex AI service
let vertex = VertexAI.vertexAI()

// Initialize the generative model with a model that supports your use case
// Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities
let model = vertex.generativeModel(modelName: "gemini-1.5-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 do Gemini

Saiba mais sobre os modelos disponíveis para vários casos de uso e as cotas e os preços.

Testar outros recursos do Gemini API

Saiba como controlar a geração de conteúdo

Você também pode testar comandos e configurações de modelo usando Vertex AI Studio.


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