Ce guide vous explique comment commencer à effectuer des appels à Vertex AI Gemini API directement à partir de votre application à l'aide du SDK Vertex AI in Firebase pour la plate-forme de votre choix.
Autres options pour utiliser Gemini API
Essayez éventuellement une version "Google AI" alternative de la fonction Gemini API
. Obtenez un accès sans frais (dans la limite des quotas et le cas échéant) à l'aide des SDK client Google AI Studio et Google AI. Ces SDK ne doivent être utilisés que pour le prototypage dans les applications mobiles et Web.Une fois que vous avez compris le fonctionnement d'un Gemini API, passez à nos SDK Vertex AI in Firebase (cette documentation), qui offrent de nombreuses fonctionnalités supplémentaires importantes pour les applications mobiles et Web, comme la protection de l'API contre les utilisations abusives à l'aide de Firebase App Check et la prise en charge des fichiers multimédias volumineux dans les requêtes.
Appelez éventuellement le Vertex AI Gemini API côté serveur (comme avec Python, Node.js ou Go)
Utilisez les SDK Vertex AI côté serveur, Genkit ou Firebase Extensions pour le Gemini API.
Notez que vous pouvez également utiliser ce guide pour commencer à accéder aux modèles Imagen à l'aide des SDK Vertex AI in Firebase.
Prérequis
Ce guide part du principe que vous savez utiliser Xcode pour développer des applications pour les plates-formes Apple (comme iOS).
Assurez-vous que votre environnement de développement et votre application pour les plates-formes Apple répondent aux exigences suivantes:
- Xcode 16.2 ou version ultérieure
- Votre application cible iOS 15 ou version ultérieure, ou macOS 12 ou version ultérieure
(Facultatif) Découvrez l'application exemple.
Télécharger l'application de démarrage rapide
Vous pouvez tester rapidement le SDK, voir une implémentation complète de différents cas d'utilisation ou utiliser l'application exemple si vous ne disposez pas de votre propre application pour les plates-formes Apple. Pour utiliser l'application exemple, vous devez l'associer à un projet Firebase.
Ce guide suppose que vous savez utiliser Android Studio pour développer des applications pour Android.
Assurez-vous que votre environnement de développement et votre application Android répondent aux exigences suivantes:
- Android Studio (dernière version)
- Votre application cible le niveau d'API 21 ou supérieur.
(Facultatif) Découvrez l'application exemple.
Téléchargez l'exemple d'application
Vous pouvez tester rapidement le SDK, voir une implémentation complète de différents cas d'utilisation ou utiliser l'application exemple si vous ne disposez pas de votre propre application Android. Pour utiliser l'application exemple, vous devez l'associer à un projet Firebase.
Ce guide suppose que vous savez utiliser Android Studio pour développer des applications pour Android.
Assurez-vous que votre environnement de développement et votre application Android répondent aux exigences suivantes:
- Android Studio (dernière version)
- Votre application cible le niveau d'API 21 ou supérieur.
(Facultatif) Découvrez l'application exemple.
Téléchargez l'exemple d'application
Vous pouvez tester rapidement le SDK, voir une implémentation complète de différents cas d'utilisation ou utiliser l'application exemple si vous ne disposez pas de votre propre application Android. Pour utiliser l'application exemple, vous devez l'associer à un projet Firebase.
Ce guide part du principe que vous savez utiliser JavaScript pour développer des applications Web. Ce guide est indépendant du framework.
Assurez-vous que votre environnement de développement et votre application Web répondent aux exigences suivantes:
- (Facultatif) Node.js
- Navigateur Web moderne
(Facultatif) Découvrez l'application exemple.
Téléchargez l'exemple d'application
Vous pouvez tester rapidement le SDK, voir une implémentation complète de différents cas d'utilisation ou utiliser l'application exemple si vous ne disposez pas de votre propre application Web. Pour utiliser l'application exemple, vous devez l'associer à un projet Firebase.
Ce guide part du principe que vous savez développer des applications avec Flutter.
Assurez-vous que votre environnement de développement et votre application Flutter répondent aux exigences suivantes:
- Dart 3.2.0 et versions ultérieures
(Facultatif) Découvrez l'application exemple.
Téléchargez l'exemple d'application
Vous pouvez tester rapidement le SDK, voir une implémentation complète de différents cas d'utilisation ou utiliser l'application exemple si vous ne disposez pas de votre propre application Flutter. Pour utiliser l'application exemple, vous devez l'associer à un projet Firebase.
