Pierwsze kroki z interfejsem Gemini {/8}API za pomocą Vertex AI w pakietach SDK Firebase


W tym przewodniku dowiesz się, jak zacząć korzystać z funkcji Gemini API in Vertex AI bezpośrednio z aplikacji za pomocą pakietu SDK Vertex AI in Firebase na wybranej platformie.

Pamiętaj, że możesz też skorzystać z tego przewodnika, aby rozpocząć dostępowanie do modeli Imagen za pomocą pakietów SDK Vertex AI in Firebase.

Wymagania wstępne

W tym przewodniku zakładamy, że znasz JavaScript i wiesz, jak tworzyć aplikacje internetowe. Ten przewodnik jest niezależny od platformy.

  • Upewnij się, że środowisko programistyczne i aplikacja internetowa spełniają te wymagania:

    • (Opcjonalnie) Node.js
    • Nowoczesne przeglądarki internetowe

  • (Opcjonalnie) Zapoznaj się z przykładową aplikacją.

    Pobierz przykładową aplikację

    Możesz szybko wypróbować pakiet SDK, zobaczyć pełną implementację różnych przypadków użycia lub użyć przykładowej aplikacji, jeśli nie masz własnej aplikacji internetowej. Aby użyć przykładowej aplikacji, musisz połączyć ją z projektem Firebase.

Krok 1. Skonfiguruj projekt Firebase i połącz z nim aplikację.

Jeśli masz już projekt Firebase i aplikację połączoną z Firebase

  1. W konsoli Firebase otwórz stronę Vertex AI.

  2. Kliknij kartę Vertex AI in Firebase, aby uruchomić przepływ pracy, który pomoże Ci wykonać te czynności:

  3. Aby dodać pakiet SDK do aplikacji, przejdź do następnego kroku w tym przewodniku.

Jeśli nie masz jeszcze projektu Firebase i aplikacji połączonej z Firebase:


Krok 2. Dodaj pakiet SDK

Po skonfigurowaniu projektu Firebase i połączeniu aplikacji z Firebase (patrz poprzedni krok) możesz dodać do aplikacji pakiet SDK Vertex AI in Firebase.

Biblioteka Vertex AI in Firebase udostępnia interfejsy API do interakcji z modelami Gemini i Imagen. Biblioteka jest zawarta w pakiecie Firebase JavaScript SDK dla sieci Web.

  1. Zainstaluj pakiet Firebase JS SDK na potrzeby Internetu za pomocą npm:

      npm install firebase

  2. Inicjalizacja Firebase w aplikacji:

      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);

Krok 3. Inicjuj usługę Vertex AI i utwórz instancję GenerativeModel.

Zanim zaczniesz wykonywać wywołania interfejsu API i wysyłać prompt do modelu Gemini, musisz zainicjować usługę Vertex AI i utworzyć instancję GenerativeModel.

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" });

Po przeczytaniu tego przewodnika dowiesz się, jak wybrać model i (opcjonalnie) lokalizację odpowiednią do Twojego przypadku użycia i aplikacji.

Krok 4. Wyślij prośbę o prompt do modelu

Po połączeniu aplikacji z Firebase, dodaniu pakietu SDK i inicjalizacji usługi Vertex AI oraz modelu generatywnego możesz wysłać prośbę o prompt do modelu Gemini.

Możesz użyć generateContent(), aby wygenerować tekst z promptu tekstowego:

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();

Co jeszcze możesz zrobić?

Więcej informacji o obsługiwanych modelach

Dowiedz się więcej o modelach dostępnych w różnych przypadkach użycia oraz o ich limitach i cenach.

Wypróbuj inne funkcje

Dowiedz się, jak kontrolować generowanie treści

Możesz też eksperymentować z promptami i konfiguracjami modeli za pomocą Vertex AI Studio.


Prześlij opinię o swoich wrażeniach związanych z usługą Vertex AI in Firebase