Gemini API verwendet Vertex AI in Firebase
Mit Vertex AI in Firebase KI-gestützte Mobil- und Webanwendungen und ‑funktionen mit den Modellen Gemini und Imagen erstellen
Vertex AI in Firebase bietet Zugriff auf die neuesten auf generativer KI basierenden Modelle von Google: die Gemini-Modelle und die Imagen 3-Modelle.
Wenn Sie die Vertex AI Gemini API oder Imagen API nicht serverseitig, sondern direkt über Ihre mobile App oder Web-App aufrufen möchten, können Sie die Vertex AI in Firebase SDKs verwenden. Diese Client-SDKs wurden speziell für die Verwendung mit mobilen Apps und Webanwendungen entwickelt. Sie bieten Sicherheitsoptionen gegen nicht autorisierte Clients sowie Integrationen mit anderen Firebase-Diensten.
Mit diesen Client-SDKs können Sie Ihrer App KI-Personalisierung hinzufügen, einen KI-Chat erstellen, KI-basierte Optimierungen und Automatisierungen entwickeln und vieles mehr.
Startbereit? Wählen Sie Ihre Plattform aus:
Wenn Sie nach Möglichkeiten suchen, serverseitig auf die Gemini- oder Imagen-Modelle zuzugreifen (z. B. mit Python, Node.js oder Go), sehen Sie sich die serverseitigen Vertex AI SDKs, Firebase Genkit oder Firebase Extensions für die Gemini API an.
Hauptmerkmale
Multimodale und natürliche Spracheingabe |
Die Gemini-Modelle sind multimodal. An die Gemini API gesendete Prompts können also Text, Bilder, PDFs, Videos und Audio enthalten.
Sowohl das Gemini- als auch das Imagen-Modell können mit Prompts in natürlicher Sprache versehen werden. |
Umfangreichere Funktionen | Mit den SDKs können Sie Gemini API oder Imagen API direkt über Ihre mobile App oder Webanwendung aufrufen, um beispielsweise KI-Chats zu erstellen, Bilder zu generieren oder Funktionsaufrufe (Tools) zu verwenden. |
Sicherheit und Missbrauchsprävention für Produktions-Apps |
Verwenden Sie Firebase App Check, um die APIs, die auf die Gemini- und Imagen-Modelle zugreifen, vor Missbrauch durch nicht autorisierte Clients zu schützen.
Vertex AI in Firebase hat außerdem standardmäßig Ratenlimits pro Nutzer, die vollständig konfigurierbar sind. |
Robuste Infrastruktur | Sie können eine skalierbare Infrastruktur nutzen, die für die Verwendung mit mobilen Apps und Webanwendungen entwickelt wurde. Dazu gehören die Verwaltung von Dateien mit Cloud Storage for Firebase, die Verwaltung strukturierter Daten mit Firebase-Datenbankangeboten wie Cloud Firestore und die dynamische Festlegung von Laufzeitkonfigurationen mit Firebase Remote Config. |
Funktionsweise
Mit den Vertex AI in Firebase SDKs können Sie Vertex AI Gemini API und Imagen API direkt über Ihre mobile App oder Webanwendung aufrufen, sodass kein Back-End eingerichtet werden muss.
Weitere Informationen zu Gemini API von Vertex AI, mit dem Sie auf die Gemini-Modelle zugreifen können
Vorgehensweise bei der Implementierung
App mit Firebase verbinden | Registrieren Sie Ihre App in Ihrem Firebase-Projekt und fügen Sie dann die Firebase-Konfiguration Ihrer App hinzu. | |
SDK installieren und initialisieren | Installieren Sie das Vertex AI in Firebase SDK, das für die Plattform Ihrer App spezifisch ist, und initialisieren Sie dann den Vertex AI-Dienst und das generative Modell in Ihrer App. | |
Promptanfragen an die Modelle Gemini und Imagen senden | Mit den SDKs können Sie nur Text oder multimodale Prompts an das Gemini-Modell senden, um Text, Code und (demnächst) Bild- und Audioausgaben zu generieren.
Alternativ können Sie ein Imagen-Modell anweisen, Bilder zu generieren.
Verwenden Sie komplexere Aufrufe, um Chats zu erstellen, oder Funktionsaufrufe. |
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Für die Produktion vorbereiten | Implementieren Sie wichtige Integrationen für mobile und Web-Apps, z. B. den Schutz der API vor Missbrauch mit Firebase App Check und die Einbeziehung großer Dateien in Anfragen mit Cloud Storage for Firebase-URLs. |
Nächste Schritte
Erste Schritte mit dem Zugriff auf ein Modell über eine mobile App oder Webanwendung
iOS-Einrichtung Android-Einrichtung Web-Einrichtung Flutter-Einrichtung
Prompts ausprobieren