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.
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
В этом руководстве предполагается, что вы знакомы с разработкой приложений с помощью Flutter.
Убедитесь, что ваша среда разработки и приложение Flutter соответствуют следующим требованиям:
- Дартс 3.2.0+
(Необязательно) Ознакомьтесь с примером приложения.
Вы можете быстро опробовать SDK, увидеть полную реализацию различных вариантов использования или использовать образец приложения, если у вас нет собственного приложения Flutter. Чтобы использовать пример приложения, вам необходимо подключить его к проекту Firebase .
Шаг 1. Настройте проект Firebase и подключите свое приложение к Firebase.
Если у вас уже есть проект Firebase и приложение, подключенное к Firebase
В консоли Firebase перейдите на страницу Build with Gemini .
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
иfirebaseml.googleapis.com
.
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
Войдите в консоль Firebase .
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.
В консоли Firebase перейдите на страницу Build with Gemini .
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
иfirebaseml.googleapis.com
.
Установите необходимые инструменты командной строки:
Если вы еще этого не сделали, установите Firebase CLI .
Войдите в Firebase, используя свою учетную запись Google, выполнив следующую команду:
firebase login
Установите интерфейс командной строки FlutterFire, выполнив следующую команду из любого каталога:
dart pub global activate flutterfire_cli
Настройте свои приложения для использования Firebase:
Используйте интерфейс командной строки FlutterFire, чтобы настроить приложения Flutter для подключения к Firebase.
В каталоге проекта Flutter выполните следующую команду, чтобы запустить рабочий процесс настройки приложения:
flutterfire configure
Рабочий процесс
flutterfire configure
выполняет следующее:Попросит вас выбрать платформы (iOS, Android, Интернет), поддерживаемые вашим приложением Flutter. Для каждой выбранной платформы интерфейс командной строки FlutterFire создает новое приложение Firebase в вашем проекте Firebase.
Вы можете выбрать либо использовать существующий проект Firebase, либо создать новый проект Firebase. Если у вас уже есть приложения, зарегистрированные в существующем проекте Firebase, интерфейс командной строки FlutterFire попытается сопоставить их на основе текущей конфигурации вашего проекта Flutter.
Создает файл конфигурации Firebase (
firebase_options.dart
) и добавляет его в каталогlib/
вашего приложения Flutter.
На следующих шагах этого руководства вы добавите Vertex AI in Firebase SDK в свое приложение и выполните необходимую инициализацию, необходимую для использования SDK и Gemini API .
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.
Плагин Vertex AI in Firebase для Flutter ( firebase_vertexai
) обеспечивает доступ к Vertex AI Gemini API .
В каталоге проекта Flutter выполните следующую команду, чтобы установить основной плагин:
flutter pub add firebase_core
В файл
lib/main.dart
импортируйте основной плагин Firebase и файл конфигурации, созданный вами ранее:import 'package:firebase_core/firebase_core.dart'; import 'firebase_options.dart';
Также в файле
lib/main.dart
инициализируйте Firebase, используя объектDefaultFirebaseOptions
, экспортированный файлом конфигурации:await Firebase.initializeApp( options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform, );
Перестройте приложение Flutter:
flutter run
В каталоге проекта Flutter выполните следующую команду:
flutter pub add firebase_vertexai
После завершения перестройте проект Flutter:
flutter run
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.
import 'package:firebase_vertexai/firebase_vertexai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
// Initialize FirebaseApp
await Firebase.initializeApp();
// Initialize the Vertex AI service and the generative model
// Specify a model that supports your use case
// Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities
final model =
FirebaseVertexAI.instance.generativeModel(model: 'gemini-1.5-flash');
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:
import 'package:firebase_vertexai/firebase_vertexai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
await Firebase.initializeApp();
// Initialize the Vertex AI service and the generative model
// Specify a model that supports your use case
// Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities
final model =
FirebaseVertexAI.instance.generativeModel(model: 'gemini-1.5-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);
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.
