При вызове API Gemini из вашего приложения с помощью Vertex AI в Firebase SDK вы можете предложить модели Gemini сгенерировать текст на основе только текстового ввода.
При желании поэкспериментируйте с альтернативной версией API Gemini « 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 API Gemini , перейдите на наши Vertex AI в Firebase SDK (эта документация), которые имеют 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 запросах .
При необходимости вызовите серверный API Vertex AI Gemini (например, с помощью Python, Node.js или Go).
Используйте серверные Vertex AI SDK , Genkit или Firebase Extensions для Gemini API .
Прежде чем начать
Если вы еще этого не сделали, прочтите руководство по началу работы , в котором описывается, как настроить проект Firebase, подключить приложение к Firebase, добавить SDK, инициализировать службу Vertex AI и создать экземпляр GenerativeModel .
Генерировать текст из текстового ввода
Вы можете вызвать Gemini API , введя только текст. Для этих вызовов необходимо использовать модель, поддерживающую только текстовые подсказки (например, Gemini 2.0 Flash ).
Выберите, хотите ли вы передать ответ в потоковом режиме ( generateContentStream ) или дождаться ответа, пока не будет сгенерирован весь результат ( generateContent ).
Потоковое вещание
Вы можете добиться более быстрого взаимодействия, не дожидаясь получения всего результата от создания модели, а вместо этого используйте потоковую передачу для обработки частичных результатов.
Без потоковой передачи
Альтернативно, вы можете дождаться всего результата вместо потоковой передачи; результат возвращается только после того, как модель завершит весь процесс генерации.
Узнайте, как выбрать модель и, при необходимости, местоположение, подходящее для вашего варианта использования и приложения.
Что еще вы можете сделать?
- Узнайте, как считать токены, прежде чем отправлять модели длинные запросы.
- Начните думать о подготовке к работе, включая настройку Firebase App Check для защиты Gemini API от злоупотреблений со стороны неавторизованных клиентов. Также обязательно ознакомьтесь с производственным контрольным списком .
Попробуйте другие возможности
- Стройте многоходовые разговоры (чат) .
- Генерируйте текст из мультимодальных подсказок (включая текст, изображения, PDF-файлы, видео и аудио).
- Генерируйте структурированный вывод (например, JSON) как из текстовых, так и из мультимодальных подсказок.
- Генерируйте изображения из текстовых подсказок.
- 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 выходной мощности (для Gemini ) или соотношение сторон и поколение людей (для Imagen ).
- Используйте настройки безопасности , чтобы настроить вероятность получения ответов, которые могут быть расценены как вредные.
Узнайте больше о поддерживаемых моделях
Узнайте о моделях, доступных для различных вариантов использования , а также об их квотах и ценах .Оставьте отзыв о своем опыте использования Vertex AI в Firebase.