Начните работу с Gemini API, используя Vertex AI в Firebase SDK.

В этом руководстве показано, как начать вызывать Vertex AI Gemini API непосредственно из вашего приложения с помощью Vertex AI in Firebase SDK для выбранной вами платформы.

Другие варианты работы с Gemini API

• При желании поэкспериментируйте с альтернативной версией Gemini API «Google AI».
  Получите бесплатный доступ (в пределах ограничений и там, где это возможно) с помощью Google AI Studio и клиентских SDK Google AI . Эти SDK следует использовать для прототипирования только в мобильных и веб-приложениях.

  После того, как вы ознакомитесь с тем, как работает Gemini API , перейдите на Vertex AI in Firebase SDK , который имеет множество дополнительных функций, важных для мобильных и веб-приложений, таких как защита API от злоупотреблений с помощью Firebase App Check и поддержка больших медиафайлов в запросы .

• При необходимости вызовите серверный Vertex AI Gemini API (например, с помощью Python, Node.js или Go).
  Используйте серверные Vertex AI SDK , Firebase Genkit или Firebase Extensions для Gemini API .

Предварительные условия

Шаг 1. Настройте проект Firebase и подключите свое приложение к Firebase.

Если у вас уже есть проект Firebase и приложение, подключенное к Firebase

1. В консоли Firebase перейдите на страницу Build with Gemini .

2. Нажмите карточку Vertex AI in Firebase , чтобы запустить рабочий процесс, который поможет вам выполнить следующие задачи. (Обратите внимание: если вы видите в консоли вкладку Vertex AI , значит, эти задачи выполнены.)

   • Обновите свой проект, чтобы использовать тарифный план Blaze с оплатой по мере использования .

   • Включите следующие два API для вашего проекта:
     aiplatform.googleapis.com и firebaseml.googleapis.com .

3. Перейдите к следующему шагу в этом руководстве, чтобы добавить SDK в свое приложение.

Если у вас еще нет проекта Firebase и приложения, подключенного к Firebase

Настройка проекта Firebase

1. Войдите в консоль Firebase .

2. Нажмите «Создать проект» , а затем используйте любой из следующих вариантов:

   • Вариант 1. Создайте совершенно новый проект Firebase (и его базовый проект Google Cloud автоматически), введя новое имя проекта на первом этапе рабочего процесса «Создание проекта».

   • Вариант 2. «Добавьте Firebase» в существующий проект Google Cloud , выбрав имя проекта Google Cloud в раскрывающемся меню на первом этапе рабочего процесса «Создать проект».

   Обратите внимание: при появлении запроса вам не нужно настраивать Google Analytics для использования Vertex AI in Firebase SDK.

3. В консоли Firebase перейдите на страницу Build with Gemini .

4. Нажмите карточку Vertex AI in Firebase , чтобы запустить рабочий процесс, который поможет вам выполнить следующие задачи. (Обратите внимание: если вы видите в консоли вкладку Vertex AI , значит, эти задачи выполнены.)

   • Обновите свой проект, чтобы использовать тарифный план Blaze с оплатой по мере использования .

   • Включите следующие два API для вашего проекта:
     aiplatform.googleapis.com и firebaseml.googleapis.com .

Подключите свое приложение к Firebase

Шаг 2. Добавьте SDK

После настройки проекта Firebase и подключения вашего приложения к Firebase (см. предыдущий шаг) вы теперь можете добавить Vertex AI in Firebase SDK в свое приложение.

Шаг 3. Инициализируйте сервис Vertex AI и генеративную модель.

Прежде чем вы сможете выполнять какие-либо вызовы API, вам необходимо инициализировать службу Vertex AI и генеративную модель.

Прочитав руководство по началу работы, узнайте, как выбрать модель Gemini и (необязательно) местоположение, подходящее для вашего варианта использования и приложения.

Шаг 4. Вызов Vertex AI Gemini API

Теперь, когда вы подключили свое приложение к Firebase, добавили SDK и инициализировали службу Vertex AI и генеративную модель, вы готовы вызвать Vertex AI Gemini API .

