Google AI SDK ではなく Vertex AI SDK を使用するように移行する


このページでは、 クライアント SDK を モバイルアプリまたはウェブアプリでの Vertex AI for Firebase のクライアント SDK。 Vertex AI for Firebase SDK は、Apple プラットフォーム（Swift）、 Android（Kotlin および Java）、ウェブ（JavaScript）、Flutter（Dart）です。

移行手順に直接移動

Vertex AI に移行すべき理由

Gemini API の代替バージョンを Google AI Studio または Google AI SDK。 ただし、本番環境やエンタープライズ規模のモバイルアプリやウェブアプリでは、 Gemini API を直接呼び出す場合、Firebase では Firebase SDK を使用する Vertex AI Gemini API。

モバイルアプリとウェブアプリのセキュリティ機能

モバイルアプリとウェブアプリの場合、コード（Gemini API の呼び出しを含む）は 保護されていない環境で実行されるため、セキュリティは非常に重要です。

  • デフォルトでは、Vertex AI Gemini API は Google Cloud IAM によって承認されます。 （Google AI Gemini API などの API キーではなく）します。Google Chat では Vertex AI Gemini API を呼び出して、 Vertex AI for Firebase SDK。

  • モバイルアプリやウェブアプリの場合、Gemini API と プロジェクト リソース（チューニング済みモデルなど）を、未承認のクライアントによる不正使用から保護します。マイページ Firebase App Check を使用して、すべての API 呼び出しが 必要があります。この機能は、 Vertex AI for Firebase SDK。

モバイルアプリとウェブアプリ向けに構築されたエコシステム

Firebase は、モバイルアプリやウェブアプリを開発するための Google のプラットフォームです。 Vertex AI for Firebase SDK を使用すると、アプリは フルスタックのアプリとデベロッパーのニーズに重点を置いた エコシステムを構築しています対象 たとえば、次のようなことを行えます。

  • Cloud Storage for Firebase を使用して、大きなファイルをマルチモーダル ファイルに含める できます。また、ファイルのアップロードと処理を行うクライアント SDK を （ネットワーク状況が悪いときでも）ダウンロードし、組織のセキュリティを強化できます。 エンドユーザーの分析できます詳しくは、 Cloud Storage for Firebase の使用に関するソリューション ガイド。

  • モバイルアプリやウェブアプリ向けに構築されたデータベース SDK を使用して構造化データを管理する （Cloud Firestore など）。

  • ランタイム構成（ロケーションなど）を動的に設定するか、 新しいアプリ バージョンをリリースすることなく、アプリ（モデル名など）を Firebase Remote Config。

Vertex AI Gemini API の機能

Vertex AI Gemini API は、Vertex AI Gemini API が Gemini API など、さまざまなオプションを マルチモーダル プロンプト（具体的には、 テキストと動画の入力、テキストとオーディオの入力など）。

詳しくは、 違いについて ドキュメントをご覧ください

Google Cloud から Vertex AI を使用するその他のメリット

アプリやワークフローでの生成 AI の使用が成熟したら、必要に応じて 生成 AI の構築とデプロイのためのエンドツーエンドのソリューションを提供する AI アプリケーションを開発できます。Google Cloud が提供する包括的なツールのエコシステムを利用すれば、 生成 AI の力を AI の初期段階から アプリ開発、アプリのデプロイ、アプリのホスティング、複雑なデータの管理まで、 スケールできます。

Google Cloud の Vertex AI Platform は、 AI モデルの使用、デプロイ、モニタリングを合理化し、 実現します。さらに、データベース、DevOps ツール、ロギング、 IAM は、インフラストラクチャ全体を管理するための包括的なアプローチを提供します。 生成 AI のライフサイクルについて学びました。

詳しくは、 さまざまなユースケースで ドキュメントをご覧ください

Vertex AI for Firebase SDK に移行する

Vertex AI for Firebase SDK に移行するには、主に次の 3 つの手順が必要です。

  1. 新規または既存の Firebase プロジェクトを設定し、アプリを Firebase に接続します。

  2. コードベースを移行する。必要なのは、SDK の変更と 初期化コード（モデル名を含む）を渡します。変更はありません。 実際に Gemini API を呼び出すコードには必要ありません。

  3. 未使用の API キーを削除し、未使用の API を無効にします。

ステップ 1: Firebase プロジェクトを設定し、アプリを Firebase に接続する

Firebase を使い慣れている場合でも、このセクションをお読みになり、 Firebase プロジェクトとアプリが Vertex AI for Firebase SDK。

ステップ 2: コードベースを移行する

アプリのプラットフォームを選択すると、そのプラットフォーム固有の手順が表示されます。

Google AI SDK と Vertex AI for Firebase SDK が構築されている 2 つのプラットフォーム間の移行が 考えています

移行に必要なのは、アプリの統合する SDK を変更するだけです。 サービスと生成モデルの初期化です。マイページ 実際に Gemini API を呼び出すコードを変更する必要はありません。

SDK を変更する

Google AI

Firebase 向け Vertex AI

初期化を変更する

Google AI

Firebase 向け Vertex AI

ステップ 3: 未使用の API キーを削除し、未使用の API を無効にする

Google AI API キーが不要になった場合は、セキュリティに沿って操作してください 削除することをおすすめします。Google AI API の表示と削除は、 鍵を Google AI Studio の [API キー] セクション。

また、Google AI Gemini API を今後使用しない場合は、 できます。これは Google Cloud コンソールで行うことができます。 generativelanguage.googleapis.com。

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