Unterhaltungen über mehrere Themen (Chat) mit der Gemini API erstellen

Mit der Gemini API können Sie Konversationen im freien Stil über mehrere Gesprächsrunden hinweg erstellen. Das Vertex AI in Firebase SDK vereinfacht den Prozess, da der Status der Unterhaltung verwaltet wird. Anders als bei generateContentStream() oder generateContent() müssen Sie den Unterhaltungsverlauf also nicht selbst speichern.

Weitere Optionen für die Arbeit mit Gemini API

• Testen Sie optional eine alternative „Google AI“-Version der Gemini API.
  Sie erhalten mit dem Google AI Studio- und dem Google AI-Client-SDK kostenlosen Zugriff (im Rahmen der Limits und sofern verfügbar). Diese SDKs sollten nur für Prototypen in mobilen und Web-Apps verwendet werden.

  Nachdem Sie mit der Funktionsweise von Gemini API vertraut sind, können Sie auf unsere Vertex AI in Firebase SDKs umstellen (diese Dokumentation). Diese bieten viele zusätzliche Funktionen, die für mobile und Web-Apps wichtig sind, z. B. den Schutz der API vor Missbrauch mithilfe von Firebase App Check und die Unterstützung von großen Mediendateien in Anfragen.

• Optional serverseitig Vertex AI Gemini API aufrufen (z. B. mit Python, Node.js oder Go)
  Serverseitige Vertex AI SDKs, Firebase Genkit oder Firebase Extensions für die Gemini API verwenden

Hinweis

Lesen Sie den Einstiegsleitfaden für die Vertex AI in Firebase SDKs, falls Sie dies noch nicht getan haben. Achten Sie darauf, dass Sie Folgendes getan haben:

1. Richten Sie ein neues oder vorhandenes Firebase-Projekt ein. Verwenden Sie dabei den Blaze-Preisplan und aktivieren Sie die erforderlichen APIs.

2. Verbinden Sie Ihre App mit Firebase. Dazu müssen Sie Ihre App registrieren und die Firebase-Konfiguration hinzufügen.

3. Fügen Sie das SDK hinzu und initialisieren Sie den Vertex AI-Dienst und das generative Modell in Ihrer App.

Nachdem Sie Ihre App mit Firebase verbunden, das SDK hinzugefügt und den Vertex AI-Dienst und das generative Modell initialisiert haben, können Sie Gemini API aufrufen.

Chat-Prompt-Anfrage senden

Wenn Sie eine Unterhaltung mit mehreren Antworten (z. B. einen Chat) erstellen möchten, müssen Sie zuerst den Chat initialisieren, indem Sie startChat() aufrufen. Verwenden Sie dann sendMessageStream() (oder sendMessage()), um eine neue Nutzernachricht zu senden. Dadurch werden die Nachricht und die Antwort an den Chatverlauf angehängt.

Es gibt zwei mögliche Optionen für role, die mit den Inhalten in einer Unterhaltung verknüpft sind:

• user: die Rolle, die die Prompts bereitstellt. Dieser Wert ist der Standardwert für Aufrufe von sendMessageStream() (oder sendMessage()). Die Funktion wirft eine Ausnahme, wenn eine andere Rolle übergeben wird.

• model: die Rolle, die die Antworten liefert. Diese Rolle kann verwendet werden, wenn startChat() mit vorhandenen history aufgerufen wird.

Wählen Sie aus, ob Sie die Antwort streamen möchten (sendMessageStream) oder auf die Antwort warten möchten, bis das gesamte Ergebnis generiert wurde (sendMessage).

Hier erfahren Sie, wie Sie ein Gemini-Modell und optional einen Standort für Ihren Anwendungsfall und Ihre App auswählen.

Was können Sie sonst noch tun?

• Informationen zum Zählen von Tokens, bevor lange Prompts an das Modell gesendet werden
• Richten Sie Cloud Storage for Firebase so ein, dass Sie große Dateien mithilfe von Cloud Storage-URLs in Ihre multimodalen Anfragen aufnehmen können. Dateien können Bilder, PDFs, Videos und Audiodateien enthalten.
• Denken Sie an die Vorbereitung auf die Produktion, einschließlich der Einrichtung von Firebase App Check, um die Gemini API vor Missbrauch durch nicht autorisierte Clients zu schützen.

Weitere Funktionen des Gemini API ausprobieren

• Text aus nur-Text-Prompts generieren
• Generieren Sie Text aus multimodalen Prompts (z. B. Text, Bilder, PDFs, Video und Audio).
• Sie können sowohl aus Text- als auch aus multimodalen Prompts strukturierte Ausgabe (z. B. JSON) generieren.
• Verwenden Sie Funktionsaufrufe, um generative Modelle mit externen Systemen und Informationen zu verbinden.

Inhaltserstellung steuern

• Machen Sie sich mit dem Prompt-Entwurf vertraut, einschließlich Best Practices, Strategien und Beispielaufforderungen.
• Konfigurieren Sie Modellparameter wie Temperatur und maximale Ausgabetokens.
• Mit den Sicherheitseinstellungen können Sie die Wahrscheinlichkeit anpassen, dass Sie Antworten erhalten, die als schädlich eingestuft werden könnten.

Mit Vertex AI Studio können Sie auch mit Prompts und Modellkonfigurationen experimentieren.

Weitere Informationen zu den Gemini-Modellen

Hier finden Sie Informationen zu den Modellen, die für verschiedene Anwendungsfälle verfügbar sind, sowie zu ihren Kontingenten und Preisen.

Feedback zu Vertex AI in Firebase geben