Вы можете использовать generateContent() для генерации текста из текстового запроса на подсказку:

Что еще вы можете сделать?

Узнайте больше о моделях Gemini

Узнайте о моделях, доступных для различных вариантов использования , а также об их квотах и ​​ценах .

Попробуйте другие возможности Gemini API

• Узнайте больше о создании текста из текстовых подсказок , в том числе о потоковой передаче ответа.
• Генерируйте текст из мультимодальных подсказок (включая текст, изображения, PDF-файлы, видео и аудио).
• Стройте многоходовые разговоры (чат) .
• Используйте вызов функций для подключения генеративных моделей к внешним системам и информации.

Узнайте, как контролировать создание контента

• Понимание структуры подсказок , включая лучшие практики, стратегии и примеры подсказок.
• Настройте параметры модели, такие как температура и токены максимальной мощности.
• Используйте настройки безопасности , чтобы настроить вероятность получения ответов, которые могут быть расценены как вредные.

Вы также можете поэкспериментировать с подсказками и конфигурациями модели с помощью Vertex AI Studio .

Оставьте отзыв о своем опыте использования Vertex AI in Firebase

,

В этом руководстве показано, как начать вызывать Vertex AI Gemini API непосредственно из вашего приложения с помощью Vertex AI in Firebase SDK для выбранной вами платформы.

Другие варианты работы с Gemini API

• При желании поэкспериментируйте с альтернативной версией Gemini API «Google AI».
  Получите бесплатный доступ (в пределах ограничений и там, где это возможно) с помощью Google AI Studio и клиентских SDK Google AI . Эти SDK следует использовать для прототипирования только в мобильных и веб-приложениях.

  После того, как вы ознакомитесь с тем, как работает Gemini API , перейдите на Vertex AI in Firebase SDK , который имеет множество дополнительных функций, важных для мобильных и веб-приложений, таких как защита API от злоупотреблений с помощью Firebase App Check и поддержка больших медиафайлов в запросы .

• При необходимости вызовите серверный Vertex AI Gemini API (например, с помощью Python, Node.js или Go).
  Используйте серверные Vertex AI SDK , Firebase Genkit или Firebase Extensions для Gemini API .

Предварительные условия

Шаг 1. Настройте проект Firebase и подключите свое приложение к Firebase.

Если у вас уже есть проект Firebase и приложение, подключенное к Firebase

1. В консоли Firebase перейдите на страницу Build with Gemini .

2. Нажмите карточку Vertex AI in Firebase , чтобы запустить рабочий процесс, который поможет вам выполнить следующие задачи. (Обратите внимание: если вы видите в консоли вкладку Vertex AI , значит, эти задачи выполнены.)

   • Обновите свой проект, чтобы использовать тарифный план Blaze с оплатой по мере использования .

   • Включите следующие два API для вашего проекта:
     aiplatform.googleapis.com и firebaseml.googleapis.com .

3. Перейдите к следующему шагу в этом руководстве, чтобы добавить SDK в свое приложение.

Если у вас еще нет проекта Firebase и приложения, подключенного к Firebase

Настройка проекта Firebase

1. Войдите в консоль Firebase .

2. Нажмите «Создать проект» , а затем используйте любой из следующих вариантов:

   • Вариант 1. Создайте совершенно новый проект Firebase (и его базовый проект Google Cloud автоматически), введя новое имя проекта на первом этапе рабочего процесса «Создание проекта».

   • Вариант 2. «Добавьте Firebase» в существующий проект Google Cloud , выбрав имя проекта Google Cloud в раскрывающемся меню на первом этапе рабочего процесса «Создать проект».

   Обратите внимание: при появлении запроса вам не нужно настраивать Google Analytics для использования Vertex AI in Firebase SDK.

3. В консоли Firebase перейдите на страницу Build with Gemini .

4. Нажмите карточку Vertex AI in Firebase , чтобы запустить рабочий процесс, который поможет вам выполнить следующие задачи. (Обратите внимание: если вы видите в консоли вкладку Vertex AI , значит, эти задачи выполнены.)

