В этом руководстве показано, как начать вызывать Vertex AI Gemini API непосредственно из вашего приложения с помощью Vertex AI in Firebase SDK для выбранной вами платформы.
При желании поэкспериментируйте с альтернативной версией Gemini API « Google AI ».
Получите бесплатный доступ (в пределах ограничений и там, где это возможно) с помощью Google AI Studio и клиентских SDK Google AI . Эти SDK следует использовать для прототипирования только в мобильных и веб-приложениях.После того, как вы ознакомитесь с тем, как работает Gemini API , перейдите на наши Vertex AI in Firebase SDK (эта документация), которые имеют множество дополнительных функций, важных для мобильных и веб-приложений, таких как защита API от злоупотреблений с помощью Firebase App Check и поддержка большие медиафайлы в запросах .
При необходимости вызовите серверный Vertex AI Gemini API (например, с помощью Python, Node.js или Go).
Используйте серверные Vertex AI SDK , Firebase Genkit или Firebase Extensions для Gemini API .
Предварительные условия
В этом руководстве предполагается, что вы знакомы с использованием Xcode для разработки приложений для платформ Apple (например, iOS).
Убедитесь, что ваша среда разработки и приложение платформы Apple соответствуют следующим требованиям:
- Xcode 15.0 или выше
- Ваше приложение должно быть ориентировано на iOS 15 или более позднюю версию или macOS 12 или более позднюю версию.
(Необязательно) Ознакомьтесь с примером приложения.
Вы можете быстро опробовать SDK, увидеть полную реализацию различных вариантов использования или использовать образец приложения, если у вас нет собственного приложения для платформы Apple. Чтобы использовать пример приложения, вам необходимо подключить его к проекту Firebase .
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 Build with Gemini .
Нажмите карточку Vertex AI in Firebase , чтобы запустить рабочий процесс, который поможет вам выполнить следующие задачи:
Обновите свой проект, чтобы использовать тарифный план Blaze с оплатой по мере использования .
Включите необходимые API в своем проекте ( Vertex AI API и Vertex AI in Firebase API).
Перейдите к следующему шагу этого руководства, 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 in Firebase SDK.
В консоли Firebase перейдите на страницу Build with Gemini .
Нажмите карточку Vertex AI in Firebase , чтобы запустить рабочий процесс, который поможет вам выполнить следующие задачи:
Обновите свой проект, чтобы использовать тарифный план Blaze с оплатой по мере использования .
Включите необходимые API в своем проекте ( Vertex AI API и Vertex AI in Firebase API).
Продолжайте выполнять рабочий процесс генеративного искусственного интеллекта консоли, чтобы подключить свое приложение к Firebase, который включает в себя следующие задачи:
Регистрация вашего приложения в проекте Firebase.
Добавление файла конфигурации Firebase (
GoogleService-Info.plist
) в ваше приложение.
На следующих шагах этого руководства вы добавите Vertex AI in Firebase SDK в свое приложение и выполните необходимую инициализацию, необходимую для использования SDK и Gemini API .
Шаг 2. Добавьте SDK
После настройки проекта Firebase и подключения вашего приложения к Firebase (см. предыдущий шаг) вы теперь можете добавить Vertex AI in Firebase SDK в свое приложение.
Используйте Swift Package Manager для установки зависимостей Firebase и управления ими.
Библиотека Vertex AI in Firebase обеспечивает доступ к Vertex AI Gemini API и включена в состав Firebase SDK для платформ Apple ( firebase-ios-sdk
).
В Xcode, открыв проект приложения, выберите «Файл» > «Добавить пакеты» .
При появлении запроса добавьте репозиторий Firebase SDK для платформ Apple:
https://github.com/firebase/firebase-ios-sdk
Выберите последнюю версию SDK.
Выберите библиотеку
FirebaseVertexAI
.По завершении Xcode автоматически начнет разрешать и загружать ваши зависимости в фоновом режиме.
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.
Импортируйте модуль
FirebaseVertexAI
:import FirebaseVertexAI
Инициализируйте сервис Vertex AI и генеративную модель:
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")
Прочитав руководство по началу работы, узнайте, как выбрать модель Gemini и (необязательно) местоположение, подходящее для вашего варианта использования и приложения.
Шаг 4. Вызов Vertex AI Gemini API
Теперь, когда вы подключили свое приложение к Firebase, добавили SDK и инициализировали сервис Vertex AI и генеративную модель, вы готовы вызвать Vertex AI Gemini API .
Вы можете использовать generateContent()
для генерации текста из текстового запроса на подсказку:
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.")
Что еще вы можете 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) .
- Генерируйте структурированный вывод (например, JSON) как из текстовых, так и из мультимодальных подсказок.
- 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 температура и токены максимальной мощности.
- Используйте настройки безопасности , чтобы настроить вероятность получения ответов, которые могут быть расценены как вредные.
