Mit der Gemini API Text aus reinen Text-Prompts generieren

Wenn Sie Gemini API mit einem Vertex AI in Firebase SDK über Ihre App aufrufen, können Sie das Gemini-Modell auffordern, Text basierend auf einer reinen Texteingabe zu generieren.

Weitere Optionen für die Arbeit mit Gemini API

• Optional können Sie mit einer alternativen „Google AI“-Version der Gemini API
  -Funktion „Kostenlosen Zugriff erhalten“ (im Rahmen der Limits und sofern verfügbar) experimentieren. Verwenden Sie dazu die Google AI Studio- und Google AI-Client-SDKs. 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. Ein neues oder vorhandenes Firebase-Projekt einrichten, einschließlich des Blaze-Preismodells und der Aktivierung der 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 sowie 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.

Text aus reiner Texteingabe generieren

Sie können die Gemini API mit einer Eingabe aufrufen, die nur Text enthält. Für diese Aufrufe müssen Sie ein Modell verwenden, das nur Text-Prompts unterstützt (z. B. Gemini 1.5 Pro).

Wählen Sie aus, ob Sie die Antwort streamen (generateContentStream) oder bis zur vollständigen Generierung des Ergebnisses warten möchten (generateContent).

Informationen zum Auswählen eines Gemini-Modells und optional eines für Ihren Anwendungsfall und Ihre App geeigneten Standorts

Was können Sie sonst noch tun?

• Informationen zum Zählen von Tokens, bevor lange Prompts an das Modell gesendet werden
• 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

• Unterhaltungen in mehreren Runden (Chat) erstellen
• Generieren Sie Text aus multimodalen Prompts (z. B. Text, Bilder, PDFs, Video und Audio).
• Generieren Sie eine strukturierte Ausgabe (wie JSON) aus Text- und multimodalen Prompts.
• Verwenden Sie Funktionsaufrufe, um generative Modelle mit externen Systemen und Informationen zu verbinden.

Inhaltserstellung steuern

• Informationen zum Prompt-Design, einschließlich Best Practices, Strategien und Beispiel-Prompts.
• Konfigurieren Sie Modellparameter wie Temperatur und maximale Ausgabetokens.
• Verwende die Sicherheitseinstellungen, um die Wahrscheinlichkeit anzupassen, dass Antworten erhalten werden, die als schädlich eingestuft werden können.

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.

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