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.
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
В этом руководстве предполагается, что вы знакомы с разработкой приложений с помощью Flutter.
Убедитесь, что ваша среда разработки и приложение Flutter соответствуют следующим требованиям:
- Дартс 3.2.0+
(Необязательно) Ознакомьтесь с примером приложения.
Вы можете быстро опробовать SDK, увидеть полную реализацию различных вариантов использования или использовать образец приложения, если у вас нет собственного приложения Flutter. Чтобы использовать пример приложения, вам необходимо подключить его к проекту Firebase .
Шаг 1. Настройте проект Firebase и подключите свое приложение к Firebase.
Если у вас уже есть проект Firebase и приложение, подключенное к Firebase
В консоли Firebase перейдите на страницу Build with Gemini .
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
иfirebaseml.googleapis.com
.
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
Войдите в консоль Firebase .
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.
В консоли Firebase перейдите на страницу Build with Gemini .
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
иfirebaseml.googleapis.com
.
Установите необходимые инструменты командной строки:
Если вы еще этого не сделали, установите Firebase CLI .
Войдите в Firebase, используя свою учетную запись Google, выполнив следующую команду:
firebase login
Установите интерфейс командной строки FlutterFire, выполнив следующую команду из любого каталога:
dart pub global activate flutterfire_cli
Настройте свои приложения для использования Firebase:
Используйте интерфейс командной строки FlutterFire, чтобы настроить приложения Flutter для подключения к Firebase.
В каталоге проекта Flutter выполните следующую команду, чтобы запустить рабочий процесс настройки приложения:
flutterfire configure
Рабочий процесс
flutterfire configure
выполняет следующее:Попросит вас выбрать платформы (iOS, Android, Интернет), поддерживаемые вашим приложением Flutter. Для каждой выбранной платформы интерфейс командной строки FlutterFire создает новое приложение Firebase в вашем проекте Firebase.
Вы можете выбрать либо использовать существующий проект Firebase, либо создать новый проект Firebase. Если у вас уже есть приложения, зарегистрированные в существующем проекте Firebase, интерфейс командной строки FlutterFire попытается сопоставить их на основе текущей конфигурации вашего проекта Flutter.
Создает файл конфигурации Firebase (
firebase_options.dart
) и добавляет его в каталогlib/
вашего приложения Flutter.
На следующих шагах этого руководства вы добавите Vertex AI in Firebase SDK в свое приложение и выполните необходимую инициализацию, необходимую для использования SDK и Gemini API .
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.
Плагин Vertex AI in Firebase для Flutter ( firebase_vertexai
) обеспечивает доступ к Vertex AI Gemini API .
В каталоге проекта Flutter выполните следующую команду, чтобы установить основной плагин:
flutter pub add firebase_core
В файл
lib/main.dart
импортируйте основной плагин Firebase и файл конфигурации, созданный вами ранее:import 'package:firebase_core/firebase_core.dart'; import 'firebase_options.dart';
Также в файле
lib/main.dart
инициализируйте Firebase, используя объектDefaultFirebaseOptions
, экспортированный файлом конфигурации:await Firebase.initializeApp( options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform, );
Перестройте приложение Flutter:
flutter run
В каталоге проекта Flutter выполните следующую команду:
flutter pub add firebase_vertexai
После завершения перестройте проект Flutter:
flutter run
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.
import 'package:firebase_vertexai/firebase_vertexai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
// Initialize FirebaseApp
await Firebase.initializeApp();
// Initialize the Vertex AI service and the generative model
// Specify a model that supports your use case
// Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities
final model =
FirebaseVertexAI.instance.generativeModel(model: 'gemini-1.5-flash');
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:
import 'package:firebase_vertexai/firebase_vertexai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
await Firebase.initializeApp();
// Initialize the Vertex AI service and the generative model
// Specify a model that supports your use case
// Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities
final model =
FirebaseVertexAI.instance.generativeModel(model: 'gemini-1.5-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);
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.