Étape 1: Configurer un projet Firebase et associer votre application à Firebase
Si vous disposez déjà d'un projet Firebase et d'une application connectée à Firebase
Dans la console Firebase, accédez à la page Vertex AI.
Cliquez sur la fiche Vertex AI in Firebase pour lancer un workflow qui vous aide à effectuer les tâches suivantes:
Mettre à jour votre projet pour utiliser le forfait Blaze avec paiement à l'usage.
Activez les API requises dans votre projet (API Vertex AI et API Vertex AI in Firebase).
Passez à l'étape suivante de ce guide pour ajouter le SDK à votre application.
Si vous ne disposez pas encore d'un projet Firebase et d'une application associée à Firebase
Configurer un projet Firebase
Connectez-vous à la console Firebase.
Cliquez sur Créer un projet, puis utilisez l'une des options suivantes:
Option 1: créez un projet Firebase entièrement nouveau (et son projet Google Cloud sous-jacent automatiquement) en saisissant un nouveau nom de projet à la première étape du workflow "Create project" (Créer un projet).
Option 2: "Ajouter Firebase" à un projet Google Cloud existant en sélectionnant le nom de votre projet Google Cloud dans le menu déroulant de la première étape du workflow "Créer un projet".
Notez que lorsque vous y êtes invité, vous n'avez pas besoin de configurer Google Analytics pour utiliser les SDK Vertex AI in Firebase.
Dans la console Firebase, accédez à la page Vertex AI.
Cliquez sur la fiche Vertex AI in Firebase pour lancer un workflow qui vous aide à effectuer les tâches suivantes:
Mettre à jour votre projet pour utiliser le forfait Blaze avec paiement à l'usage.
Activez les API requises dans votre projet (API Vertex AI et API Vertex AI in Firebase).
Associer votre application à Firebase
Pour associer votre application à Firebase, poursuivez dans le workflow de configuration Vertex AI in Firebase de la console. Cela inclut les tâches suivantes:
Enregistrer votre application auprès de votre projet Firebase
Ajoutez votre fichier de configuration Firebase (
) à votre application.GoogleService-Info.plist
Dans les étapes suivantes de ce guide, vous allez ajouter le SDK Vertex AI in Firebase à votre application et effectuer l'initialisation requise pour utiliser le SDK et le Gemini API.
Pour associer votre application à Firebase, poursuivez dans le workflow de configuration Vertex AI in Firebase de la console. Cela inclut les tâches suivantes:
Enregistrer votre application auprès de votre projet Firebase
Ajoutez votre fichier de configuration Firebase (
) et le plug-in Gradlegoogle-services.json
à votre application.google-services
Dans les étapes suivantes de ce guide, vous allez ajouter le SDK Vertex AI in Firebase à votre application et effectuer l'initialisation requise pour utiliser le SDK et le Gemini API.
Pour associer votre application à Firebase, poursuivez dans le workflow de configuration Vertex AI in Firebase de la console. Cela inclut les tâches suivantes:
Enregistrer votre application auprès de votre projet Firebase
Ajoutez votre fichier de configuration Firebase (
) et le plug-in Gradlegoogle-services.json
à votre application.google-services
Dans les étapes suivantes de ce guide, vous allez ajouter le SDK Vertex AI in Firebase à votre application et effectuer l'initialisation requise pour utiliser le SDK et le Gemini API.
Pour associer votre application à Firebase, poursuivez dans le workflow de configuration Vertex AI in Firebase de la console. Cela inclut les tâches suivantes:
Enregistrer votre application auprès de votre projet Firebase
Ajouter votre objet de configuration Firebase à votre application
Dans les étapes suivantes de ce guide, vous allez ajouter le SDK Vertex AI in Firebase à votre application et effectuer l'initialisation requise pour utiliser le SDK et le Gemini API.
Installez les outils de ligne de commande requis:
Si ce n'est pas déjà fait, installez la CLI Firebase.
Connectez-vous à Firebase avec votre compte Google en exécutant la commande suivante:
firebase login
Installez la CLI FlutterFire en exécutant la commande suivante à partir de n'importe quel répertoire:
dart pub global activate flutterfire_cli
Configurez vos applications pour qu'elles utilisent Firebase:
Utilisez la CLI FlutterFire pour configurer vos applications Flutter afin qu'elles se connectent à Firebase.
