Halaman ini diterjemahkan oleh Cloud Translation API.

Buat teks dari perintah khusus teks menggunakan Gemini API

Saat memanggil Gemini API dari aplikasi Anda menggunakan Vertex AI in Firebase SDK, Anda dapat memerintahkan model Gemini untuk menghasilkan teks berdasarkan input hanya teks.

Opsi lain untuk menggunakan Gemini API

Anda dapat bereksperimen dengan "AI Google" alternatif versi Gemini API
Dapatkan akses tanpa biaya (dalam batas dan jika tersedia) menggunakan Google AI Studio dan Google AI SDK klien. SDK tersebut harus digunakan hanya untuk pembuatan prototipe di aplikasi seluler dan web.

Setelah Anda memahami cara kerja Gemini API, migrasikan ke Vertex AI in Firebase SDK, yang memiliki banyak fitur tambahan penting untuk aplikasi seluler dan web, seperti melindungi API dari penyalahgunaan menggunakan Firebase App Check dan dukungan untuk file media besar dalam permintaan.

Secara opsional, panggil Vertex AI Gemini API sisi server
Gunakan Vertex AI SDK sisi server, Firebase Genkit, atau Firebase Extensions untuk Gemini API.

Sebelum memulai

Jika Anda belum melakukannya, selesaikan panduan memulai untuk Vertex AI in Firebase SDK. Pastikan Anda telah melakukan semua hal berikut:

Siapkan project Firebase baru atau yang sudah ada, termasuk menggunakan Paket harga Blaze dan aktifkan API yang diperlukan.
Hubungkan aplikasi Anda ke Firebase, termasuk mendaftarkan aplikasi dan menambahkan konfigurasi Firebase ke aplikasi Anda.
Tambahkan SDK dan lakukan inisialisasi layanan Vertex AI serta model generatif dalam aplikasi Anda.

Setelah menghubungkan aplikasi ke Firebase, menambahkan SDK, dan menginisialisasi layanan Vertex AI dan model generatif, Anda siap untuk memanggil Gemini API.

Membuat teks dari input hanya teks

Anda dapat memanggil Gemini API dengan input yang hanya menyertakan teks. Untuk panggilan ini, Anda harus menggunakan model yang mendukung perintah hanya teks (seperti Gemini 1.5 Pro).

Pilih apakah Anda ingin men-streaming respons (generateContentStream) atau menunggu untuk respons hingga seluruh hasil dibuat (generateContent).

Streaming

Anda dapat mencapai interaksi yang lebih cepat dengan tidak menunggu seluruh hasil dari pembuatan model, dan sebagai gantinya menggunakan streaming untuk menangani hasil parsial.

Tanpa streaming

Atau, Anda dapat menunggu seluruh hasil, bukan streaming; tindakan hasilnya hanya ditampilkan setelah model menyelesaikan seluruh pembuatan {i>checkout<i}.

Pelajari cara memilih model Gemini dan jika perlu, lokasi sesuai untuk kasus penggunaan dan aplikasi Anda.

Kamu bisa apa lagi?

Pelajari cara menghitung token sebelum mengirim prompt yang panjang ke model.
Mulailah berpikir tentang mempersiapkan diri untuk produksi, termasuk menyiapkan Firebase App Check untuk melindungi Gemini API dari penyalahgunaan oleh klien yang tidak berwenang.

Coba kemampuan Gemini API lainnya

Membuat percakapan multi-giliran (chat).
Buat teks dari dialog multimodal (termasuk teks, gambar, PDF, video, dan audio).
Gunakan panggilan fungsi untuk menghubungkan generatif ke sistem dan informasi eksternal.

Pelajari cara mengontrol pembuatan konten

Memahami desain prompt, termasuk praktik terbaik, strategi, dan contoh perintah.
Mengonfigurasi parameter model seperti suhu dan token output maksimum.
Gunakan setelan keamanan untuk menyesuaikan kemungkinan mendapatkan respons yang mungkin dianggap berbahaya.

Anda juga dapat bereksperimen dengan prompt dan konfigurasi model menggunakan Vertex AI Studio.

Pelajari lebih lanjut model Gemini

Pelajari tentang model yang tersedia untuk berbagai kasus penggunaan dan mereka kuota dan harga.

Beri masukan tentang pengalaman Anda dengan Vertex AI in Firebase