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.
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
В этом руководстве предполагается, что вы знакомы с разработкой приложений с помощью Flutter.
Убедитесь, что ваша среда разработки и приложение Flutter соответствуют следующим требованиям:
- Дартс 3.2.0+
(Необязательно) Ознакомьтесь с примером приложения.
Вы можете быстро опробовать SDK, увидеть полную реализацию различных вариантов использования или использовать образец приложения, если у вас нет собственного приложения Flutter. Чтобы использовать пример приложения, вам необходимо подключить его к проекту Firebase .
Шаг 1. Настройте проект Firebase и подключите свое приложение к Firebase.
Если у вас уже есть проект Firebase и приложение, подключенное к Firebase
В консоли Firebase перейдите на страницу Build with Gemini .
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
иfirebaseml.googleapis.com
.
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
Войдите в консоль Firebase .
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.
В консоли Firebase перейдите на страницу Build with Gemini .
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
иfirebaseml.googleapis.com
.
Установите необходимые инструменты командной строки:
Если вы еще этого не сделали, установите CLI Firebase .
Войдите в Firebase, используя свою учетную запись Google, выполнив следующую команду:
firebase login
Установите CLI Flutterfire, выполнив следующую команду из любого каталога:
dart pub global activate flutterfire_cli
Настройте свои приложения для использования Firebase:
Используйте CLI Flutterfire для настройки ваших приложений Flutter для подключения к Firebase.
Из вашего каталога проектов Flutter запустите следующую команду, чтобы запустить рабочую процесс конфигурации приложения:
flutterfire configure
flutterfire configure
Workflow выполняет следующее:Просит вас выбрать платформы (iOS, Android, Web), поддерживаемые в вашем приложении Flutter. Для каждой выбранной платформы Flutterfire CLI создает новое приложение Firebase в вашем проекте Firebase.
Вы можете выбрать либо использовать существующий проект Firebase, либо создать новый проект Firebase. Если у вас уже есть приложения, зарегистрированные в существующем проекте Firebase, CLI Flutterfire попытается сопоставить их в зависимости от вашей текущей конфигурации проекта Flutter.
Создает файл конфигурации Firebase (
firebase_options.dart
) и добавляет его вlib/
вашего приложения Flutter.
На следующих этапах этого руководства вы добавите Vertex AI in Firebase SDK в ваше приложение и заполните необходимую инициализацию, специфичную для использования SDK и Gemini API .
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.
Vertex AI in Firebase для Flutter ( firebase_vertexai
) обеспечивает доступ к Vertex AI Gemini API .
Из вашего каталога проектов Flutter запустите следующую команду для установки плагина Core:
flutter pub add firebase_core
В вашем файле
lib/main.dart
импортируйте плагин Core Firebase и файл конфигурации, который вы сгенерировали ранее:import 'package:firebase_core/firebase_core.dart'; import 'firebase_options.dart';
Также в вашем файле
lib/main.dart
инициализируйте Firebase, используя объектDefaultFirebaseOptions
, экспортируемый файлом конфигурации:await Firebase.initializeApp( options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform, );
Восстановите приложение для трепетания:
flutter run
Из вашего каталога проектов Flutter запустите следующую команду:
flutter pub add firebase_vertexai
После завершения, восстановите свой проект Flutter:
flutter run
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.
import 'package:firebase_vertexai/firebase_vertexai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
// Initialize FirebaseApp
await Firebase.initializeApp();
// Initialize the Vertex AI service and the generative model
// Specify a model that supports your use case
// Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities
final model =
FirebaseVertexAI.instance.generativeModel(model: 'gemini-1.5-flash');
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:
import 'package:firebase_vertexai/firebase_vertexai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
await Firebase.initializeApp();
// Initialize the Vertex AI service and the generative model
// Specify a model that supports your use case
// Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities
final model =
FirebaseVertexAI.instance.generativeModel(model: 'gemini-1.5-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);
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.
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.