Dans le répertoire de votre projet Flutter, exécutez la commande suivante pour démarrer le workflow de configuration de l'application:
flutterfire configure
À quoi sert ce workflow
flutterfire configure
?Le workflow
flutterfire configure
effectue les opérations suivantes:Vous demande de sélectionner les plates-formes (iOS, Android, Web) compatibles avec votre application Flutter. Pour chaque plate-forme sélectionnée, la CLI FlutterFire crée une nouvelle application Firebase dans votre projet Firebase.
Vous pouvez choisir d'utiliser un projet Firebase existant ou d'en créer un. Si vous avez déjà enregistré des applications dans un projet Firebase existant, la CLI FlutterFire tentera de les faire correspondre en fonction de la configuration actuelle de votre projet Flutter.
Crée un fichier de configuration Firebase (
firebase_options.dart
) et l'ajoute au répertoirelib/
de votre application Flutter.
Dans les étapes suivantes de ce guide, vous allez ajouter le SDK Vertex AI in Firebase à votre application et effectuer l'initialisation requise pour utiliser le SDK et le Gemini API.
Étape 2: Ajouter le SDK
Une fois votre projet Firebase configuré et votre application associée à Firebase (voir étape précédente), vous pouvez ajouter le SDK Vertex AI in Firebase à votre application.
Utilisez Swift Package Manager pour installer et gérer les dépendances Firebase.
La bibliothèque Vertex AI in Firebase permet d'accéder aux API pour interagir avec les modèles Gemini et Imagen. La bibliothèque est incluse dans le SDK Firebase pour les plates-formes Apple (firebase-ios-sdk
).
Dans Xcode, à partir de votre projet d'application ouvert, accédez à File > Add Packages (Fichier > Ajouter des packages).
Lorsque vous y êtes invité, ajoutez le dépôt du SDK des plates-formes Firebase pour Apple :
https://github.com/firebase/firebase-ios-sdk
Sélectionnez la dernière version du SDK.
Sélectionnez la bibliothèque
FirebaseVertexAI
.
Lorsque vous avez terminé, Xcode commence à résoudre et à télécharger automatiquement vos dépendances en arrière-plan.
Le SDK Vertex AI in Firebase pour Android (firebase-vertexai
) fournit un accès aux API permettant d'interagir avec les modèles Gemini et Imagen.
Dans votre fichier Gradle de votre module (au niveau de l'application) (comme <project>/<app-module>/build.gradle.kts
), ajoutez la dépendance pour la bibliothèque Vertex AI in Firebase pour Android.
Nous vous recommandons d'utiliser Firebase Android BoM pour contrôler le contrôle des versions de la bibliothèque.
dependencies { // ... other androidx dependencies // Import the BoM for the Firebase platform implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:33.13.0")) // Add the dependency for the Vertex AI in Firebase library // When using the BoM, you don't specify versions in Firebase library dependencies implementation("com.google.firebase:firebase-vertexai") }
En utilisant Firebase Android BoM, votre application utilisera toujours des versions compatibles des bibliothèques Firebase Android.
(Alternative) Ajoutez des dépendances de bibliothèque Firebase sans utiliser BoM.
Si vous choisissez de ne pas utiliser Firebase BoM, vous devez spécifier chaque version de la bibliothèque Firebase dans sa ligne de dépendance.
Notez que si vous utilisez plusieurs bibliothèques Firebase dans votre application, nous vous recommandons vivement d'utiliser BoM pour gérer les versions de la bibliothèque, ce qui garantit que toutes les versions sont compatibles.
dependencies { // Add the dependency for the Vertex AI in Firebase library // When NOT using the BoM, you must specify versions in Firebase library dependencies implementation("com.google.firebase:firebase-vertexai:16.4.0") }
Le SDK Vertex AI in Firebase pour Android (firebase-vertexai
) fournit un accès aux API permettant d'interagir avec les modèles Gemini et Imagen.
Dans votre fichier Gradle de votre module (au niveau de l'application) (comme <project>/<app-module>/build.gradle.kts
), ajoutez la dépendance pour la bibliothèque Vertex AI in Firebase pour Android.
Nous vous recommandons d'utiliser Firebase Android BoM pour contrôler le contrôle des versions de la bibliothèque.
