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

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に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追加機能が多数用意されています。

• 必要に応じて、Vertex AI Gemini API 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、Firebase Genkit、または Firebase Extensions を使用して Gemini API を呼び出す。

始める前に

Vertex AI in Firebase SDK のスタートガイドをまだ完了していない場合は、必ず完了してください。以下の手順をすべて完了していることを確認します。

1. Blaze お支払いプランの使用や必要な API の有効化など、新規または既存の Firebase プロジェクトを設定します。

2. アプリを Firebase に接続して、アプリの登録や Firebase 構成のアプリへの追加などを行います。

3. SDK を追加し、アプリで Vertex AI サービスと生成モデルを初期化します。

アプリを Firebase に接続し、SDK を追加して、Vertex AI サービスと生成モデルを初期化したら、Gemini API を呼び出す準備が整います。

テキストのみの入力からテキストを生成する

テキストのみを含む入力で Gemini API を呼び出すことができます。これらの呼び出しでは、テキストのみのプロンプト（Gemini 2.0 Flash など）をサポートするモデルを使用する必要があります。

レスポンスをストリーミングする（generateContentStream）か、結果全体が生成されるまでレスポンスを待機する（generateContent）かを選択します。

ユースケースとアプリに適した Gemini 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。

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びます。
• 本番環境の準備を開始します。たとえば、Firebase App Check を設定して、Gemini API を不正なクライアントによる不正使用から保護します。

Gemini API 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。
• 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などのモデル 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生成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。

Gemini モデルの詳細

さまざまなユースケースで使用できるモデルと、その割り当てと料金について学びます。

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