   • Обновите свой проект, чтобы использовать тарифный план Blaze с оплатой по мере использования .

   • Включите следующие два API для вашего проекта:
     aiplatform.googleapis.com и firebaseml.googleapis.com .

Подключите свое приложение к Firebase

Шаг 2. Добавьте SDK

После настройки проекта Firebase и подключения вашего приложения к Firebase (см. предыдущий шаг) вы теперь можете добавить Vertex AI in Firebase SDK в свое приложение.

Шаг 3. Инициализируйте сервис Vertex AI и генеративную модель.

Прежде чем вы сможете выполнять какие-либо вызовы API, вам необходимо инициализировать службу Vertex AI и генеративную модель.

Прочитав руководство по началу работы, узнайте, как выбрать модель Gemini и (необязательно) местоположение, подходящее для вашего варианта использования и приложения.

Шаг 4. Вызов Vertex AI Gemini API

Теперь, когда вы подключили свое приложение к Firebase, добавили SDK и инициализировали сервис Vertex AI и генеративную модель, вы готовы вызвать Vertex AI Gemini API .

Вы можете использовать generateContent() для генерации текста из текстового запроса на подсказку:

Что еще вы можете сделать?

Узнайте больше о моделях Gemini

Узнайте о моделях, доступных для различных вариантов использования , а также об их квотах и ​​ценах .

Попробуйте другие возможности Gemini API

• Узнайте больше о создании текста из текстовых подсказок , в том числе о потоковой передаче ответа.
• Генерируйте текст из мультимодальных подсказок (включая текст, изображения, PDF-файлы, видео и аудио).
• Стройте многоходовые разговоры (чат) .
• Используйте вызов функций для подключения генеративных моделей к внешним системам и информации.

Узнайте, как контролировать создание контента

• Понимание структуры подсказок , включая лучшие практики, стратегии и примеры подсказок.
• Настройте параметры модели, такие как температура и токены максимальной мощности.
• Используйте настройки безопасности , чтобы настроить вероятность получения ответов, которые могут быть расценены как вредные.

Вы также можете поэкспериментировать с подсказками и конфигурациями модели с помощью Vertex AI Studio .

Оставьте отзыв о своем опыте использования Vertex AI in Firebase

,

В этом руководстве показано, как начать вызывать Vertex AI Gemini API непосредственно из вашего приложения с помощью Vertex AI in Firebase SDK для выбранной вами платформы.

Другие варианты работы с Gemini API

• При желании поэкспериментируйте с альтернативной версией Gemini API «Google AI».
  Получите бесплатный доступ (в пределах ограничений и там, где это возможно) с помощью Google AI Studio и клиентских SDK Google AI . Эти SDK следует использовать для прототипирования только в мобильных и веб-приложениях.

  После того, как вы ознакомитесь с тем, как работает Gemini API , перейдите на Vertex AI in Firebase SDK , который имеет множество дополнительных функций, важных для мобильных и веб-приложений, таких как защита API от злоупотреблений с помощью Firebase App Check и поддержка больших медиафайлов в запросы .

• При необходимости вызовите серверный Vertex AI Gemini API (например, с помощью Python, Node.js или Go).
  Используйте серверные Vertex AI SDK , Firebase Genkit или Firebase Extensions для Gemini API .

Предварительные условия

Шаг 1. Настройте проект Firebase и подключите свое приложение к Firebase.

Если у вас уже есть проект Firebase и приложение, подключенное к Firebase

1. В консоли Firebase перейдите на страницу Build with Gemini .

2. Нажмите карточку Vertex AI in Firebase , чтобы запустить рабочий процесс, который поможет вам выполнить следующие задачи. (Обратите внимание: если вы видите в консоли вкладку Vertex AI , значит, эти задачи выполнены.)

   • Обновите свой проект, чтобы использовать тарифный план Blaze с оплатой по мере использования .

   • Включите следующие два API для вашего проекта:
     aiplatform.googleapis.com и firebaseml.googleapis.com .

3. Перейдите к следующему шагу в этом руководстве, чтобы добавить SDK в свое приложение.

