Firebase AI Logic i jego pakiety SDK klienta były wcześniej nazywane „Vertex AI in Firebase”. Aby lepiej odzwierciedlać nasze rozszerzone usługi i funkcje (np. obsługujemy teraz Gemini Developer API!), zmieniliśmy nazwę i przekształciliśmy nasze usługi w Firebase AI Logic.
Aby bezpiecznie uzyskiwać dostęp do modeli generatywnej AI od Google bezpośrednio z aplikacji mobilnych lub internetowych, możesz teraz wybrać dostawcę „Gemini API” – dostępny od dawna Vertex AI Gemini API lub Gemini Developer API. Oznacza to, że możesz teraz korzystać z Gemini Developer API, która oferuje bezpłatny poziom z rozsądnymi limitami szybkości i limitami wykorzystania.
Omówienie kroków migracji do pakietów SDK Firebase AI Logic
Krok 1. Wybierz najlepszego dostawcę „Gemini API” dla swojej aplikacji i przypadków użycia.
Krok 2. Skonfiguruj projekt Firebase, aby można było używać Gemini Developer API.
Ma zastosowanie tylko wtedy, gdy zamieniasz Vertex AI Gemini API na Gemini Developer API.Krok 3. Zaktualizuj bibliotekę używaną w aplikacji.
Krok 4. Zaktualizuj inicjowanie w aplikacji.
Krok 5. Zaktualizuj kod w zależności od używanych funkcji.
Krok 1. Wybierz najlepszego dostawcę „Gemini API” dla swojej aplikacji.
W przypadku tej migracji możesz wybrać dostawcę „Gemini API”:
Starsze pakiety SDK „Vertex AI in Firebase” mogły używać tylko Vertex AI Gemini API.
Nowe pakiety SDK Firebase AI Logic umożliwiają wybór dostawcyGemini API, którego chcesz wywołać bezpośrednio z aplikacji mobilnej lub internetowej – Gemini Developer API lub Vertex AI Gemini API.
Sprawdź różnice między korzystaniem z tych Gemini API dostawców, zwłaszcza pod względem obsługiwanych funkcji, cen i limitów szybkości. Na przykład Gemini Developer API nie obsługuje udostępniania plików za pomocą adresów URL Cloud Storage, ale może być dobrym wyborem, jeśli chcesz skorzystać z bezpłatnego poziomu i rozsądnego limitu.
Jeśli chcesz nadal korzystać z Vertex AI Gemini API:
pomiń następny krok i przejdź bezpośrednio do aktualizacji biblioteki w aplikacji, a potem do pozostałej części tego przewodnika.Jeśli chcesz przejść na Gemini Developer API:
przejdź do następnego kroku, aby skonfigurować projekt Firebase pod kątem korzystania z tego interfejsu API, a potem postępuj zgodnie z pozostałą częścią tego przewodnika.
Krok 2. Skonfiguruj projekt Firebase, aby można było używać Gemini Developer API
Ten krok jest wymagany tylko wtedy, gdy chcesz przejść na korzystanie z Gemini Developer API z Firebase AI Logic SDK klienta. Jeśli jednak chcesz nadal korzystać z Vertex AI Gemini API, przejdź do następnego kroku.
Pamiętaj, że w projekcie możesz mieć jednocześnie włączonych obu dostawców „Gemini API”.
W konsoli Firebase otwórz stronę Firebase AI Logic.
Otwórz kartę Ustawienia i kliknij Gemini Developer API.
Włącz Gemini Developer API.
Konsola sprawdzi, czy wymagane interfejsy API są włączone, i wygeneruje Geminiklucz interfejsu API w projekcie Firebase.
Nie dodawaj tego klucza interfejsu API Gemini do kodu aplikacji. Więcej informacjiAby zaktualizować bibliotekę i inicjalizację w aplikacji, postępuj zgodnie z instrukcjami w tym przewodniku migracji.
Krok 3. Zaktualizuj bibliotekę używaną w aplikacji.
Zaktualizuj kod aplikacji, aby korzystać z biblioteki Firebase AI Logic.
Swift
Po otwarciu projektu aplikacji w Xcode zaktualizuj pakiet Firebase do wersji 11.13.0 lub nowszej, korzystając z jednej z tych opcji:
Opcja 1: zaktualizuj wszystkie pakiety: kliknij Plik > Pakiety > Zaktualizuj do najnowszych wersji pakietów.
