En esta guía, se muestra cómo comenzar a realizar llamadas a Vertex AI Gemini API directamente desde tu app con el SDK de Vertex AI in Firebase para la plataforma que elijas.
Requisitos previos
En esta guía, se da por sentado que estás familiarizado con el uso de JavaScript para desarrollar apps web. Esta guía no depende del framework.
Asegúrate de que el entorno de desarrollo y la app web cumplan con los siguientes requisitos:
- (Opcional) Node.js
- Navegador web moderno
(Opcional) Revisa la app de ejemplo.
Puedes probar el SDK rápidamente, ver una implementación completa de varios casos de uso o usar la app de ejemplo si no tienes tu propia app web. Para usar la app de ejemplo, deberás conectarla a un proyecto de Firebase.
Paso 1: Configura un proyecto de Firebase y conecta tu app a Firebase
Si ya tienes un proyecto de Firebase y una app conectada a Firebase
En la consola de Firebase, ve a la página Compile with Gemini.
Haz clic en la tarjeta Vertex AI in Firebase para iniciar un flujo de trabajo que te ayude a completar las siguientes tareas:
Actualiza tu proyecto para usar el plan de precios Blaze (pago por uso).
Habilita las APIs necesarias en tu proyecto (API de Vertex AI y API de Vertex AI in Firebase).
Continúa con el siguiente paso de esta guía para agregar el SDK a tu app.
Si no tienes un proyecto de Firebase ni una app conectada a Firebase
Paso 2: Agrega el SDK
Con tu proyecto de Firebase configurado y tu app conectada a Firebase (consulta el paso anterior), ahora puedes agregar el SDK de Vertex AI in Firebase a tu app.
La biblioteca Vertex AI in Firebase proporciona acceso a Vertex AI Gemini API y se incluye como parte del SDK de Firebase JavaScript para la Web.
Instala el SDK de Firebase JS para la Web con npm:
npm install firebase
Inicializa Firebase en tu app:
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);
Paso 3: Inicializa el servicio Vertex AI y el modelo generativo
Antes de poder realizar llamadas a la API, debes inicializar el servicio Vertex AI y el modelo generativo.
import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getVertexAI, getGenerativeModel } from "firebase/vertexai";
// 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" });
Cuando termines la guía de introducción, aprende a elegir un modelo de Gemini y, de manera opcional, una ubicación adecuada para tu caso de uso y app.
Paso 4: Llama a Vertex AI Gemini API
Ahora que conectaste tu app a Firebase, agregaste el SDK y inicializaste el servicio Vertex AI y el modelo generativo, está todo listo para llamar a Vertex AI Gemini API.
Puedes usar generateContent()
para generar texto a partir de una solicitud de instrucción solo de texto:
import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getVertexAI, getGenerativeModel } from "firebase/vertexai";
// 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();
¿Qué más puedes hacer?
Más información sobre los modelos de Gemini
Obtén información sobre los modelos disponibles para varios casos de uso y sus cuotas y precios.
Prueba otras funciones de Gemini API
- Obtén más información para generar texto a partir de instrucciones de solo texto, incluida la transmisión de la respuesta.
- Genera texto a partir de instrucciones multimodales (incluidos texto, imágenes, PDF, video y audio).
- Crear conversaciones de varios turnos (chat)
- Genera salidas estructuradas (como JSON) a partir de instrucciones multimodales y de texto.
- Usa las llamadas a funciones para conectar los modelos generativos a sistemas y datos externos.
Aprende a controlar la generación de contenido
- Comprende el diseño de instrucciones, incluidas las prácticas recomendadas, las estrategias y los ejemplos de instrucciones.
- Configura los parámetros del modelo, como la temperatura y la cantidad máxima de tokens de salida.
- Usa la configuración de seguridad para ajustar la probabilidad de recibir respuestas que se puedan considerar dañinas.
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