Если у вас еще нет проекта Firebase и приложения, подключенного к Firebase

Настройка проекта Firebase

1. Войдите в консоль Firebase .

2. Нажмите «Создать проект» , а затем используйте любой из следующих вариантов:

   • Вариант 1. Создайте совершенно новый проект Firebase (и его базовый проект Google Cloud автоматически), введя новое имя проекта на первом этапе рабочего процесса «Создание проекта».

   • Вариант 2. «Добавьте Firebase» в существующий проект Google Cloud , выбрав имя проекта Google Cloud в раскрывающемся меню на первом этапе рабочего процесса «Создать проект».

   Обратите внимание: при появлении запроса вам не нужно настраивать Google Analytics для использования Vertex AI in Firebase SDK.

3. В консоли Firebase перейдите на страницу Build with Gemini .

4. Нажмите карточку Vertex AI in Firebase , чтобы запустить рабочий процесс, который поможет вам выполнить следующие задачи. (Обратите внимание: если вы видите в консоли вкладку Vertex AI , значит, эти задачи выполнены.)

   • Обновите свой проект, чтобы использовать план ценообразования плавей .

   • Включите следующие два API для вашего проекта:
     aiplatform.googleapis.com и firebaseml.googleapis.com .

Подключите свое приложение к Firebase

Шаг 2 : Добавьте SDK

С помощью вашего проекта Firebase и вашего приложения подключено к Firebase (см. Предыдущий шаг), теперь вы можете добавить Vertex AI in Firebase SDK в ваше приложение.

Шаг 3 : Инициализируйте сервис Vertex AI и генеративную модель

Прежде чем вы сможете сделать какие -либо вызовы API, вам необходимо инициализировать сервис Vertex AI и генеративную модель.

Когда вы закончите руководство по началу работы, узнайте, как выбрать модель Близнецов и (необязательно) место , подходящее для вашего варианта использования и приложения.

Шаг 4 : Позвоните в Vertex AI Gemini API

Теперь, когда вы подключили свое приложение к Firebase, добавили SDK и инициализировали сервис Vertex AI и генеративную модель, вы готовы вызвать Vertex AI Gemini API .

Вы можете использовать generateContent() для создания текста из запроса только для текста:

Что еще вы можете сделать?

Узнайте больше о моделях Близнецов

Узнайте о моделях, доступных для различных вариантов использования , их квот и цен .

Попробуйте другие возможности Gemini API

• Узнайте больше о создании текста из подсказок только для текста , в том числе о том, как транслировать ответ.
• Создайте текст из мультимодальных подсказок (включая текст, изображения, PDFS, видео и аудио).
• Создайте многократные разговоры (чат) .
• Используйте функцию вызовов для подключения генеративных моделей к внешним системам и информации.

Узнайте, как контролировать генерацию контента

• Понять быстрый дизайн , включая лучшие практики, стратегии и примеры.
• Настройте параметры модели, такие как температура и максимальные выходные токены.
• Используйте настройки безопасности , чтобы настроить вероятность получения ответов, которые можно считать вредными.

Вы также можете экспериментировать с подсказками и конфигурациями моделей, используя Vertex AI Studio .

Дайте обратную связь о своем опыте работы с Vertex AI in Firebase

,

Это руководство показывает вам, как начать звонить в Vertex AI Gemini API непосредственно из вашего приложения, используя Vertex AI in Firebase SDK для выбранной вами платформы.

Другие варианты работы с Gemini API

• Необязательно экспериментировать с альтернативной версией «Google AI» Gemini API
  Получите бесплатный доступ (в пределах и там, где это доступно), используя Google AI Studio и Google AI Client SDK . Эти SDK следует использовать для прототипирования только в мобильных и веб -приложениях.

  После того, как вы познакомились с тем, как работает Gemini API , перейдите на Vertex AI in Firebase SDK , которые имеют много дополнительных функций, важных для мобильных и веб -приложений, таких как защита API от злоупотребления с использованием Firebase App Check и поддержки больших файлов медиа запросы

• При желании вызовите сервер Vertex AI Gemini API (например, с Python, Node.js или Go)
  Используйте серверную Vertex AI SDK , Firebase Genkit или Firebase Extensions для Gemini API .