Opcja 2. Zaktualizuj Firebase osobno: w sekcji Zależności pakietu znajdź pakiet Firebase. Kliknij prawym przyciskiem myszy pakiet Firebase, a następnie wybierz Update Package (Zaktualizuj pakiet).
Sprawdź, czy pakiet Firebase ma teraz wersję 11.13.0 lub nowszą. Jeśli nie, sprawdź, czy określone wymagania dotyczące pakietu umożliwiają aktualizację do wersji 11.13.0 lub nowszej.
Wybierz cel aplikacji w edytorze projektu, a potem otwórz sekcję Frameworks, Libraries, and Embedded Content (Frameworki, biblioteki i treści osadzone).
Dodaj nową bibliotekę: kliknij przycisk +, a następnie dodaj FirebaseAI z pakietu Firebase.
Po zakończeniu migracji aplikacji (patrz pozostałe sekcje tego przewodnika) usuń starą bibliotekę:
wybierz FirebaseVertexAI, a następnie naciśnij przycisk –.
Kotlin
W pliku Gradle modułu (na poziomie aplikacji) (zwykle
<project>/<app-module>/build.gradle.kts
lub<project>/<app-module>/build.gradle
) zastąp stare zależności (w odpowiednich przypadkach) tymi poniżej.Pamiętaj, że przed usunięciem starej zależności łatwiej będzie przenieść bazę kodu aplikacji (patrz pozostałe sekcje tego przewodnika).
// BEFORE dependencies { implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:33.x.y"))
implementation("com.google.firebase:firebase-vertexai")// OR if not using the BoMimplementation("com.google.firebase:firebase-vertexai:16.x.y")} // AFTER dependencies { // Import the BoM for the Firebase platform implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:33.16.0")) // Add the dependency for the Firebase AI Logic library // When using the BoM, you don't specify versions in Firebase library dependencies implementation("com.google.firebase:firebase-ai") }Zsynchronizuj projekt na Androida z plikami Gradle.
Pamiętaj, że jeśli nie chcesz używać Firebase Android BoM, po prostu dodaj zależność dla biblioteki firebase-ai
i zaakceptuj najnowszą wersję sugerowaną przez Android Studio.
Java
W pliku Gradle modułu (na poziomie aplikacji) (zwykle
<project>/<app-module>/build.gradle.kts
lub<project>/<app-module>/build.gradle
) zastąp stare zależności (w odpowiednich przypadkach) tymi poniżej.Pamiętaj, że przed usunięciem starej zależności łatwiej będzie przenieść bazę kodu aplikacji (patrz pozostałe sekcje tego przewodnika).
// BEFORE dependencies { implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:33.x.y"))
implementation("com.google.firebase:firebase-vertexai")// OR if not using the BoMimplementation("com.google.firebase:firebase-vertexai:16.x.y")} // AFTER dependencies { // Import the BoM for the Firebase platform implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:33.16.0")) // Add the dependency for the Firebase AI Logic library // When using the BoM, you don't specify versions in Firebase library dependencies implementation("com.google.firebase:firebase-ai") }Zsynchronizuj projekt na Androida z plikami Gradle.
Pamiętaj, że jeśli nie chcesz używać Firebase Android BoM, po prostu dodaj zależność dla biblioteki firebase-ai
i zaakceptuj najnowszą wersję sugerowaną przez Android Studio.
Web
Pobierz najnowszą wersję pakietu Firebase JS SDK na potrzeby internetu za pomocą npm:
npm i firebase@latest
LUB
yarn add firebase@latest
W miejscach, w których zaimportowano bibliotekę, zaktualizuj instrukcje importowania, aby używać zamiast niej
firebase/ai
.Pamiętaj, że przed usunięciem starych importów może być łatwiej przenieść bazę kodu aplikacji (patrz pozostałe sekcje tego przewodnika).
// BEFORE import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getVertexAI, getGenerativeModel } from "firebase/vertexai";// AFTER import { initializeApp } from "firebase/app"; import { getAI, getGenerativeModel } from "firebase/ai";
Dart
Zaktualizuj plik
pubspec.yaml
, aby używać pakietufirebase_ai
, uruchamiając to polecenie w katalogu projektu Flutter:flutter pub add firebase_ai
Ponownie skompiluj projekt Fluttera:
flutter run
Po zakończeniu migracji aplikacji (patrz pozostałe sekcje tego przewodnika) usuń stary pakiet:
flutter pub remove firebase_vertexai
Unity
Pomoc dotycząca Unity nie była dostępna w przypadku „Vertex AI in Firebase”.
