В этом руководстве показано, как начать вызывать API Vertex AI Gemini непосредственно из вашего приложения с помощью SDK Vertex AI для Firebase.
При желании вы можете вызвать API Vertex AI Gemini на стороне сервера, используя серверные SDK Vertex AI или расширения Firebase для API Gemini .
При желании вы можете попробовать альтернативную версию API Gemini «Google AI», которая обеспечивает бесплатный доступ (в пределах ограничений и там, где это возможно) с использованием Google AI Studio и Google AI SDK .
Если вы решите использовать инструменты и сервисы Google AI, а также Firebase, мы рекомендуем следующее:
- Не используйте Google AI Studio и Google AI SDK с проектом Firebase , который используется вашим рабочим приложением .
- Ознакомившись с тем, как работает API Gemini, перейдите на Vertex AI для Firebase SDK , который имеет множество дополнительных функций, важных для мобильных и веб-приложений, например защиту API от злоупотреблений с помощью Firebase App Check .
Предварительные условия
Шаг 1. Настройте проект Firebase и подключите свое приложение к Firebase.
Если у вас уже есть проект Firebase и приложение, подключенное к Firebase
В консоли Firebase перейдите на страницу «Создать с помощью Gemini» и щелкните вторую карточку, чтобы запустить рабочий процесс, который поможет вам выполнить следующие задачи. Если вы видите в консоли вкладку Vertex AI, значит, эти задачи выполнены.
Обновите свой проект, чтобы использовать тарифный план Blaze с оплатой по мере использования .
Включите следующие два API для вашего проекта:
aiplatform.googleapis.comиfirebaseml.googleapis.com.
Перейдите к следующему шагу в этом руководстве, чтобы добавить SDK в свое приложение.
Если у вас еще нет проекта Firebase и приложения, подключенного к Firebase
Войдите в консоль Firebase .
Нажмите «Создать проект» , а затем используйте любой из следующих вариантов:
Вариант 1. Создайте совершенно новый проект Firebase (и его базовый проект Google Cloud автоматически), введя новое имя проекта на первом этапе рабочего процесса «Создание проекта».
Вариант 2. «Добавьте Firebase» в существующий проект Google Cloud, выбрав имя проекта Google Cloud в раскрывающемся меню на первом этапе рабочего процесса «Создать проект».
Обратите внимание: при появлении запроса вам не нужно настраивать Google Analytics для использования Vertex AI для Firebase SDK.
В консоли Firebase перейдите на страницу «Сборка с помощью Gemini» и щелкните вторую карточку, чтобы запустить рабочий процесс, который поможет вам выполнить следующие задачи. Если вы видите в консоли вкладку Vertex AI, значит, эти задачи выполнены.
Обновите свой проект, чтобы использовать тарифный план Blaze с оплатой по мере использования .
Включите следующие два API для вашего проекта:
aiplatform.googleapis.comиfirebaseml.googleapis.com.
Шаг 2. Добавьте SDK
Настроив проект Firebase и подключив приложение к Firebase (см. предыдущий шаг), вы можете добавить в свое приложение Vertex AI for Firebase SDK.
Шаг 3. Инициализируйте сервис Vertex AI и генеративную модель.
Прежде чем вы сможете выполнять какие-либо вызовы API, вам необходимо инициализировать службу Vertex AI и генеративную модель.
Прочитав руководство по началу работы, узнайте, как выбрать модель Gemini и (необязательно) местоположение, подходящее для вашего варианта использования и приложения.
Шаг 4. Вызов API Vertex AI Gemini.
Теперь, когда вы подключили свое приложение к Firebase, добавили SDK и инициализировали службу Vertex AI и генеративную модель, вы готовы вызвать API Vertex AI Gemini.
Вы можете использовать generateContent() для генерации текста из текстового запроса на подсказку:
Что еще можно сделать?
Узнайте больше о моделях Gemini
Узнайте о моделях, доступных для различных вариантов использования , а также об их квотах и ценах .Попробуйте другие возможности Gemini API
- Узнайте больше о создании текста из текстовых подсказок , в том числе о потоковой передаче ответа.
- Генерируйте текст из мультимодальных подсказок (включая текст, изображения, PDF-файлы, видео и аудио).
- Стройте многоходовые беседы (чат) .
- Используйте вызов функций для подключения генеративных моделей к внешним системам и информации.
Узнайте, как контролировать создание контента
- Понимание структуры подсказок , включая лучшие практики, стратегии и примеры подсказок.
- Настройте параметры модели, такие как токены температуры и максимальной мощности.
- Используйте настройки безопасности , чтобы настроить вероятность получения ответов, которые могут быть расценены как вредные.
Оставьте отзыв о своем опыте использования Vertex AI для Firebase.