Firebase SDK'larında Vertex

Bu kılavuzda, seçtiğiniz platforma ait Vertex AI in Firebase SDK'sını kullanarak doğrudan uygulamanızdan Vertex AI Gemini API çağrıları nasıl yapacağınız gösterilmektedir.

Gemini API ile çalışmayla ilgili diğer seçenekler

• İsteğe bağlı olarak, Gemini API
  Google AI Studio ve Google AI istemci SDK'larını kullanarak ücretsiz erişim elde etme (sınırlamalar dahilinde ve kullanılabildiği yerlerde) özelliğinin alternatif "Google AI" sürümünü deneyin. Bu SDK'lar, mobil ve web uygulamalarında yalnızca prototipleme için kullanılmalıdır.

  Gemini API'ün işleyiş şeklini öğrendikten sonra, Vertex AI in Firebase SDK'larımıza geçin (bu dokümanlar). Bu SDK'lar, mobil ve web uygulamaları için önemli olan birçok ek özelliğe sahiptir. Örneğin, Firebase App Check kullanarak API'yi kötüye kullanımdan koruma ve isteklerde büyük medya dosyalarını destekleme gibi.

• İsteğe bağlı olarak Vertex AI Gemini API sunucu tarafı çağrısı yapın (Python, Node.js veya Go gibi)
  Sunucu tarafı Vertex AI SDK'larını, Firebase Genkit veya Gemini API için Firebase Extensions kullanın.

Ön koşullar

1. adım: Firebase projesi oluşturun ve uygulamanızı Firebase'e bağlayın

Zaten bir Firebase projeniz ve Firebase'e bağlı bir uygulamanız varsa

1. Firebase konsolunda Gemini ile oluşturma sayfasına gidin.

2. Aşağıdaki görevleri tamamlamanıza yardımcı olacak bir iş akışı başlatmak için Vertex AI in Firebase kartını tıklayın:

   • Projenizi kullandığınız kadar öde Blaze fiyatlandırma planını kullanacak şekilde yükseltin.

   • Projenizde gerekli API'leri (Vertex AI API ve Vertex AI in Firebase API) etkinleştirin.

3. SDK'yı uygulamanıza eklemek için bu kılavuzun bir sonraki adımına geçin.

Halihazırda bir Firebase projeniz ve Firebase'e bağlı bir uygulamanız yoksa

Firebase projesi oluşturun

1. Firebase konsolunda oturum açın.

2. Proje oluştur'u tıklayın ve aşağıdaki seçeneklerden birini kullanın:

   • 1. Seçenek: "Proje oluşturma" iş akışının ilk adımında yeni bir proje adı girerek tamamen yeni bir Firebase projesi (ve temel Google Cloud projesi) oluşturun.

   • 2. Seçenek: "Proje oluştur" iş akışının ilk adımındaki açılır menüden Google Cloud proje adınızı seçerek mevcut bir Google Cloud projesine "Firebase ekleyin".

   İstendiğinde, Vertex AI in Firebase SDK'larını kullanmak için Google Analytics'i ayarlamanıza gerek olmadığını unutmayın.

3. Firebase konsolunda Build with Gemini sayfasına gidin.

4. Aşağıdaki görevleri tamamlamanıza yardımcı olacak bir iş akışı başlatmak için Vertex AI in Firebase kartını tıklayın:

   • Projenizi kullandığınız kadar öde Blaze fiyatlandırma planını kullanacak şekilde yükseltin.

   • Projenizde gerekli API'leri (Vertex AI API ve Vertex AI in Firebase API) etkinleştirin.

Uygulamanızı Firebase'e bağlama

2. Adım: SDK'yı ekleyin

Firebase projeniz oluşturulduktan ve uygulamanız Firebase'e bağlandıktan sonra (önceki adıma bakın) Vertex AI in Firebase SDK'sını uygulamanıza ekleyebilirsiniz.

3. Adım: Vertex AI hizmetini ve üretken modeli başlatın

API çağrısı yapabilmek için Vertex AI hizmetini ve üretken modeli ilk kez başlatmanız gerekir.

Başlangıç kılavuzunu tamamladığınızda, kullanım alanınıza ve uygulamanıza uygun bir Gemini modelini ve (isteğe bağlı olarak) konum seçmeyi öğrenin.

4. adım: Vertex AI Gemini API

Uygulamanızı Firebase'e bağladığınıza, SDK'yı eklediğinize, Vertex AI hizmetini ve üretken modeli başlattığınıza göre Vertex AI Gemini API işlevini çağırmaya hazırsınız.

Yalnızca metin içeren bir istem isteğinden metin oluşturmak için generateContent() kullanabilirsiniz:

Başka neler yapabilirsiniz?

Gemini modelleri hakkında daha fazla bilgi

Çeşitli kullanım alanları için kullanılabilen modeller ve bunların kotaları ile fiyatlandırması hakkında bilgi edinin.

Gemini API'ün diğer özelliklerini deneyin

• Yanıtın nasıl akışlanacağı da dahil olmak üzere yalnızca metin içeren istemlerden metin oluşturma hakkında daha fazla bilgi edinin.
• Çoklu formatlı istemlerden (metin, resim, PDF, video ve ses dahil) metin oluşturun.
• Çoklu katılımlı görüşmeler (sohbet) oluşturun.
• Hem metin hem de çoklu modal istemlerden yapılandırılmış çıkış (JSON gibi) oluşturun.
• Üretken modelleri harici sistemlere ve bilgilere bağlamak için işlev çağırma özelliğini kullanın.

İçerik oluşturmayı nasıl kontrol edeceğinizi öğrenin

• En iyi uygulamalar, stratejiler ve örnek istemler dahil olmak üzere istem tasarımını anlama
• Sıcaklık ve maksimum çıkış jetonu gibi model parametrelerini yapılandırın.
• Zararlı olarak değerlendirilebilecek yanıtlar alma olasılığını ayarlamak için güvenlik ayarlarını kullanın.

Vertex AI Studio kullanarak istemler ve model yapılandırmalarıyla da denemeler yapabilirsiniz.

Vertex AI in Firebase ile ilgili deneyiminiz hakkında geri bildirim verin