Dowiedz się, jak zacząć korzystać z pakietu Firebase AI Logic SDK dla Unity.
Krok 4. Zaktualizuj inicjację w aplikacji
Kliknij dostawcę Gemini API, aby wyświetlić na tej stronie treści i kod dostawcy. |
Zaktualizuj sposób inicjowania usługi dla wybranego dostawcy interfejsu API i utwórz instancję GenerativeModel
.
Swift
import FirebaseAI
// Initialize the Gemini Developer API backend service
let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI())
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
let model = ai.generativeModel(modelName: "gemini-2.5-flash")
Kotlin
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI())
.generativeModel("gemini-2.5-flash")
Java
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
.generativeModel("gemini-2.5-flash");
// Use the GenerativeModelFutures Java compatibility layer which offers
// support for ListenableFuture and Publisher APIs
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(ai);
Web
import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getAI, getGenerativeModel, GoogleAIBackend } from "firebase/ai";
// TODO(developer) Replace the following with your app's Firebase configuration
// See: https://firebase.google.com/docs/web/learn-more#config-object
const firebaseConfig = {
// ...
};
// Initialize FirebaseApp
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);
// Initialize the Gemini Developer API backend service
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
const model = getGenerativeModel(ai, { model: "gemini-2.5-flash" });
Dart
import 'package:firebase_ai/firebase_ai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
import 'firebase_options.dart';
// Initialize FirebaseApp
await Firebase.initializeApp(
options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform,
);
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
final model =
FirebaseAI.googleAI().generativeModel(model: 'gemini-2.5-flash');
Unity
Pomoc dotycząca Unity nie była dostępna w przypadku „Vertex AI in Firebase”.
Dowiedz się, jak zacząć korzystać z pakietu Firebase AI Logic SDK dla Unity.
Pamiętaj, że w zależności od używanej funkcji nie zawsze możesz utworzyć instancję GenerativeModel
.
- Aby uzyskać dostęp do modelu Imagen, utwórz instancję
ImagenModel
.
Krok 5. Zaktualizuj kod w zależności od używanych funkcji
W tym kroku opisujemy zmiany, które mogą być wymagane w zależności od używanych funkcji.
Jeśli używasz adresów URL Cloud Storagei w ramach tej migracji, musisz zaktualizować żądania multimodalne, aby uwzględniały pliki jako dane wbudowane (lub używać adresów URL YouTube w przypadku filmów).Gemini Developer API
Zapoznaj się z tymi listami, aby sprawdzić, czy musisz wprowadzić w kodzie jakieś zmiany, aby umożliwić korzystanie z Firebase AI Logic SDK.
Swift
Brak dodatkowych zmian.
Kotlin
Live API
- Usunięto wartość
UNSPECIFIED
z klasy wyliczeniowejResponseModality
. Zamiast tego użyjnull
.
- Usunięto wartość
Java
Live API
- Usunięto wartość
UNSPECIFIED
z klasy wyliczeniowejResponseModality
. Zamiast tego użyjnull
.
- Usunięto wartość
Zmieniono różne metody narzędzia do tworzenia w Javie, aby prawidłowo zwracały instancję swojej klasy zamiast wartości void.
Web
Zmiany są wymagane tylko wtedy, gdy zaczynasz używać znaku Gemini Developer API (zamiast znaku Vertex AI Gemini API):
Ustawienia bezpieczeństwa
- Usunięto użycia nieobsługiwanego znaku
SafetySetting.method
.
- Usunięto użycia nieobsługiwanego znaku
Dane w treści
- Usunięto użycia nieobsługiwanego znaku
InlineDataPart.videoMetadata
.
- Usunięto użycia nieobsługiwanego znaku
Dart
Brak dodatkowych zmian.
Unity
Pomoc dotycząca Unity nie była dostępna w przypadku „Vertex AI in Firebase”.
Dowiedz się, jak zacząć korzystać z pakietu Firebase AI Logic SDK dla Unity.
Prześlij opinię o korzystaniu z usługi Firebase AI Logic