Начните работу с Gemini API, используя Vertex AI в Firebase SDK.Начните работу с Gemini API, используя Vertex AI в Firebase SDK.


В этом руководстве показано, как начать вызывать API Vertex AI Gemini непосредственно из вашего приложения с помощью Vertex AI в Firebase SDK для выбранной вами платформы.

  • При желании поэкспериментируйте с альтернативной версией API Gemini « 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 API Gemini , перейдите на наши Vertex AI в 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 больших медиафайлов в запросах .

  • При необходимости вызовите серверный API Vertex AI Gemini (например, с помощью Python, Node.js или Go).
    Используйте серверные Vertex AI SDK , Genkit или Firebase Extensions для Gemini API .

Обратите внимание, что вы также можете использовать это руководство, чтобы начать работу с доступом к моделям Imagen с помощью Vertex AI в Firebase SDK .

Предварительные условия

В этом руководстве предполагается, что вы знакомы с использованием JavaScript для разработки веб-приложений. Это руководство не зависит от платформы.

  • Убедитесь, что ваша среда разработки и веб-приложение соответствуют этим требованиям:

    • (Необязательно) Node.js
    • Современный веб-браузер

  • (Необязательно) Ознакомьтесь с примером приложения.

    Загрузите образец приложения

    Вы можете быстро опробовать SDK, увидеть полную реализацию различных вариантов использования или использовать образец приложения, если у вас нет собственного веб-приложения. 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

  1. В консоли Firebase перейдите на страницу Vertex AI .

  2. Нажмите карточку Vertex AI в Firebase , чтобы запустить рабочий процесс, который поможет вам выполнить следующие задачи:

  3. 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

  1. Войдите в консоль Firebase .

  2. 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 в Firebase SDK.

  3. В консоли Firebase перейдите на страницу Vertex AI .

  4. Нажмите карточку Vertex AI в Firebase , чтобы запустить рабочий процесс, который поможет вам выполнить следующие задачи:

  1. 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 объекта конфигурации Firebase в ваше приложение.

  2. На следующих шагах этого руководства вы добавите Vertex AI в 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 в Firebase SDK в свое приложение.

Библиотека Vertex AI в Firebase предоставляет доступ к API для взаимодействия с моделями Gemini и Imagen . Библиотека включена в состав Firebase JavaScript SDK для Интернета.

  1. Установите Firebase JS SDK для Интернета с помощью npm:

      npm install firebase

  2. Инициализируйте Firebase в своем приложении:

      import { initializeApp } from "firebase/app";

  // TODO(developer) Replace the following with your app's Firebase configuration
  // See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object
  const firebaseConfig = {
    // ...
  };

  // Initialize FirebaseApp
  const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);

Шаг 3. Инициализируйте службу Vertex AI и создайте экземпляр GenerativeModel

Прежде чем вы сможете выполнять какие-либо вызовы API и отправлять запросы модели Gemini , вам необходимо инициализировать службу Vertex AI и создать экземпляр GenerativeModel .

import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getVertexAI, getGenerativeModel } from "firebase/vertexai";

// TODO(developer) Replace the following with your app's Firebase configuration
// See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object
const firebaseConfig = {
  // ...
};

// Initialize FirebaseApp
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);

// Initialize the Vertex AI service
const vertexAI = getVertexAI(firebaseApp);

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
const model = getGenerativeModel(vertexAI, { model: "gemini-2.0-flash" });

После прочтения этого руководства по началу работы узнайте, как выбрать модель и (необязательно) местоположение , подходящее для вашего варианта использования и приложения.

Шаг 4. Отправьте быстрый запрос модели.

Теперь, когда вы подключили свое приложение к Firebase, добавили SDK и инициализировали службу Vertex AI и генеративную модель, вы готовы отправить быстрый запрос модели Gemini .

Вы можете использовать generateContent() для генерации текста из текстового запроса на подсказку: 

import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getVertexAI, getGenerativeModel } from "firebase/vertexai";

// TODO(developer) Replace the following with your app's Firebase configuration
// See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object
const firebaseConfig = {
  // ...
};

// Initialize FirebaseApp
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);

// Initialize the Vertex AI service
const vertexAI = getVertexAI(firebaseApp);

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
const model = getGenerativeModel(vertexAI, { model: "gemini-2.0-flash" });

// Wrap in an async function so you can use await
async function run() {
  // Provide a prompt that contains text
  const prompt = "Write a story about a magic backpack."

  // To generate text output, call generateContent with the text input
  const result = await model.generateContent(prompt);

  const response = result.response;
  const text = response.text();
  console.log(text);
}

run();

Что еще вы можете сделать?

