Genera texto a partir de instrucciones de solo texto con la API de Gemini

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Cuando llames a Gemini API desde tu app con un SDK de Vertex AI in Firebase, puedes pedirle al modelo de Gemini que genere texto basado en una entrada de solo texto.

Otras opciones para trabajar con Gemini API

• De manera opcional, experimenta con una versión alternativa "Google AI" de la función Gemini API
  Obtén acceso sin costo (dentro de los límites y cuando esté disponible) con Google AI Studio y los SDKs de cliente Google AI. Estos SDKs deben usarse solo para crear prototipos en apps web y para dispositivos móviles.

  Una vez que estés familiarizado con el funcionamiento de un Gemini API, migra a nuestros SDKs de Vertex AI in Firebase (esta documentación), que tienen muchas funciones adicionales importantes para las apps web y para dispositivos móviles, como proteger la API del abuso con Firebase App Check y compatibilidad con archivos multimedia grandes en las solicitudes.

• Opcionalmente, llama al Vertex AI Gemini API del servidor (como con Python, Node.js o Go)
  Usa los SDK de Vertex AI del servidor, Genkit o Firebase Extensions para Gemini API.

Antes de comenzar

Si aún no lo has hecho, completa la guía de introducción, en la que se describe cómo configurar tu proyecto de Firebase, conectar tu app a Firebase, agregar el SDK, inicializar el servicio Vertex AI y crear una instancia de GenerativeModel.

Genera texto a partir de una entrada de solo texto

Puedes llamar a Gemini API con una entrada que solo incluya texto. Para estas llamadas, debes usar un modelo que admita instrucciones de solo texto (como Gemini 2.0 Flash).

Elige si quieres transmitir la respuesta (generateContentStream) o esperar a que se genere todo el resultado (generateContent).

Transmisión Sin transmisión

Puedes lograr interacciones más rápidas si no esperas a que se genere todo el resultado del modelo y, en su lugar, usas la transmisión para controlar los resultados parciales.

Como alternativa, puedes esperar a que se muestre todo el resultado en lugar de transmitirlo. El resultado solo se muestra después de que el modelo completa todo el proceso de generación.

Aprende a elegir un modelo y, de manera opcional, una ubicación adecuada para tu caso de uso y app.

¿Qué más puedes hacer?

• Aprende a contar tokens antes de enviar instrucciones largas al modelo.
• Comienza a pensar en prepararte para la producción, lo que incluye configurar Firebase App Check para proteger el Gemini API del abuso de clientes no autorizados. Además, asegúrate de revisar la lista de tareas de producción.

Prueba otras funciones

• Crea conversaciones de varios turnos (chat).
• Genera texto a partir de instrucciones multimodales (incluidos texto, imágenes, PDF, video y audio).
• Genera resultados estructurados (como JSON) a partir de instrucciones multimodales y de texto.
• Genera imágenes a partir de instrucciones de texto.
• Usa las llamadas a función para conectar los modelos generativos a sistemas y datos externos.

Aprende a controlar la generación de contenido

• Comprende el diseño de instrucciones, incluidas las prácticas recomendadas, las estrategias y los ejemplos de instrucciones.
• Configura los parámetros del modelo, como la temperatura y la cantidad máxima de tokens de salida (para Gemini) o la relación de aspecto y la generación de personas (para Imagen).
• Usa la configuración de seguridad para ajustar la probabilidad de recibir respuestas que se puedan considerar dañinas.

También puedes experimentar con instrucciones y configuraciones de modelos con Vertex AI Studio.

Más información sobre los modelos compatibles

Obtén información sobre los modelos disponibles para varios casos de uso y sus cuotas y precios.

Envía comentarios sobre tu experiencia con Vertex AI in Firebase