Erste Schritte mit der Gemini API unter Verwendung von Vertex AI in Firebase SDKs


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

  1. Rufen Sie in der Firebase Console die Seite Mit Gemini erstellen auf.

  2. 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.)

  3. 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

  1. Führen Sie in Ihrem Flutter-Projektverzeichnis den folgenden Befehl aus, Installieren Sie das Kern-Plug-in:

    flutter pub add firebase_core
    
  2. 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';
    
  3. Initialisieren Sie außerdem Firebase in der Datei lib/main.dart mit dem Das von der Konfigurationsdatei exportierte DefaultFirebaseOptions-Objekt:

    await Firebase.initializeApp(
      options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform,
    );
    
  4. Erstellen Sie die Flutter-Anwendung neu:

    flutter run
    
  5. Führen Sie im Verzeichnis Ihres Flutter-Projekts den folgenden Befehl aus:

    flutter pub add firebase_vertexai
  6. 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

Inhaltserstellung steuern

Sie können auch mit Prompts und Modellkonfigurationen experimentieren, indem Sie Vertex AI Studio


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