Узнайте больше о поддерживаемых моделях

Узнайте о моделях, доступных для различных вариантов использования , а также об их квотах и ​​ценах .

Попробуйте другие возможности

Узнайте, как контролировать создание контента

Вы также можете поэкспериментировать с подсказками и конфигурациями модели с помощью Vertex AI Studio .


Оставьте отзыв о своем опыте использования Vertex AI в Firebase.


,


В этом руководстве показано, как начать вызывать API Vertex AI Gemini непосредственно из вашего приложения с помощью Vertex AI в Firebase SDK для выбранной вами платформы.

  • При желании поэкспериментируйте с альтернативной версией API Gemini « 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 API Gemini , перейдите на наши Vertex AI в 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 больших медиафайлов в запросах .

  • При необходимости вызовите серверный API Vertex AI Gemini (например, с помощью Python, Node.js или Go).
    Используйте серверные Vertex AI SDK , Genkit или Firebase Extensions для Gemini API .

Обратите внимание, что вы также можете использовать это руководство, чтобы начать работу с доступом к моделям Imagen с помощью Vertex AI в Firebase SDK .

Предварительные условия

В этом руководстве предполагается, что вы знакомы с использованием JavaScript для разработки веб-приложений. Это руководство не зависит от платформы.

  • Убедитесь, что ваша среда разработки и веб-приложение соответствуют этим требованиям:

    • (Необязательно) Node.js
    • Современный веб-браузер

  • (Необязательно) Ознакомьтесь с примером приложения.

    Загрузите образец приложения

    Вы можете быстро опробовать SDK, увидеть полную реализацию различных вариантов использования или использовать образец приложения, если у вас нет собственного веб-приложения. 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

  1. В консоли Firebase перейдите на страницу Vertex AI .

  2. Нажмите карточку Vertex AI в Firebase , чтобы запустить рабочий процесс, который поможет вам выполнить следующие задачи:

  3. 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

  1. Войдите в консоль Firebase .

  2. 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 в Firebase SDK.

  3. В консоли Firebase перейдите на страницу Vertex AI .

  4. Нажмите карточку Vertex AI в Firebase , чтобы запустить рабочий процесс, который поможет вам выполнить следующие задачи:

  1. 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 объекта конфигурации Firebase в ваше приложение.

  2. На следующих шагах этого руководства вы добавите Vertex AI в 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 в Firebase SDK в свое приложение.

Библиотека Vertex AI в Firebase предоставляет доступ к API для взаимодействия с моделями Gemini и Imagen . Библиотека включена в состав Firebase JavaScript SDK для Интернета.

  1. Установите Firebase JS SDK для Интернета с помощью npm:

      npm install firebase

  2. Инициализируйте Firebase в своем приложении:

      import { initializeApp } from "firebase/app";

  // TODO(developer) Replace the following with your app's Firebase configuration
  // See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object
  const firebaseConfig = {
    // ...
  };

  // Initialize FirebaseApp
  const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);

Шаг 3. Инициализируйте службу Vertex AI и создайте экземпляр GenerativeModel

Прежде чем вы сможете выполнять какие-либо вызовы API и отправлять запросы модели Gemini , вам необходимо инициализировать службу Vertex AI и создать экземпляр GenerativeModel .

import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getVertexAI, getGenerativeModel } from "firebase/vertexai";

// TODO(developer) Replace the following with your app's Firebase configuration
// See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object
const firebaseConfig = {
  // ...
};

// Initialize FirebaseApp
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);

// Initialize the Vertex AI service
const vertexAI = getVertexAI(firebaseApp);

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
const model = getGenerativeModel(vertexAI, { model: "gemini-2.0-flash" });

После прочтения этого руководства по началу работы узнайте, как выбрать модель и (необязательно) местоположение , подходящее для вашего варианта использования и приложения.

Шаг 4. Отправьте быстрый запрос модели.

Теперь, когда вы подключили свое приложение к Firebase, добавили SDK и инициализировали службу Vertex AI и генеративную модель, вы готовы отправить быстрый запрос модели Gemini .

Вы можете использовать generateContent() для генерации текста из текстового запроса на подсказку: 

import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getVertexAI, getGenerativeModel } from "firebase/vertexai";

// TODO(developer) Replace the following with your app's Firebase configuration
// See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object
const firebaseConfig = {
  // ...
};

// Initialize FirebaseApp
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);

// Initialize the Vertex AI service
const vertexAI = getVertexAI(firebaseApp);

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
const model = getGenerativeModel(vertexAI, { model: "gemini-2.0-flash" });

// Wrap in an async function so you can use await
async function run() {
  // Provide a prompt that contains text
  const prompt = "Write a story about a magic backpack."

