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

Zadbaj o dobrą organizację dzięki kolekcji Zapisuj i kategoryzuj treści zgodnie ze swoimi preferencjami.

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 już podstawy tworzenia aplikacji za pomocą Fluttera.

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

  • Dart 3.2.0 lub nowszy

• (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 Flutter. 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:

   • Przejdź w projekcie na abonament Blaze z taryfą płatności według wykorzystania.

   • Włącz wymagane interfejsy API w projekcie (interfejs API Vertex AI i interfejs API Vertex AI in Firebase).

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.

Wtyczka Vertex AI in Firebase dla Fluttera (firebase_vertexai) zapewnia dostęp do interfejsów API umożliwiających interakcję z modelami Gemini i Imagen.

1. W katalogu projektu Flutter uruchom to polecenie, aby zainstalować podstawowe i Vertex AI in Firebase:

   flutter pub add firebase_core && flutter pub add firebase_vertexai
   

2. W pliku lib/main.dart zaimportuj podstawowy wtyczkę Firebase, wtyczkę Vertex AI in Firebase oraz wygenerowany wcześniej plik konfiguracji:

   import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
   import 'package:firebase_vertexai/firebase_vertexai.dart';
   import 'firebase_options.dart';
   

3. W pliku lib/main.dart zainicjuj Firebase za pomocą obiektu DefaultFirebaseOptions wyeksportowanego przez plik konfiguracji:

   await Firebase.initializeApp(
     options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform,
   );
   

4. Zbuduj ponownie aplikację Flutter:

   flutter run
   

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 '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');

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 '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);

Co jeszcze możesz zrobić?

Więcej informacji o obsługiwanych modelach

Wypróbuj inne funkcje

• Dowiedz się więcej o generowaniu tekstu na podstawie promptów tekstowych, w tym o przesyłaniu odpowiedzi.
• generować tekst na podstawie promptów multimodalnych (w tym tekst, obrazy, pliki PDF, filmy i pliki audio).
• tworzyć rozmowy wieloetapowe (czat);
• generować uporządkowane dane wyjściowe (np. w formacie JSON) zarówno na podstawie promptów tekstowych, jak i promptów multimodalnych;
• generować obrazy na podstawie promptów tekstowych;
• przesyłać dane wejściowe i wyjściowe (w tym dźwięk) za pomocą urządzenia Gemini Live API;
• Użyj funkcji wywoływania, aby połączyć modele generatywne z zewnętrznymi systemami i informacjami.

Dowiedz się, jak kontrolować generowanie treści

• Zrozumieć projektowanie promptów, w tym sprawdzone metody, strategie i przykładowe prompty.
• Skonfiguruj parametry modelu, takie jak temperatura i maksymalna liczba tokenów wyjściowych (w przypadku Gemini) lub format obrazu i generowanie osób (w przypadku Imagen).
• Używaj ustawień bezpieczeństwa, aby dostosować prawdopodobieństwo otrzymywania odpowiedzi, które mogą być uważane za szkodliwe.

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