При вызове Gemini API из вашего приложения с помощью Vertex AI in Firebase SDK вы можете предложить модели Gemini сгенерировать текст на основе только текстового ввода.
При желании поэкспериментируйте с альтернативной версией Gemini API « Google AI ».
Получите бесплатный доступ (в пределах ограничений и там, где это возможно) с помощью Google AI Studio и клиентских SDK Google AI . Эти SDK следует использовать для прототипирования только в мобильных и веб-приложениях.После того, как вы ознакомитесь с тем, как работает Gemini API , перейдите на наши Vertex AI in Firebase SDK (эта документация), которые имеют множество дополнительных функций, важных для мобильных и веб-приложений, таких как защита API от злоупотреблений с помощью Firebase App Check и поддержка большие медиафайлы в запросах .
При необходимости вызовите серверный Vertex AI Gemini API (например, с помощью Python, Node.js или Go).
Используйте серверные Vertex AI SDK , Firebase Genkit или Firebase Extensions для Gemini API .
Прежде чем начать
Если вы еще этого не сделали, прочтите руководство по началу работы с Vertex AI in Firebase SDK . Убедитесь, что вы выполнили все следующее:
Настройте новый или существующий проект Firebase, включая использование тарифного плана Blaze и включение необходимых API.
Подключите свое приложение к Firebase, включая регистрацию вашего приложения и добавление конфигурации Firebase в ваше приложение.
Добавьте SDK и инициализируйте службу Vertex AI и генеративную модель в своем приложении.
После того как вы подключили свое приложение к Firebase, добавили SDK и инициализировали службу Vertex AI и генеративную модель, вы готовы вызвать Gemini API .
Генерировать текст из текстового ввода
Вы можете вызвать Gemini API , введя только текст. Для этих вызовов вам необходимо использовать модель, поддерживающую только текстовые подсказки (например, Gemini 1.5 Pro).
Выберите, хотите ли вы передать ответ в потоковом режиме ( generateContentStream ) или дождаться ответа, пока не будет сгенерирован весь результат ( generateContent ).
Потоковое вещание
Вы можете добиться более быстрого взаимодействия, не дожидаясь получения всего результата от создания модели, а вместо этого используйте потоковую передачу для обработки частичных результатов.
Без потоковой передачи
Альтернативно, вы можете дождаться всего результата вместо потоковой передачи; результат возвращается только после того, как модель завершит весь процесс генерации.
Узнайте, как выбрать модель Gemini и, при необходимости, местоположение, подходящее для вашего варианта использования и приложения.
Что еще вы можете сделать?
- Узнайте, как считать токены , прежде чем отправлять модели длинные запросы.
- Начните думать о подготовке к работе, включая настройку Firebase App Check для защиты Gemini API от злоупотреблений со стороны неавторизованных клиентов.
Попробуйте другие возможности Gemini API
- Стройте многоходовые разговоры (чат) .
- Генерируйте текст из мультимодальных подсказок (включая текст, изображения, PDF-файлы, видео и аудио).
- Генерируйте структурированный вывод (например, JSON) как из текстовых, так и из мультимодальных подсказок.
- Используйте вызов функций для подключения генеративных моделей к внешним системам и информации.
Узнайте, как контролировать создание контента
- Понимание структуры подсказок , включая лучшие практики, стратегии и примеры подсказок.
- Настройте параметры модели , такие как температура и токены максимальной мощности.
- Используйте настройки безопасности , чтобы настроить вероятность получения ответов, которые могут быть расценены как вредные.
Узнайте больше о моделях Gemini
Узнайте о моделях, доступных для различных вариантов использования , а также об их квотах и ценах .Оставьте отзыв о своем опыте использования Vertex AI in Firebase