  // To generate text output, call generateContent with the text input
  const result = await model.generateContent(prompt);

  const response = result.response;
  const text = response.text();
  console.log(text);
}

run();

Что еще вы можете сделать?

Узнайте больше о поддерживаемых моделях

Узнайте о моделях, доступных для различных вариантов использования , а также об их квотах и ​​ценах .

Попробуйте другие возможности

Узнайте, как контролировать создание контента

Вы также можете поэкспериментировать с подсказками и конфигурациями модели с помощью Vertex AI Studio .


Оставьте отзыв о своем опыте использования Vertex AI в Firebase.


,


В этом руководстве показано, как начать вызывать API Vertex AI Gemini непосредственно из вашего приложения с помощью Vertex AI в Firebase SDK для выбранной вами платформы.

  • При желании поэкспериментируйте с альтернативной версией API Gemini « 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 API Gemini , перейдите на наши Vertex AI в 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 больших медиафайлов в запросах .

  • При необходимости вызовите серверный API Vertex AI Gemini (например, с помощью Python, Node.js или Go).
    Используйте серверные Vertex AI SDK , Genkit или Firebase Extensions для Gemini API .

Обратите внимание, что вы также можете использовать это руководство, чтобы начать работу с доступом к моделям Imagen с помощью Vertex AI в Firebase SDK .

Предварительные условия

В этом руководстве предполагается, что вы знакомы с использованием JavaScript для разработки веб-приложений. Это руководство не зависит от платформы.

  • Убедитесь, что ваша среда разработки и веб-приложение соответствуют этим требованиям:

    • (Необязательно) Node.js
    • Современный веб-браузер

  • (Необязательно) Ознакомьтесь с примером приложения.

    Загрузите образец приложения

    Вы можете быстро опробовать SDK, увидеть полную реализацию различных вариантов использования или использовать образец приложения, если у вас нет собственного веб-приложения. Чтобы использовать пример приложения, вам необходимо подключить его к проекту Firebase .

Шаг 1 : Настройте проект Firebase и подключите ваше приложение к Firebase

Если у вас уже есть проект Firebase и приложение, подключенное к Firebase

  1. В консоли Firebase перейдите на страницу Vertex AI .

  2. Нажмите на AI Vertex AI в карте Firebase , чтобы запустить рабочий процесс, который поможет вам выполнить следующие задачи:

  3. Перейдите к следующему шагу в этом руководстве, чтобы добавить SDK в ваше приложение.

Если у вас еще нет проекта Firebase и приложение, подключенное к Firebase

  1. Войдите в консоли Firebase .

  2. Нажмите «Создать проект» , а затем используйте любой из следующих параметров:

    • Вариант 1 : Создайте совершенно новый проект Firebase (и его базовый проект Google Cloud автоматически), введя новое имя проекта на первом этапе рабочего процесса «Создать проект».

    • Вариант 2 : «Добавить Firebase» в существующий Google Cloud Project, выбрав свое имя Google Cloud Project из раскрывающегося меню на первом этапе рабочего процесса «Создать проект».

    Обратите внимание, что при запросе вам не нужно настраивать Google Analytics для использования AI Vertex в SDK Firebase .

  3. В консоли Firebase перейдите на страницу Vertex AI .

  4. Нажмите на AI Vertex AI в карте Firebase , чтобы запустить рабочий процесс, который поможет вам выполнить следующие задачи:

  1. Продолжить в рабочем процессе Generative AI консоли, чтобы подключить ваше приложение к Firebase, которая включает в себя эти задачи:

    • Зарегистрирование вашего приложения с помощью вашего проекта Firebase.

    • Добавление объекта конфигурации Firebase в ваше приложение.

  2. На следующих этапах этого руководства вы добавите AI Vertex AI в Firebase SDK в ваше приложение и заполните необходимую инициализацию, специфичную для использования SDK и API Gemini .


Шаг 2 : Добавьте SDK

С помощью вашего проекта Firebase и вашего приложения подключено к Firebase (см. Предыдущий шаг), теперь вы можете добавить AI Vertex AI в Firebase SDK в ваше приложение.

АИ Vertex AI в библиотеке Firebase обеспечивает доступ к API для взаимодействия с моделями Gemini и Imagen . Библиотека включена как часть Firebase JavaScript SDK для Интернета.

