Este guia mostra como começar a fazer chamadas para o Vertex AI Gemini API diretamente do seu app usando o Vertex AI in Firebase SDK para a plataforma escolhida.
Pré-requisitos
Este guia pressupõe que você esteja familiarizado com o desenvolvimento de apps com o Flutter.
Verifique se o ambiente de desenvolvimento e o app Flutter atendem aos seguintes requisitos:
- Dart 3.2.0 ou mais recente
(Opcional) Confira o aplicativo de exemplo.
Fazer o download do app de exemplo
É possível testar o SDK rapidamente, ver uma implementação completa de vários recursos casos ou use o app de exemplo se não tiver seu próprio app Flutter. Para usar o app de exemplo, você precisará conectá-lo a um projeto do Firebase.
Etapa 1: configurar um projeto do Firebase e conectar seu app ao Firebase
Se você já tem um projeto do Firebase e um app conectado a ele
No console do Firebase, acesse o Página Crie com o Gemini.
Clique no card Vertex AI in Firebase para iniciar um fluxo de trabalho que ajuda você conclua as tarefas a seguir. Se aparecer uma guia no console para Vertex AI, as tarefas serão concluídas.
Faça upgrade do seu projeto para usar o Plano de preços Blaze com pagamento por uso.
Ative as duas APIs a seguir para seu projeto:
aiplatform.googleapis.com
efirebaseml.googleapis.com
Siga para a próxima etapa deste guia para adicionar o SDK ao seu app.
Se você ainda não tiver um projeto do Firebase e um app conectado a ele
Etapa 2: adicionar o SDK
Com o projeto do Firebase configurado e o app conectado a ele (consulte a etapa anterior), agora é possível adicionar o SDK do Vertex AI in Firebase ao seu app.
O plug-in Vertex AI in Firebase para Flutter (firebase_vertexai
) oferece
o acesso ao Vertex AI Gemini API.
No diretório do projeto do Flutter, execute o seguinte comando para instale o plug-in principal:
flutter pub add firebase_core
No arquivo
lib/main.dart
, importe o plug-in principal do Firebase e o arquivo de configuração gerado antes:import 'package:firebase_core/firebase_core.dart'; import 'firebase_options.dart';
Ainda no arquivo
lib/main.dart
, inicialize o Firebase usando o objetoDefaultFirebaseOptions
exportado pelo arquivo de configuração:await Firebase.initializeApp( options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform, );
Recrie o aplicativo do Flutter:
flutter run
No diretório do projeto do Flutter, execute o seguinte comando:
flutter pub add firebase_vertexai
Após a conclusão, recrie seu projeto do Flutter:
flutter run
Etapa 3: inicializar o serviço Vertex AI e o modelo generativo
Antes de fazer chamadas de API, você precisa inicializar o Vertex AI. e o 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');
Quando terminar o Guia explicativo, aprenda a escolher um modelo Gemini e, opcionalmente, um o local apropriado para seu caso de uso e app.
Etapa 4: chamar o método Vertex AI Gemini API
Agora que você conectou seu aplicativo ao Firebase, adicionou o SDK e inicializou o serviço Vertex AI e o modelo generativo, está tudo pronto para chamar Vertex AI Gemini API.
Você pode usar generateContent()
para gerar texto com base em um comando somente de texto.
solicitação:
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);
O que mais você pode fazer?
Saiba mais sobre os modelos do Gemini
Saiba mais sobre o modelos disponíveis para diversos casos de uso e as cotas e preços.
Teste outros recursos do Gemini API
- Saiba mais sobre como gerar texto com comandos somente de texto, incluindo instruções transmitir a resposta.
- Gerar texto com base comandos multimodais (incluindo texto, imagens, PDFs, vídeo e áudio).
- Criar conversas de várias interações (chat).
- Use chamadas de função para se conectar modelos generativos a sistemas e informações externos.
Saiba como controlar a geração de conteúdo
- Entender o design de comandos, incluindo práticas recomendadas, estratégias e exemplos de comandos.
- Configure os parâmetros do modelo, como temperatura e máximo de tokens de saída.
- Use as configurações de segurança para ajustar o probabilidade de receber respostas que podem ser consideradas prejudiciais.
Envie feedback sobre sua experiência com Vertex AI in Firebase