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 использованием JavaScript для разработки веб-приложений. Это руководство не зависит от платформы.
Убедитесь, что ваша среда разработки и веб-приложение соответствуют следующим требованиям:
- (Необязательно) Node.js
- Современный веб-браузер
(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 веб-приложения. 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
.
Продолжайте выполнять рабочий процесс генеративного искусственного интеллекта консоли, чтобы подключить свое приложение к Firebase, который включает в себя следующие задачи:
Регистрация вашего приложения в проекте Firebase.
Добавление объекта конфигурации Firebase в ваше приложение.
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.
Библиотека Vertex AI in Firebase обеспечивает доступ к Vertex AI Gemini API и включена в состав Firebase JavaScript SDK для Интернета.
Установите Firebase JS SDK для Интернета с помощью npm:
npm install firebase
Инициализируйте Firebase в своем приложении:
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);
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 { initializeApp } from "firebase/app";
import { getVertexAI, getGenerativeModel } from "firebase/vertexai-preview";
// 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);
// Initialize the generative model with a model that supports your use case
// Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities
const model = getGenerativeModel(vertexAI, { 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 { initializeApp } from "firebase/app";
import { getVertexAI, getGenerativeModel } from "firebase/vertexai-preview";
// 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);
// Initialize the generative model with a model that supports your use case
// Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities
const model = getGenerativeModel(vertexAI, { model: "gemini-1.5-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();
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 использованием JavaScript для разработки веб-приложений. Это руководство не зависит от платформы.
Убедитесь, что ваша среда разработки и веб-приложение соответствуют следующим требованиям:
- (Необязательно) Node.js
- Современный веб-браузер
(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 веб-приложения. 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
.
Продолжайте выполнять рабочий процесс генеративного искусственного интеллекта консоли, чтобы подключить свое приложение к Firebase, который включает в себя следующие задачи:
Регистрация вашего приложения в проекте Firebase.
Добавление объекта конфигурации Firebase в ваше приложение.
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.
Библиотека Vertex AI in Firebase обеспечивает доступ к Vertex AI Gemini API и включена в состав Firebase JavaScript SDK для Интернета.
Установите Firebase JS SDK для Интернета с помощью npm:
npm install firebase
Инициализируйте Firebase в своем приложении:
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);
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 { initializeApp } from "firebase/app";
import { getVertexAI, getGenerativeModel } from "firebase/vertexai-preview";
// 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);
// Initialize the generative model with a model that supports your use case
// Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities
const model = getGenerativeModel(vertexAI, { 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 { initializeApp } from "firebase/app";
import { getVertexAI, getGenerativeModel } from "firebase/vertexai-preview";
// 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);
// Initialize the generative model with a model that supports your use case
// Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities
const model = getGenerativeModel(vertexAI, { model: "gemini-1.5-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();
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 использованием JavaScript для разработки веб-приложений. Это руководство не зависит от платформы.
Убедитесь, что ваша среда разработки и веб-приложение соответствуют следующим требованиям:
- (Необязательно) Node.js
- Современный веб-браузер
(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 веб-приложения. 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
.
Продолжить в рабочем процессе Generative AI консоли, чтобы подключить ваше приложение к Firebase, которая включает в себя эти задачи:
Зарегистрирование вашего приложения с помощью вашего проекта Firebase.
Добавление объекта конфигурации Firebase в ваше приложение.
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 обеспечивает доступ к Vertex AI Gemini API и включен как часть JavaScript SDK Firebase SDK для Интернета.
Установите Firebase JS SDK для Интернета, используя NPM:
npm install firebase
Инициализируйте Firebase в вашем приложении:
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);
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 { initializeApp } from "firebase/app";
import { getVertexAI, getGenerativeModel } from "firebase/vertexai-preview";
// 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);
// Initialize the generative model with a model that supports your use case
// Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities
const model = getGenerativeModel(vertexAI, { 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 { initializeApp } from "firebase/app";
import { getVertexAI, getGenerativeModel } from "firebase/vertexai-preview";
// 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);
// Initialize the generative model with a model that supports your use case
// Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities
const model = getGenerativeModel(vertexAI, { model: "gemini-1.5-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();
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 использованием JavaScript для разработки веб -приложений. Это руководство не зависит от фреймворта.
Убедитесь, что ваша среда разработки и веб -приложение соответствует следующим требованиям:
- (Необязательно) node.js
- Современный веб -браузер
(Необязательно) Проверьте приложение пример.
Вы можете быстро попробовать SDK, увидеть полную реализацию различных вариантов использования или использовать приложение пример, если у вас нет собственного веб -приложения. 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
.
Продолжить в рабочем процессе Generative AI консоли, чтобы подключить ваше приложение к Firebase, которая включает в себя эти задачи:
Зарегистрирование вашего приложения с помощью вашего проекта Firebase.
Добавление объекта конфигурации Firebase в ваше приложение.
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 обеспечивает доступ к Vertex AI Gemini API и включен как часть JavaScript SDK Firebase SDK для Интернета.
Установите Firebase JS SDK для Интернета, используя NPM:
npm install firebase
Инициализируйте Firebase в вашем приложении:
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);
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 { initializeApp } from "firebase/app";
import { getVertexAI, getGenerativeModel } from "firebase/vertexai-preview";
// 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);
// Initialize the generative model with a model that supports your use case
// Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities
const model = getGenerativeModel(vertexAI, { 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 { initializeApp } from "firebase/app";
import { getVertexAI, getGenerativeModel } from "firebase/vertexai-preview";
// 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);
// Initialize the generative model with a model that supports your use case
// Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities
const model = getGenerativeModel(vertexAI, { model: "gemini-1.5-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();
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