  1. Установите Firebase JS SDK для Интернета, используя NPM:

      npm install firebase

  2. Инициализируйте Firebase в вашем приложении:

      import { initializeApp } from "firebase/app";

  // TODO(developer) Replace the following with your app's Firebase configuration
  // See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object
  const firebaseConfig = {
    // ...
  };

  // Initialize FirebaseApp
  const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);

Шаг 3 : Инициализируйте сервис AI Vertex и создайте экземпляр GenerativeModel

Прежде чем вы сможете сделать какие -либо вызовы API и отправить подсказку на модель Близнецов , вам необходимо инициализировать службу AI Vertex и создать экземпляр GenerativeModel .

import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getVertexAI, getGenerativeModel } from "firebase/vertexai";

// TODO(developer) Replace the following with your app's Firebase configuration
// See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object
const firebaseConfig = {
  // ...
};

// Initialize FirebaseApp
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);

// Initialize the Vertex AI service
const vertexAI = getVertexAI(firebaseApp);

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
const model = getGenerativeModel(vertexAI, { model: "gemini-2.0-flash" });

После того, как вы закончите это руководство по началу работы, узнайте, как выбрать модель и (необязательно) место, подходящее для вашего варианта использования и приложения.

Шаг 4 : Отправьте запрос на подсказку на модель

Теперь, когда вы подключили свое приложение к Firebase, добавили SDK и инициализировали службу AI Vertex и генеративную модель, вы готовы отправить запрос на подсказку на модель Близнецов .

Вы можете использовать generateContent() для создания текста из запроса только для текста: 

import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getVertexAI, getGenerativeModel } from "firebase/vertexai";

// TODO(developer) Replace the following with your app's Firebase configuration
// See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object
const firebaseConfig = {
  // ...
};

// Initialize FirebaseApp
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);

// Initialize the Vertex AI service
const vertexAI = getVertexAI(firebaseApp);

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
const model = getGenerativeModel(vertexAI, { model: "gemini-2.0-flash" });

// Wrap in an async function so you can use await
async function run() {
  // Provide a prompt that contains text
  const prompt = "Write a story about a magic backpack."

  // To generate text output, call generateContent with the text input
  const result = await model.generateContent(prompt);

  const response = result.response;
  const text = response.text();
  console.log(text);
}

run();

Что еще вы можете сделать?

Узнайте больше о поддерживаемых моделях

Узнайте о моделях, доступных для различных вариантов использования , их квот и цен .

Попробуйте другие возможности

Узнайте, как контролировать генерацию контента

Вы также можете экспериментировать с подсказками и конфигурациями моделей, используя Vertex Ai Studio .


Дайте обратную связь о своем опыте работы с AI Vertex в Firebase


,


Это руководство показывает вам, как начать звонить в API Vertex AI Gemini непосредственно из вашего приложения, используя AI Vertex AI в Firebase SDK для выбранной вами платформы.

  • Необязательно экспериментировать с альтернативной версией « Google AI » API Gemini
    Получите бесплатный доступ (в пределах и там, где это доступно), используя Google AI Studio и Google AI Client SDK . Эти SDK следует использовать для прототипирования только в мобильных и веб -приложениях.

    После того, как вы знакомы с тем, как работает API Gemini , перейдите на нашу вершину AI в Firebase SDK (эта документация), которые имеют много дополнительных функций, важных для мобильных и веб -приложений, таких как защита API от злоупотребления, используя Firebase App Check и поддержку для больших файлов медиа в запросах .

  • При желании вызовите сервер API API API API Vertex AI (например, с Python, Node.js или Go)
    Используйте серверные Vertex AI SDK , Genkit или Firebase Extensions для API Gemini .

Обратите внимание, что вы также можете использовать это руководство, чтобы начать с доступа к моделям Imagen , используя AI Vertex AI в SDK Firebase .

Предварительные условия

Это руководство предполагает, что вы знакомы с использованием JavaScript для разработки веб -приложений. Это руководство не зависит от фреймворта.

  • Убедитесь, что ваша среда разработки и веб -приложение соответствует этим требованиям:

    • (Необязательно) Node.js
    • Современный веб -браузер

  • (Необязательно) Проверьте приложение пример.

    Загрузите пример примера

    Вы можете быстро попробовать SDK, увидеть полную реализацию различных вариантов использования или использовать приложение пример, если у вас нет собственного веб -приложения. Чтобы использовать приложение Sample, вам нужно подключить его к проекту Firebase .

Шаг 1 : Настройте проект Firebase и подключите ваше приложение к Firebase

Если у вас уже есть проект Firebase и приложение, подключенное к Firebase

  1. В консоли Firebase перейдите на страницу Vertex AI .

  2. Нажмите на AI Vertex AI в карте Firebase , чтобы запустить рабочий процесс, который поможет вам выполнить следующие задачи:

  3. Перейдите к следующему шагу в этом руководстве, чтобы добавить SDK в ваше приложение.

