In diesem Leitfaden erfahren Sie, wie Sie Anrufe bei der Vertex AI Gemini API direkt über die Vertex AI in Firebase SDK für die ausgewählte Plattform.
Vorbereitung
In diesem Leitfaden wird davon ausgegangen, dass Sie mit der Entwicklung von Apps mit Flutter vertraut sind.
Achten Sie darauf, dass Ihre Entwicklungsumgebung und Flutter-App die folgenden Anforderungen erfüllen Anforderungen:
- Dart 3.2.0+
Optional: Sehen Sie sich die Beispiel-App an.
Beispielanwendung herunterladen
Sie können das SDK schnell ausprobieren, sich eine vollständige Implementierung verschiedener Anwendungsfälle ansehen oder die Beispiel-App verwenden, wenn Sie keine eigene Flutter-App haben. Um die Beispiel-App zu verwenden, müssen Sie sie mit einem Firebase-Projekt verknüpfen.
Schritt 1: Firebase-Projekt einrichten und App mit Firebase verbinden
Wenn Sie bereits ein Firebase-Projekt und eine App mit Firebase verknüpft haben
Rufen Sie in der Firebase Console die Seite Mit Gemini erstellen auf.
Klicken Sie auf die Karte Vertex AI in Firebase, um einen Workflow zu starten, der Sie dabei unterstützt, die folgenden Aufgaben ausführen. Wenn Sie in der Konsole einen Tab für Vertex AI, dann sind diese Aufgaben erledigt.)
Führen Sie ein Upgrade für Ihr Projekt durch, um das „Pay as you go“-Preismodell für „Blaze“.
Aktivieren Sie die folgenden beiden APIs für Ihr Projekt:
aiplatform.googleapis.com
undfirebaseml.googleapis.com
.
Fahren Sie mit dem nächsten Schritt in dieser Anleitung fort, um das SDK Ihrer App hinzuzufügen.
Wenn Sie noch kein Firebase-Projekt und keine mit Firebase verknüpfte App haben
Schritt 2: SDK hinzufügen
Nachdem Sie Ihr Firebase-Projekt eingerichtet und Ihre App mit Firebase verbunden haben (siehe vorheriger Schritt), können Sie Ihrer App jetzt das Vertex AI in Firebase SDK hinzufügen.
Das Vertex AI in Firebase-Plug-in für Flutter (firebase_vertexai
) bietet
Zugriff auf Vertex AI Gemini API
Führen Sie in Ihrem Flutter-Projektverzeichnis den folgenden Befehl aus, Installieren Sie das Kern-Plug-in:
flutter pub add firebase_core
Importieren Sie das Firebase-Kern-Plug-in und die zuvor generierte Konfigurationsdatei in Ihre
lib/main.dart
-Datei:import 'package:firebase_core/firebase_core.dart'; import 'firebase_options.dart';
Initialisieren Sie außerdem Firebase in der Datei
lib/main.dart
mit dem Das von der Konfigurationsdatei exportierteDefaultFirebaseOptions
-Objekt:await Firebase.initializeApp( options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform, );
Erstellen Sie die Flutter-Anwendung neu:
flutter run
Führen Sie im Verzeichnis Ihres Flutter-Projekts den folgenden Befehl aus:
flutter pub add firebase_vertexai
Erstellen Sie anschließend Ihr Flutter-Projekt neu:
flutter run
Schritt 3: Vertex AI-Dienst und generatives Modell initialisieren
Bevor Sie API-Aufrufe ausführen können, müssen Sie den Vertex AI-Dienst und das generative Modell initialisieren.
import 'package:firebase_vertexai/firebase_vertexai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
// Initialize FirebaseApp
await Firebase.initializeApp();
// Initialize the Vertex AI service and the generative model
// Specify a model that supports your use case
// Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities
final model =
FirebaseVertexAI.instance.generativeModel(model: 'gemini-1.5-flash');
Nachdem Sie die Anleitung zum Einstieg durchgearbeitet haben, erfahren Sie, wie Sie ein Gemini-Modell und (optional) einen Standort auswählen, der für Ihren Anwendungsfall und Ihre App geeignet ist.
Schritt 4: Vertex AI Gemini API aufrufen
Nachdem Sie Ihre App nun mit Firebase verbunden, das SDK hinzugefügt und die dem Dienst Vertex AI und dem generativen Modell, können Sie die Vertex AI Gemini API aufrufen.
Du kannst generateContent()
verwenden, um Text aus einem reinen Text-Prompt zu generieren
Anfrage:
import 'package:firebase_vertexai/firebase_vertexai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
await Firebase.initializeApp();
// Initialize the Vertex AI service and the generative model
// Specify a model that supports your use case
// Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities
final model =
FirebaseVertexAI.instance.generativeModel(model: 'gemini-1.5-flash');
// Provide a prompt that contains text
final prompt = [Content.text('Write a story about a magic backpack.')];
// To generate text output, call generateContent with the text input
final response = await model.generateContent(prompt);
print(response.text);
Was kannst du noch tun?
Weitere Informationen zu den Gemini-Modellen
Weitere Informationen für verschiedene Anwendungsfälle und ihre Kontingente und Preise.
Weitere Funktionen des Gemini API ausprobieren
- Weitere Informationen zum Generieren von Text aus reine Text-Prompts, z. B. eine Anleitung und streamt die Antwort.
- Text aus multimodalen Prompts generieren (einschließlich Text, Bildern, PDFs, Videos und Audio).
- Unterhaltungen mit mehreren Teilnehmern (Chat) erstellen.
- Verwenden Sie Funktionsaufrufe, um eine Verbindung herzustellen generativen Modellen auf externe Systeme und Informationen.
Inhaltserstellung steuern
- Informationen zum Prompt-Design, einschließlich Best Practices, Strategien und Beispiel-Prompts.
- Konfigurieren Sie Modellparameter wie Temperatur und maximale Ausgabetokens.
- Verwenden Sie die Sicherheitseinstellungen, um die Wahrscheinlichkeit von Antworten erhalten, die als schädlich eingestuft werden können.
Feedback geben zu Ihren Erfahrungen mit Vertex AI in Firebase