Buat teks dari perintah khusus teks menggunakan GeminiIAP
Tetap teratur dengan koleksi Simpan dan kategorikan konten berdasarkan preferensi Anda.

Saat memanggil Gemini API dari aplikasi menggunakan Vertex AI in Firebase SDK, Anda dapat meminta model Gemini untuk menghasilkan teks berdasarkan input khusus teks.

Opsi lain untuk menggunakan Gemini API

Secara opsional, bereksperimenlah dengan versi "Google AI" alternatif dari Gemini API
Dapatkan akses tanpa biaya (dalam batas dan jika tersedia) menggunakan Google AI Studio dan SDK klien Google AI. SDK ini harus digunakan untuk hanya membuat prototipe di aplikasi seluler dan web.

Setelah Anda memahami cara kerja Gemini API, migrasikan ke Vertex AI in Firebase SDK kami (dokumentasi ini), yang memiliki banyak fitur tambahan yang penting untuk aplikasi seluler dan web, seperti melindungi API dari penyalahgunaan menggunakan Firebase App Check dan dukungan untuk file media berukuran besar dalam permintaan.

Secara opsional, panggil sisi server Gemini API in Vertex AI (seperti dengan Python, Node.js, atau Go)
Gunakan SDK Vertex AI sisi server, Genkit, atau Firebase Extensions untuk Gemini API.

Sebelum memulai

Jika Anda belum melakukannya, selesaikan panduan memulai, yang menjelaskan cara menyiapkan project Firebase, menghubungkan aplikasi ke Firebase, menambahkan SDK, menginisialisasi layanan Vertex AI, dan membuat instance GenerativeModel.

Membuat teks dari input khusus teks

Anda dapat memanggil Gemini API dengan input yang hanya menyertakan teks. Untuk panggilan ini, Anda perlu menggunakan model yang mendukung perintah khusus teks (seperti Gemini 2.0 Flash).

Pilih apakah Anda ingin melakukan streaming respons (generateContentStream) atau menunggu respons hingga seluruh hasilnya dihasilkan (generateContent).

Streaming

Anda dapat mencapai interaksi yang lebih cepat dengan tidak menunggu seluruh hasil dari pembuatan model, dan sebagai gantinya menggunakan streaming untuk menangani hasil sebagian.

Tanpa streaming

Atau, Anda dapat menunggu seluruh hasil, bukan melakukan streaming; hasil hanya ditampilkan setelah model menyelesaikan seluruh proses pembuatan.

Pelajari cara memilih model dan secara opsional lokasi yang sesuai untuk kasus penggunaan dan aplikasi Anda.

Kamu bisa apa lagi?

Pelajari cara menghitung token sebelum mengirim perintah panjang ke model.
Mulailah memikirkan persiapan produksi, termasuk menyiapkan Firebase App Check untuk melindungi Gemini API dari penyalahgunaan oleh klien yang tidak sah. Selain itu, pastikan untuk meninjau checklist produksi.

Mencoba kemampuan lain

Buat percakapan multi-giliran (chat).
Buat teks dari perintah multimodal (termasuk teks, gambar, PDF, video, dan audio).
Buat output terstruktur (seperti JSON) dari prompt teks dan multimodal.
Buat gambar dari perintah teks.
Gunakan panggilan fungsi untuk menghubungkan model generatif ke sistem dan informasi eksternal.

Pelajari cara mengontrol pembuatan konten

Memahami desain perintah, termasuk praktik terbaik, strategi, dan contoh perintah.
Mengonfigurasi parameter model seperti suhu dan token output maksimum (untuk Gemini) atau rasio aspek dan pembuatan orang (untuk Imagen).
Gunakan setelan keamanan untuk menyesuaikan kemungkinan mendapatkan respons yang mungkin dianggap berbahaya.

Anda juga dapat bereksperimen dengan perintah dan konfigurasi model menggunakan Vertex AI Studio.

Pelajari lebih lanjut model yang didukung

Pelajari model yang tersedia untuk berbagai kasus penggunaan serta kuota dan harga-nya.

Berikan masukan tentang pengalaman Anda dengan Vertex AI in Firebase

Buat teks dari perintah khusus teks menggunakan GeminiIAP Tetap teratur dengan koleksi Simpan dan kategorikan konten berdasarkan preferensi Anda.