使用 Gemini API 從文字提示生成文字

透過集合功能整理內容 你可以依據偏好儲存及分類內容。

使用 Vertex AI in Firebase SDK 從應用程式呼叫 Gemini API 時，您可以提示 Gemini 模型根據純文字輸入內容產生文字。

其他與 Gemini API 相關的選項

• 您可以選擇嘗試 Gemini API
  的「Google AI」替代版本，使用 Google AI Studio 和 Google AI 用戶端 SDK 取得免付費存取權 (在限制範圍內，且適用於特定地區)。這些 SDK 應僅用於行動應用程式和網頁應用程式的原型設計。

  熟悉 Gemini API 的運作方式後，請遷移至我們的 Vertex AI in Firebase SDK (本說明文件)，其中提供許多對行動和網頁應用程式重要的額外功能，例如使用 Firebase App Check 保護 API 免遭濫用，以及支援要求中的大型媒體檔案。

• 視情況呼叫 Gemini API in Vertex AI 伺服器端 (例如使用 Python、Node.js 或 Go)
  使用伺服器端 Vertex AI SDK、Genkit 或 Firebase Extensions 來處理 Gemini API。

事前準備

如果您尚未完成，請參閱入門指南，瞭解如何設定 Firebase 專案、將應用程式連結至 Firebase、新增 SDK、初始化 Vertex AI 服務，以及建立 GenerativeModel 例項。

從純文字輸入內容生成文字

請先完成本指南的「事前準備」一節，再嘗試使用這個範例。

瞭解如何選擇適合用途和應用程式的模型，以及選用的位置。

逐句顯示回應

請先完成本指南的「事前準備」一節，再嘗試使用這個範例。

您可以不等待模型產生的完整結果，改用串流處理部分結果，以便加快互動速度。如要串流回應，請呼叫 generateContentStream。

觀看範例：透過純文字輸入內容串流生成文字

---

你還可以做些什麼？

• 瞭解如何計算符號，再將長提示傳送至模型。
• 開始著手準備正式版，包括設定 Firebase App Check，以防範未經授權的用戶端濫用 Gemini API。此外，請務必詳閱製作檢查清單。

試用其他功能

• 建構多輪對話 (聊天)。
• 使用多模態提示 (包括文字、圖片、PDF、影片和音訊) 來生成文字。
• 從文字和多模態提示產生結構化輸出內容 (例如 JSON)。
• 使用文字提示生成圖片。
• 使用函式呼叫，將生成模型連結至外部系統和資訊。

瞭解如何控管內容產生

• 瞭解提示設計，包括最佳做法、策略和提示範例。
• 設定模型參數，例如溫度參數和輸出符記數量上限 (適用於 Gemini)，或顯示比例和人物生成 (適用於 Imagen)。
• 使用安全性設定，調整可能會收到有害回應的機率。

您也可以使用 Vertex AI Studio 實驗提示和模型設定。

進一步瞭解支援的型號

瞭解可用於各種用途的模型，以及相關配額和價格。

針對使用 Vertex AI in Firebase 的體驗提供意見回饋