Gemini API を使用してテキストのみのプロンプトからテキストを生成する

コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。

Vertex AI in Firebase SDK を使用してアプリから Gemini API を呼び出すときに、テキストのみの入力に基づいてテキストを生成するように Gemini モデルにプロンプトを出すことができます。

Gemini API を操作するためのその他のオプション

• 必要に応じて、Gemini API の代替の「Google AI」バージョンをテストします。
  Google AI Studio と Google AI クライアント SDK を使用して、（制限内で、利用可能な場合）無料アクセスを取得します。これらの SDK は、モバイルアプリとウェブアプリのプロトタイピングのみに使用してください。

  Gemini API の仕組みに慣れたら、Vertex AI in Firebase SDK に移行（このドキュメント）します。Vertex AI in Firebase SDK には、Firebase App Check を使用した API の不正使用からの保護や、リクエスト内の大規模なメディア ファイルのサポートなど、モバイルアプリとウェブアプリに重要な多くの追加機能が含まれています。

• 必要に応じて、Gemini API in Vertex AI サーバーサイドを呼び出す（Python、Node.js、Go など）
  サーバーサイド Vertex AI SDK、Genkit、または Firebase Extensions Gemini API を使用します。

始める前に

まだ行っていない場合は、スタートガイドを完了してください。Firebase プロジェクトの設定、アプリの Firebase への接続、SDK の追加、Vertex AI サービスの初期化、GenerativeModel インスタンスの作成方法が記載されています。

テキストのみの入力からテキストを生成する

このサンプルを試す前に、このガイドの始める前にのセクションを完了してください。

ユースケースとアプリに適したモデルと、必要に応じてロケーションを選択する方法を学びます。

レスポンスをストリーミングする

このサンプルを試す前に、このガイドの始める前にのセクションを完了していることを確認してください。

モデル生成の結果全体を待たずに、ストリーミングを使用して部分的な結果を処理することで、インタラクションを高速化できます。レスポンスをストリーミングするには、generateContentStream を呼び出します。

例を表示: テキストのみの入力から生成されたテキストをストリーミングする

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Google アシスタントの機能

• 長いプロンプトをモデルに送信する前に、トークンをカウントする方法を学習します。
• 不正なクライアントによる Gemini API の不正使用から保護するために Firebase App Check を設定するなど、本番環境の準備を検討します。また、本番環境チェックリストも必ずご確認ください。

その他の機能を試す

• マルチターンの会話（チャット）を構築します。
• マルチモーダル プロンプト（テキスト、画像、PDF、動画、音声など）からテキストを生成します。
• テキストとマルチモーダル プロンプトの両方から構造化出力（JSON など）を生成します。
• テキスト プロンプトから画像を生成する。
• 関数呼び出しを使用して、生成モデルを外部システムと情報に接続します。

コンテンツ生成を制御する方法

• プロンプト設計を理解する。ベスト プラクティス、戦略、プロンプトの例などをご覧ください。
• 温度や最大出力トークン（Gemini の場合）やアスペクト比と人物生成（Imagen の場合）など、モデル パラメータを構成します。
• 安全性設定を使用すると、有害と見なされる可能性のある回答が返される可能性を調整できます。

Vertex AI Studio を使用して、プロンプトとモデル構成をテストすることもできます。

サポートされているモデルの詳細

さまざまなユースケースで利用可能なモデルと、その割り当てと料金について学びます。

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