Pour Java, vous devez ajouter deux bibliothèques supplémentaires.
dependencies { // ... other androidx dependencies // Import the BoM for the Firebase platform implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:33.13.0")) // Add the dependency for the Vertex AI in Firebase library // When using the BoM, you don't specify versions in Firebase library dependencies implementation("com.google.firebase:firebase-vertexai") // Required for one-shot operations (to use `ListenableFuture` from Guava Android) implementation("com.google.guava:guava:31.0.1-android") // Required for streaming operations (to use `Publisher` from Reactive Streams) implementation("org.reactivestreams:reactive-streams:1.0.4") }
En utilisant Firebase Android BoM, votre application utilisera toujours des versions compatibles des bibliothèques Firebase Android.
(Alternative) Ajoutez des dépendances de bibliothèque Firebase sans utiliser BoM.
Si vous choisissez de ne pas utiliser Firebase BoM, vous devez spécifier chaque version de la bibliothèque Firebase dans sa ligne de dépendance.
Notez que si vous utilisez plusieurs bibliothèques Firebase dans votre application, nous vous recommandons vivement d'utiliser BoM pour gérer les versions de la bibliothèque, ce qui garantit que toutes les versions sont compatibles.
dependencies { // Add the dependency for the Vertex AI in Firebase library // When NOT using the BoM, you must specify versions in Firebase library dependencies implementation("com.google.firebase:firebase-vertexai:16.4.0") }
La bibliothèque Vertex AI in Firebase permet d'accéder aux API pour interagir avec les modèles Gemini et Imagen. La bibliothèque est incluse dans le SDK JavaScript Firebase pour le Web.
Installez le SDK JS Firebase pour le Web à l'aide de npm:
npm install firebase
Initialisez Firebase dans votre application:
import { initializeApp } from "firebase/app"; // 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);
Le plug-in Vertex AI in Firebase pour Flutter (firebase_vertexai
) permet d'accéder aux API pour interagir avec les modèles Gemini et Imagen.
À partir du répertoire de votre projet Flutter, exécutez la commande suivante pour installer le plug-in principal et le plug-in Vertex AI in Firebase:
flutter pub add firebase_core && flutter pub add firebase_vertexai
Dans votre fichier
lib/main.dart
, importez le plug-in principal Firebase, le plug-in Vertex AI in Firebase et le fichier de configuration que vous avez généré précédemment:import 'package:firebase_core/firebase_core.dart'; import 'package:firebase_vertexai/firebase_vertexai.dart'; import 'firebase_options.dart';
Dans votre fichier
lib/main.dart
, initialisez également Firebase à l'aide de l'objetDefaultFirebaseOptions
exporté par le fichier de configuration:await Firebase.initializeApp( options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform, );
Recompilez votre application Flutter:
flutter run
Étape 3: Initialisez le service Vertex AI et créez une instance GenerativeModel
Avant de pouvoir effectuer des appels d'API et d'envoyer une invite à un modèle Gemini, vous devez initialiser le service Vertex AI et créer une instance GenerativeModel
.
import FirebaseVertexAI
// Initialize the Vertex AI service
let vertex = VertexAI.vertexAI()
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
let model = vertex.generativeModel(modelName: "gemini-2.0-flash")
// Initialize the Vertex AI service and create a `GenerativeModel` instance
// Specify a model that supports your use case
val generativeModel = Firebase.vertexAI.generativeModel("gemini-2.0-flash")
Publisher
de la bibliothèque Reactive Streams.
// Initialize the Vertex AI service and create a `GenerativeModel` instance
// Specify a model that supports your use case
GenerativeModel gm = FirebaseVertexAI.getInstance()
.generativeModel("gemini-2.0-flash");
// Use the GenerativeModelFutures Java compatibility layer which offers
// support for ListenableFuture and Publisher APIs
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(gm);
import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getVertexAI, getGenerativeModel } from "firebase/vertexai";
// 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 Vertex AI service
const vertexAI = getVertexAI(firebaseApp);
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
const model = getGenerativeModel(vertexAI, { model: "gemini-2.0-flash" });
import 'package:firebase_vertexai/firebase_vertexai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
import 'firebase_options.dart';
// Initialize FirebaseApp
await Firebase.initializeApp(
options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform,
);
// Initialize the Vertex AI service and create a `GenerativeModel` instance
// Specify a model that supports your use case
final model =
FirebaseVertexAI.instance.generativeModel(model: 'gemini-2.0-flash');
Une fois que vous avez terminé ce guide de démarrage, découvrez comment choisir un modèle et (facultatif) un emplacement adaptés à votre cas d'utilisation et à votre application.
