Comienza a usar la API de Gemini con los SDK de Vertex AI en Firebase


En esta guía, se muestra cómo comenzar a realizar llamadas al Vertex AI Gemini API directamente desde tu app con el SDK de Vertex AI in Firebase para la plataforma que elegiste.

Requisitos previos

En esta guía, se da por sentado que conoces el desarrollo de apps con Flutter.

  • Asegúrate de que tu entorno de desarrollo y tu app de Flutter cumplan con los siguientes requisitos:

    • Dart 3.2.0 y versiones posteriores

  • (Opcional) Consulta la app de ejemplo.

    Descarga la app de ejemplo

    Puedes probar el SDK rápidamente, ver una implementación completa de varios usos casos, o usar la app de ejemplo si no tienes tu propia app de Flutter. Para usar la app de ejemplo, deberás conéctalo a un proyecto de Firebase.

Paso 1: Configura un proyecto de Firebase y conecta tu app a Firebase

Si ya tienes un proyecto y una app de Firebase conectados a Firebase

  1. En la consola de Firebase, ve a Página de Crea con Gemini.

  2. Haz clic en la tarjeta Vertex AI in Firebase para iniciar un flujo de trabajo que te ayude completa las siguientes tareas. (Ten en cuenta que, si ves una pestaña en la consola para Vertex AI, significa que estas tareas están completas).

  3. Continúa con el siguiente paso de esta guía para agregar el SDK a tu app.

Si aún no tienes un proyecto y una app de Firebase conectados a esta plataforma


Paso 2: Agrega el SDK

Con tu proyecto de Firebase configurado y tu app conectada a Firebase (consulta el paso anterior), ahora puedes agregar el SDK de Vertex AI in Firebase a tu app.

El complemento Vertex AI in Firebase para Flutter (firebase_vertexai) proporciona acceso a Vertex AI Gemini API.

  1. Desde el directorio de tu proyecto de Flutter, ejecuta el siguiente comando para instalar el complemento principal:

    flutter pub add firebase_core

  2. En el archivo lib/main.dart, importa el complemento principal de Firebase y el archivo de configuración que generaste antes:

    import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
import 'firebase_options.dart';

  3. Además, en tu archivo lib/main.dart, inicializa Firebase con el objeto DefaultFirebaseOptions exportado por el archivo de configuración:

    await Firebase.initializeApp(
  options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform,
);

  4. Vuelve a compilar tu aplicación de Flutter:

    flutter run

  5. Desde el directorio de tu proyecto de Flutter, ejecuta el siguiente comando:

    flutter pub add firebase_vertexai

  6. Cuando termines, vuelve a crear el proyecto de Flutter:

    flutter run

Paso 3: Inicializa el servicio Vertex AI y el modelo generativo

Antes de realizar llamadas a la API, debes inicializar Vertex AI. y el modelo generativo.

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');

Cuando hayas terminado la guía de introducción, aprende a elegir Modelo de Gemini y, de forma opcional, un la ubicación adecuada para tu caso de uso y app.

Paso 4: Llama al Vertex AI Gemini API

Ahora que conectaste tu app a Firebase, agregaste el SDK y, luego, inicializaste el servicio de Vertex AI y el modelo generativo, ya puedes llamar a Vertex AI Gemini API.

Puedes usar generateContent() para generar texto a partir de una solicitud de instrucción solo de texto:

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);

¿Qué más puedes hacer?

Más información sobre los modelos de Gemini

Obtén más información acerca de la modelos disponibles para varios casos de uso y sus cuotas y precios.

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