Este guia mostra como começar a fazer chamadas para o Vertex AI Gemini API diretamente no app usando o SDK Vertex AI in Firebase para a plataforma escolhida.
Pré-requisitos
Neste guia, pressupomos que você já sabe usar o Xcode para desenvolver apps para plataformas da Apple (como o iOS).
Verifique se o ambiente de desenvolvimento e o app para plataformas da Apple atendem aos seguintes requisitos:
- Xcode 15.0 ou mais recente
- O app precisa ser direcionado ao iOS 15 ou mais recente ou ao macOS 12 ou mais recente.
(Opcional) Confira o app de exemplo.
Fazer o download do app de exemplo
Você pode testar o SDK rapidamente, conferir uma implementação completa de vários casos de uso ou usar o app de exemplo se não tiver seu próprio app para plataformas da Apple. Para usar o app de exemplo, você precisará conectar a um projeto do Firebase.
Etapa 1: configurar um projeto do Firebase e conectar o app ao Firebase
Se você já tem um projeto e um app conectados ao Firebase
No console do Firebase, acesse a página Criar com o Gemini.
Clique no card Vertex AI in Firebase para iniciar um fluxo de trabalho que ajuda você a concluir as seguintes tarefas:
Faça upgrade do seu projeto para usar o plano de preços Blaze de pagamento por uso.
Ative as APIs necessárias no seu projeto (API Vertex AI e Vertex AI in Firebase).
Siga para a próxima etapa deste guia para adicionar o SDK ao app.
Se você não tem 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 ao Firebase (consulte a etapa anterior), agora você pode adicionar o SDK Vertex AI in Firebase ao app.
Use o Swift Package Manager para instalar e gerenciar as dependências do Firebase.
A biblioteca Vertex AI in Firebase oferece acesso ao
Vertex AI Gemini API e é incluída como parte do SDK do Firebase para
plataformas da Apple (firebase-ios-sdk
).
No Xcode, com seu projeto do app aberto, navegue até File > Add Packages.
Quando solicitado, adicione o repositório do SDK do Firebase para as plataformas Apple:
https://github.com/firebase/firebase-ios-sdk
Selecione a versão mais recente do SDK.
Selecione a biblioteca
FirebaseVertexAI
.Quando terminar, o Xcode vai começar a resolver e fazer o download das dependências em segundo plano automaticamente.
Etapa 3: inicializar o serviço Vertex AI e o modelo generativo
Antes de fazer chamadas de API, é necessário inicializar o serviço Vertex AI e o modelo generativo.
Importe o módulo
FirebaseVertexAI
:import FirebaseVertexAI
Inicialize o serviço Vertex AI e o modelo generativo:
import FirebaseVertexAI // Initialize the Vertex AI service let vertex = VertexAI.vertexAI() // Initialize the generative model with a model that supports your use case // Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities let model = vertex.generativeModel(modelName: "gemini-1.5-flash")
Depois de concluir o guia de início, aprenda a escolher um modelo do Gemini e (opcionalmente) um local adequado para seu caso de uso e app.
Etapa 4: chamar o Vertex AI Gemini API
Agora que você conectou seu app ao Firebase, adicionou o SDK e inicializou o serviço Vertex AI e o modelo generativo, está tudo pronto para chamar o Vertex AI Gemini API.
Você pode usar generateContent()
para gerar texto a partir de uma solicitação de comando
de texto:
import FirebaseVertexAI
// Initialize the Vertex AI service
let vertex = VertexAI.vertexAI()
// Initialize the generative model with a model that supports your use case
// Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities
let model = vertex.generativeModel(modelName: "gemini-1.5-flash")
// Provide a prompt that contains text
let prompt = "Write a story about a magic backpack."
// To generate text output, call generateContent with the text input
let response = try await model.generateContent(prompt)
print(response.text ?? "No text in response.")
O que mais você pode fazer?
Saiba mais sobre os modelos do Gemini
Saiba mais sobre os modelos disponíveis para vários casos de uso e as cotas e os preços.
Testar outros recursos do Gemini API
- Saiba mais sobre como gerar texto de solicitações somente de texto, incluindo como transmitir a resposta.
- Gerar texto a partir de comandos multimodais (incluindo texto, imagens, PDFs, vídeo e áudio).
- Crie conversas com vários turnos (chat).
- Gere saída estruturada (como JSON) com comandos de texto e multimodais.
- Use a chamada de função para conectar modelos generativos a sistemas e informações externas.
Saiba como controlar a geração de conteúdo
- Entenda 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 a probabilidade de receber respostas que podem ser consideradas nocivas.
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