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
Это руководство предполагает, что вы знакомы с разработкой приложений с Flutter.
Убедитесь, что ваша среда разработки и приложение Flutter соответствует следующим требованиям:
- Дарт 3.2.0+
(Необязательно) Проверьте приложение пример.
Вы можете быстро попробовать SDK, увидеть полную реализацию различных вариантов использования или использовать приложение Sample, если у вас нет собственного приложения Flutter. Чтобы использовать приложение Sample, вам нужно подключить его к проекту Firebase .
Шаг 1 : Настройте проект Firebase и подключите ваше приложение к Firebase
Если у вас уже есть проект Firebase и приложение, подключенное к Firebase
В консоли Firebase перейдите к сборке с страницей Близнецов .
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
иfirebaseml.googleapis.com
.
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
Войдите в консоли Firebase .
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 .
В консоли Firebase перейдите к сборке с страницей Близнецов .
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
иfirebaseml.googleapis.com
.
Установите необходимые инструменты командной строки:
Если вы еще этого не сделали, установите CLI Firebase .
Войдите в Firebase, используя свою учетную запись Google, выполнив следующую команду:
firebase login
Установите CLI Flutterfire, выполнив следующую команду из любого каталога:
dart pub global activate flutterfire_cli
Настройте свои приложения для использования Firebase:
Используйте CLI Flutterfire для настройки ваших приложений Flutter для подключения к Firebase.
Из вашего каталога проектов Flutter запустите следующую команду, чтобы запустить рабочую процесс конфигурации приложения:
flutterfire configure
flutterfire configure
Workflow выполняет следующее:Просит вас выбрать платформы (iOS, Android, Web), поддерживаемые в вашем приложении Flutter. Для каждой выбранной платформы Flutterfire CLI создает новое приложение Firebase в вашем проекте Firebase.
Вы можете выбрать либо использовать существующий проект Firebase, либо создать новый проект Firebase. Если у вас уже есть приложения, зарегистрированные в существующем проекте Firebase, CLI Flutterfire попытается сопоставить их в зависимости от вашей текущей конфигурации проекта Flutter.
Создает файл конфигурации Firebase (
firebase_options.dart
) и добавляет его вlib/
вашего приложения Flutter.
На следующих этапах этого руководства вы добавите Vertex AI in Firebase SDK в ваше приложение и заполните необходимую инициализацию, специфичную для использования SDK и Gemini API .
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.
Vertex AI in Firebase для Flutter ( firebase_vertexai
) обеспечивает доступ к Vertex AI Gemini API .
Из вашего каталога проектов Flutter запустите следующую команду для установки плагина Core:
flutter pub add firebase_core
В вашем файле
lib/main.dart
импортируйте плагин Core Firebase и файл конфигурации, который вы сгенерировали ранее:import 'package:firebase_core/firebase_core.dart'; import 'firebase_options.dart';
Также в вашем файле
lib/main.dart
инициализируйте Firebase, используя объектDefaultFirebaseOptions
, экспортируемый файлом конфигурации:await Firebase.initializeApp( options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform, );
Восстановите приложение для трепетания:
flutter run
Из вашего каталога проектов Flutter запустите следующую команду:
flutter pub add firebase_vertexai
После завершения, восстановите свой проект Flutter:
flutter run
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.
import 'package:firebase_vertexai/firebase_vertexai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
// Initialize FirebaseApp
await Firebase.initializeApp();
// Initialize the Vertex AI service and the generative model
// Specify a model that supports your use case
// Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities
final model =
FirebaseVertexAI.instance.generativeModel(model: 'gemini-1.5-flash');
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:
import 'package:firebase_vertexai/firebase_vertexai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
await Firebase.initializeApp();
// Initialize the Vertex AI service and the generative model
// Specify a model that supports your use case
// Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities
final model =
FirebaseVertexAI.instance.generativeModel(model: 'gemini-1.5-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);
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.
Дайте обратную связь о своем опыте работы с Vertex AI in Firebase