Предварительные условия

Шаг 1 : Настройте проект Firebase и подключите ваше приложение к Firebase

Если у вас уже есть проект Firebase и приложение, подключенное к Firebase

1. В консоли Firebase перейдите к сборке с страницей Близнецов .

2. Нажмите на Vertex AI in Firebase , чтобы запустить рабочий процесс, который поможет вам выполнить следующие задачи. (Обратите внимание, что если вы видите вкладку в консоли для Vertex AI , то эти задачи завершены.)

   • Обновите свой проект, чтобы использовать план ценообразования плавей .

   • Включите следующие два API для вашего проекта:
     aiplatform.googleapis.com и firebaseml.googleapis.com .

3. Перейдите к следующему шагу в этом руководстве, чтобы добавить SDK в ваше приложение.

Если у вас еще нет проекта Firebase и приложение, подключенное к Firebase

Настроить проект Firebase

1. Войдите в консоли Firebase .

2. Нажмите «Создать проект» , а затем используйте любой из следующих параметров:

   • Вариант 1 : Создайте совершенно новый проект Firebase (и его базовый проект Google Cloud автоматически), введя новое имя проекта на первом этапе рабочего процесса «Создать проект».

   • Вариант 2 : «Добавить Firebase» в существующий Google Cloud Project, выбрав свое имя Google Cloud Project из раскрывающегося меню на первом этапе рабочего процесса «Создать проект».

   Обратите внимание, что при запросе вам не нужно настраивать Google Analytics для использования Vertex AI in Firebase .

3. В консоли Firebase перейдите к сборке с страницей Близнецов .

4. Нажмите на Vertex AI in Firebase , чтобы запустить рабочий процесс, который поможет вам выполнить следующие задачи. (Обратите внимание, что если вы видите вкладку в консоли для Vertex AI , то эти задачи завершены.)

   • Обновите свой проект, чтобы использовать план ценообразования плавей .

   • Включите следующие два API для вашего проекта:
     aiplatform.googleapis.com и firebaseml.googleapis.com .

Подключите свое приложение к Firebase

Шаг 2 : Добавьте SDK

С помощью вашего проекта Firebase и вашего приложения подключено к Firebase (см. Предыдущий шаг), теперь вы можете добавить Vertex AI in Firebase SDK в ваше приложение.

Шаг 3 : Инициализируйте сервис Vertex AI и генеративную модель

Прежде чем вы сможете сделать какие -либо вызовы API, вам необходимо инициализировать сервис Vertex AI и генеративную модель.

Когда вы закончите руководство по началу работы, узнайте, как выбрать модель Близнецов и (необязательно) место , подходящее для вашего варианта использования и приложения.

Шаг 4 : Позвоните в Vertex AI Gemini API

Теперь, когда вы подключили свое приложение к Firebase, добавили SDK и инициализировали сервис Vertex AI и генеративную модель, вы готовы вызвать Vertex AI Gemini API .

Вы можете использовать generateContent() для создания текста из запроса только для текста:

Что еще вы можете сделать?

Узнайте больше о моделях Близнецов

Узнайте о моделях, доступных для различных вариантов использования , их квот и цен .

Попробуйте другие возможности Gemini API

• Узнайте больше о создании текста из подсказок только для текста , в том числе о том, как транслировать ответ.
• Создайте текст из мультимодальных подсказок (включая текст, изображения, PDFS, видео и аудио).
• Создайте многократные разговоры (чат) .
• Используйте функцию вызовов для подключения генеративных моделей к внешним системам и информации.

Узнайте, как контролировать генерацию контента

• Понять быстрый дизайн , включая лучшие практики, стратегии и примеры.
• Настройте параметры модели, такие как температура и максимальные выходные токены.
• Используйте настройки безопасности , чтобы настроить вероятность получения ответов, которые можно считать вредными.

Вы также можете экспериментировать с подсказками и конфигурациями моделей, используя Vertex AI Studio .

Дайте обратную связь о своем опыте работы с Vertex AI in Firebase