Оставьте отзыв о своем опыте использования Vertex AI in Firebase
В этом руководстве показано, как начать вызывать Vertex AI Gemini API непосредственно из вашего приложения с помощью Vertex AI in Firebase SDK для выбранной вами платформы.
При желании поэкспериментируйте с альтернативной версией Gemini API « Google AI ».
Получите бесплатный доступ (в пределах ограничений и там, где это возможно) с помощью Google AI Studio и клиентских SDK Google AI . Эти SDK следует использовать для прототипирования только в мобильных и веб-приложениях.После того, как вы ознакомитесь с тем, как работает Gemini API , перейдите на наши Vertex AI in Firebase SDK (эта документация), которые имеют множество дополнительных функций, важных для мобильных и веб-приложений, таких как защита API от злоупотреблений с помощью Firebase App Check и поддержка большие медиафайлы в запросах .
При необходимости вызовите серверный Vertex AI Gemini API (например, с помощью Python, Node.js или Go).
Используйте серверные Vertex AI SDK , Firebase Genkit или Firebase Extensions для Gemini API .
Предварительные условия
В этом руководстве предполагается, что вы знакомы с использованием Xcode для разработки приложений для платформ Apple (например, iOS).
Убедитесь, что ваша среда разработки и приложение платформы Apple соответствуют следующим требованиям:
- Xcode 15.0 или выше
- Ваше приложение должно быть ориентировано на iOS 15 или более позднюю версию или macOS 12 или более позднюю версию.
(Необязательно) Ознакомьтесь с примером приложения.
Вы можете быстро опробовать SDK, увидеть полную реализацию различных вариантов использования или использовать образец приложения, если у вас нет собственного приложения для платформы Apple. Чтобы использовать пример приложения, вам необходимо подключить его к проекту Firebase .
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 Build with Gemini .
Нажмите карточку Vertex AI in Firebase , чтобы запустить рабочий процесс, который поможет вам выполнить следующие задачи:
Обновите свой проект, чтобы использовать тарифный план Blaze с оплатой по мере использования .
Включите необходимые API в своем проекте ( Vertex AI API и Vertex AI in Firebase API).
Перейдите к следующему шагу этого руководства, 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 in Firebase SDK.
В консоли Firebase перейдите на страницу Build with Gemini .
Нажмите карточку Vertex AI in Firebase , чтобы запустить рабочий процесс, который поможет вам выполнить следующие задачи:
Обновите свой проект, чтобы использовать тарифный план Blaze с оплатой по мере использования .
Включите необходимые API в своем проекте ( Vertex AI API и Vertex AI in Firebase API).
Продолжайте выполнять рабочий процесс генеративного искусственного интеллекта консоли, чтобы подключить свое приложение к Firebase, который включает в себя следующие задачи:
Регистрация вашего приложения в проекте Firebase.
Добавление файла конфигурации Firebase (
GoogleService-Info.plist
) в ваше приложение.
На следующих шагах этого руководства вы добавите Vertex AI in Firebase SDK в свое приложение и выполните необходимую инициализацию, необходимую для использования SDK и Gemini API .
Шаг 2. Добавьте SDK.
После настройки проекта Firebase и подключения вашего приложения к Firebase (см. предыдущий шаг) вы теперь можете добавить Vertex AI in Firebase SDK в свое приложение.
Используйте Swift Package Manager для установки зависимостей Firebase и управления ими.
Библиотека Vertex AI in Firebase обеспечивает доступ к Vertex AI Gemini API и включена в состав Firebase SDK для платформ Apple ( firebase-ios-sdk
).
В Xcode, открыв проект приложения, выберите «Файл» > «Добавить пакеты» .
При появлении запроса добавьте репозиторий Firebase SDK для платформ Apple:
https://github.com/firebase/firebase-ios-sdk
Выберите последнюю версию SDK.
Выберите библиотеку
FirebaseVertexAI
.По завершении Xcode автоматически начнет разрешать и загружать ваши зависимости в фоновом режиме.
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.
Импортируйте модуль
FirebaseVertexAI
:import FirebaseVertexAI
Инициализируйте сервис Vertex AI и генеративную модель:
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")
Прочитав руководство по началу работы, узнайте, как выбрать модель Gemini и (необязательно) местоположение, подходящее для вашего варианта использования и приложения.
Шаг 4. Вызов Vertex AI Gemini API
Теперь, когда вы подключили свое приложение к Firebase, добавили SDK и инициализировали сервис Vertex AI и генеративную модель, вы готовы вызвать Vertex AI Gemini API .
Вы можете использовать generateContent()
для генерации текста из текстового запроса на подсказку:
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.")
Что еще вы можете 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) .
- Генерируйте структурированный вывод (например, JSON) как из текстовых, так и из мультимодальных подсказок.
- 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 in Firebase