Gemini API tramite Vertex AI in Firebase
Crea funzionalità e app mobile e web basate sull'IA con i modelli Gemini e Imagen utilizzando Vertex AI in Firebase
Vertex AI in Firebase ti dà accesso ai più recenti modelli di IA generativa di Google: i modelli Gemini e Imagen 3.
Se devi chiamare Gemini API in Vertex AI o Imagen API direttamente dalla tua app mobile o web, anziché lato server, puoi utilizzare gli SDK Vertex AI in Firebase. Questi SDK client sono progettati specificamente per essere utilizzati con app mobile e web e offrono opzioni di sicurezza contro i client non autorizzati, nonché integrazioni con altri servizi Firebase.
Questi SDK client mobile/web sono disponibili in Swift, Kotlin/Java, JavaScript (per il web) e Dart (per Flutter).
Con questi SDK client, puoi aggiungere la personalizzazione dell'IA alle app, creare un'esperienza di chat con l'IA, creare ottimizzazioni e automazioni basate sull'IA e molto altro ancora.
Se stai cercando modi per accedere ai modelli Gemini o Imagen sul lato server (ad esempio con Python, Node.js o Go), consulta gli
SDK Vertex AI lato server,
Genkit o
Firebase Extensions per Gemini API.
Funzionalità chiave
| Input multimodale e in linguaggio naturale |
I modelli Gemini sono multimodali, pertanto i prompt inviati a Gemini API possono includere testo, immagini, PDF, video e audio.
Sia i modelli Gemini che Imagen possono essere attivati con input in linguaggio naturale. |
| Suite di funzionalità in crescita | Con gli SDK, puoi chiamare Gemini API o Imagen API direttamente dalla tua app mobile o web per creare esperienze di chat con l'IA, generare immagini,utilizzare chiamate di funzioni (strumenti), stream di input e output (incluso l'audio), e altro ancora. |
| Sicurezza e prevenzione di abusi per le app di produzione |
Utilizza Firebase App Check
per proteggere le API che accedono ai modelli Gemini e Imagen
da abusi da parte di client non autorizzati.
Vertex AI in Firebase ha anche limiti di frequenza per utente per impostazione predefinita e questi limiti di frequenza per utente sono completamente configurabili. |
| Infrastruttura solida | Sfrutta un'infrastruttura scalabile progettata per l'utilizzo con app mobile e web, ad esempio la gestione dei file con Cloud Storage for Firebase, la gestione dei dati strutturati con le offerte di database Firebase (come Cloud Firestore) e l'impostazione dinamica delle configurazioni di runtime con Firebase Remote Config. |
Come funziona?
Gli SDK Vertex AI in Firebase ti consentono di chiamare Gemini API in Vertex AI e Imagen API direttamente dalla tua app web o mobile, eliminando la necessità di configurare un backend.
Scopri di più su Gemini API di Vertex AI, che ti consente di accedere ai modelli Gemini.
Percorso di implementazione
| Collega la tua app a Firebase | Registra la tua app con il tuo progetto Firebase, quindi aggiungi la configurazione Firebase alla tua app. | |
| Installa e inizializza l'SDK | Installa l'SDK Vertex AI in Firebase specifico per la piattaforma della tua app, quindi inizializza il servizio Vertex AI e il modello generativo nella tua app. | |
| Invia richieste di prompt ai modelli Gemini e Imagen | Utilizza gli SDK per inviare al modello Gemini prompt solo testo o multimodali per generare testo, codice e (a breve) output audio e immagine.
In alternativa, puoi chiedere a un modello Imagen di generare immagini.
Utilizza chiamate più complesse per creare esperienze di chat o utilizza chiamate di funzione. |
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| Prepararsi alla produzione | Implementa integrazioni importanti per le app mobile e web, ad esempio proteggi l'API da abusi con Firebase App Check e includere file di grandi dimensioni nelle richieste utilizzando gli URL Cloud Storage for Firebase. |
Passaggi successivi
Inizia ad accedere a un modello dalla tua app mobile o web
Sperimenta i prompt