Если у вас еще нет проекта Firebase и приложение, подключенное к Firebase

  1. Войдите в консоли Firebase .

  2. Нажмите «Создать проект» , а затем используйте любой из следующих параметров:

    • Вариант 1 : Создайте совершенно новый проект Firebase (и его базовый проект Google Cloud автоматически), введя новое имя проекта на первом этапе рабочего процесса «Создать проект».

    • Вариант 2 : «Добавить Firebase» в существующий Google Cloud Project, выбрав свое имя Google Cloud Project из раскрывающегося меню на первом этапе рабочего процесса «Создать проект».

    Обратите внимание, что при запросе вам не нужно настраивать Google Analytics для использования AI Vertex в SDK Firebase .

  3. В консоли Firebase перейдите на страницу Vertex AI .

  4. Нажмите на AI Vertex AI в карте Firebase , чтобы запустить рабочий процесс, который поможет вам выполнить следующие задачи:

  1. Продолжить в рабочем процессе Generative AI консоли, чтобы подключить ваше приложение к Firebase, которая включает в себя эти задачи:

    • Зарегистрирование вашего приложения с помощью вашего проекта Firebase.

    • Добавление объекта конфигурации Firebase в ваше приложение.

  2. На следующих этапах этого руководства вы добавите AI Vertex AI в Firebase SDK в ваше приложение и заполните необходимую инициализацию, специфичную для использования SDK и API Gemini .


Шаг 2 : Добавьте SDK

С помощью вашего проекта Firebase и вашего приложения подключено к Firebase (см. Предыдущий шаг), теперь вы можете добавить AI Vertex AI в Firebase SDK в ваше приложение.

АИ Vertex AI в библиотеке Firebase обеспечивает доступ к API для взаимодействия с моделями Gemini и Imagen . Библиотека включена как часть Firebase JavaScript SDK для Интернета.

  1. Установите Firebase JS SDK для Интернета, используя NPM:

      npm install firebase

  2. Инициализируйте Firebase в вашем приложении:

      import { initializeApp } from "firebase/app";

  // TODO(developer) Replace the following with your app's Firebase configuration
  // See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object
  const firebaseConfig = {
    // ...
  };

  // Initialize FirebaseApp
  const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);

Шаг 3 : Инициализируйте сервис AI Vertex и создайте экземпляр GenerativeModel

Прежде чем вы сможете сделать какие -либо вызовы API и отправить подсказку на модель Близнецов , вам необходимо инициализировать службу AI Vertex и создать экземпляр GenerativeModel .

import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getVertexAI, getGenerativeModel } from "firebase/vertexai";

// TODO(developer) Replace the following with your app's Firebase configuration
// See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object
const firebaseConfig = {
  // ...
};

// Initialize FirebaseApp
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);

// Initialize the Vertex AI service
const vertexAI = getVertexAI(firebaseApp);

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
const model = getGenerativeModel(vertexAI, { model: "gemini-2.0-flash" });

После того, как вы закончите это руководство по началу работы, узнайте, как выбрать модель и (необязательно) место, подходящее для вашего варианта использования и приложения.

Шаг 4 : Отправьте запрос на подсказку на модель

Теперь, когда вы подключили свое приложение к Firebase, добавили SDK и инициализировали службу AI Vertex и генеративную модель, вы готовы отправить запрос на подсказку на модель Близнецов .

Вы можете использовать generateContent() для создания текста из запроса только для текста: 

import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getVertexAI, getGenerativeModel } from "firebase/vertexai";

// TODO(developer) Replace the following with your app's Firebase configuration
// See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object
const firebaseConfig = {
  // ...
};

// Initialize FirebaseApp
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);

// Initialize the Vertex AI service
const vertexAI = getVertexAI(firebaseApp);

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
const model = getGenerativeModel(vertexAI, { model: "gemini-2.0-flash" });

// Wrap in an async function so you can use await
async function run() {
  // Provide a prompt that contains text
  const prompt = "Write a story about a magic backpack."

  // To generate text output, call generateContent with the text input
  const result = await model.generateContent(prompt);

  const response = result.response;
  const text = response.text();
  console.log(text);
}

run();

Что еще вы можете сделать?

Узнайте больше о поддерживаемых моделях

Узнайте о моделях, доступных для различных вариантов использования , их квот и цен .

Попробуйте другие возможности

Узнайте, как контролировать генерацию контента

Вы также можете экспериментировать с подсказками и конфигурациями моделей, используя Vertex Ai Studio .


Дайте обратную связь о своем опыте работы с AI Vertex в Firebase