Étape 4: Envoyer une requête d'invite à un modèle
Maintenant que vous avez connecté votre application à Firebase, ajouté le SDK et initialisé le service Vertex AI et le modèle génératif, vous êtes prêt à envoyer une requête d'invite à un modèle Gemini.
Vous pouvez utiliser generateContent()
pour générer du texte à partir d'une requête d'invite textuelle uniquement:
import FirebaseVertexAI
// Initialize the Vertex AI service
let vertex = VertexAI.vertexAI()
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
let model = vertex.generativeModel(modelName: "gemini-2.0-flash")
// Provide a prompt that contains text
let prompt = "Write a story about a magic backpack."
// To generate text output, call generateContent with the text input
let response = try await model.generateContent(prompt)
print(response.text ?? "No text in response.")
// Initialize the Vertex AI service and create a `GenerativeModel` instance
// Specify a model that supports your use case
val generativeModel = Firebase.vertexAI.generativeModel("gemini-2.0-flash")
// Provide a prompt that contains text
val prompt = "Write a story about a magic backpack."
// To generate text output, call generateContent with the text input
val response = generativeModel.generateContent(prompt)
print(response.text)
ListenableFuture
.
// Initialize the Vertex AI service and create a `GenerativeModel` instance
// Specify a model that supports your use case
GenerativeModel gm = FirebaseVertexAI.getInstance()
.generativeModel("gemini-2.0-flash");
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(gm);
// Provide a prompt that contains text
Content prompt = new Content.Builder()
.addText("Write a story about a magic backpack.")
.build();
// To generate text output, call generateContent with the text input
ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = model.generateContent(prompt);
Futures.addCallback(response, new FutureCallback<GenerateContentResponse>() {
@Override
public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
String resultText = result.getText();
System.out.println(resultText);
}
@Override
public void onFailure(Throwable t) {
t.printStackTrace();
}
}, executor);
import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getVertexAI, getGenerativeModel } from "firebase/vertexai";
// 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 Vertex AI service
const vertexAI = getVertexAI(firebaseApp);
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
const model = getGenerativeModel(vertexAI, { model: "gemini-2.0-flash" });
// Wrap in an async function so you can use await
async function run() {
// Provide a prompt that contains text
const prompt = "Write a story about a magic backpack."
// To generate text output, call generateContent with the text input
const result = await model.generateContent(prompt);
const response = result.response;
const text = response.text();
console.log(text);
}
run();
import 'package:firebase_vertexai/firebase_vertexai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
import 'firebase_options.dart';
await Firebase.initializeApp(
options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform,
);
// Initialize the Vertex AI service and create a `GenerativeModel` instance
// Specify a model that supports your use case
final model =
FirebaseVertexAI.instance.generativeModel(model: 'gemini-2.0-flash');
// Provide a prompt that contains text
final prompt = [Content.text('Write a story about a magic backpack.')];
// To generate text output, call generateContent with the text input
final response = await model.generateContent(prompt);
print(response.text);
Qu'est-ce que tu sais faire d'autre ?
En savoir plus sur les modèles compatibles
Découvrez les modèles disponibles pour différents cas d'utilisation, ainsi que leurs quotas et leurs tarifs.
Essayer d'autres fonctionnalités
- Découvrez comment générer du texte à partir de requêtes textuelles uniquement, y compris comment diffuser la réponse.
- Générez du texte en interrogeant l'utilisateur avec différents types de fichiers, comme des images, des PDF, des vidéos et des audios.
- Créez des conversations multitours (chat).
- Générez une sortie structurée (comme JSON) à partir d'invites textuelles et multimodales.
- Générez des images à partir de requêtes textuelles.
- Diffusez des entrées et des sorties (y compris audio) à l'aide de Gemini Live API.
- Utilisez l'appel de fonction pour connecter des modèles génératifs à des systèmes et des informations externes.
Découvrez comment contrôler la génération de contenu.
- Comprendre la conception des requêtes, y compris les bonnes pratiques, les stratégies et les exemples de requêtes.
- Configurez les paramètres du modèle, comme la température et le nombre maximal de jetons de sortie (pour Gemini) ou le format et la génération de personnes (pour Imagen).
- Utilisez les paramètres de sécurité pour ajuster la probabilité d'obtenir des réponses pouvant être considérées comme dangereuses.
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