Mulai gunakan GeminiIAP API menggunakan Vertex akhir AI di SDK Firebase

Panduan ini menunjukkan cara untuk mulai melakukan panggilan ke Vertex AI Gemini API langsung dari aplikasi menggunakan Vertex AI in Firebase SDK untuk platform yang Anda pilih.

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 tersebut harus digunakan hanya untuk pembuatan 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 besar dalam permintaan.

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

Prasyarat

Langkah 1: Siapkan project Firebase dan hubungkan aplikasi Anda ke Firebase

Jika Anda sudah memiliki project Firebase dan aplikasi yang terhubung ke Firebase

1. Di Firebase console, buka halaman Build with Gemini.

2. Klik kartu Vertex AI in Firebase untuk meluncurkan alur kerja yang membantu Anda menyelesaikan tugas-tugas berikut:

   • Upgrade project Anda untuk menggunakan paket harga Blaze bayar sesuai penggunaan.

   • Aktifkan API yang diperlukan di project Anda (Vertex AI API dan Vertex AI in Firebase API).

3. Lanjutkan ke langkah berikutnya dalam panduan ini untuk menambahkan SDK ke aplikasi Anda.

Jika Anda belum memiliki project Firebase dan aplikasi yang terhubung ke Firebase

Menyiapkan project Firebase

1. Login ke Firebase console.

2. Klik Create project, lalu gunakan salah satu opsi berikut:

   • Opsi 1: Buat project Firebase yang sepenuhnya baru (dan project Google Cloud yang mendasarinya secara otomatis) dengan memasukkan nama project baru di langkah pertama alur kerja "Create project".

   • Opsi 2: "Tambahkan Firebase" ke project Google Cloud yang ada dengan memilih nama project Google Cloud dari menu drop-down di langkah pertama alur kerja "Create project".

   Perhatikan bahwa saat diminta, Anda tidak perlu menyiapkan Google Analytics untuk menggunakan SDK Vertex AI in Firebase.

3. Di Firebase console, buka halaman Build with Gemini.

4. Klik kartu Vertex AI in Firebase untuk meluncurkan alur kerja yang membantu Anda menyelesaikan tugas berikut:

   • Upgrade project Anda untuk menggunakan paket harga Blaze bayar sesuai penggunaan.

   • Aktifkan API yang diperlukan di project Anda (Vertex AI API dan Vertex AI in Firebase API).

Menghubungkan aplikasi ke Firebase

Langkah 2: Tambahkan SDK

Setelah project Firebase disiapkan dan aplikasi Anda terhubung ke Firebase (lihat langkah sebelumnya), Anda kini dapat menambahkan Vertex AI in Firebase SDK ke aplikasi Anda.

Langkah 3: Lakukan inisialisasi layanan Vertex AI dan model generatif

Sebelum dapat melakukan panggilan API, Anda perlu melakukan inisialisasi layanan Vertex AI dan model generatif.

Setelah menyelesaikan panduan memulai, pelajari cara memilih model Gemini dan (opsional) lokasi yang sesuai untuk kasus penggunaan dan aplikasi Anda.

Langkah 4: Panggil Vertex AI Gemini API

Setelah menghubungkan aplikasi ke Firebase, menambahkan SDK, dan menginisialisasi layanan Vertex AI serta model generatif, Anda siap memanggil Vertex AI Gemini API.

Anda dapat menggunakan generateContent() untuk membuat teks dari permintaan prompt khusus teks:

Kamu bisa apa lagi?

Pelajari model Gemini lebih lanjut

Pelajari model yang tersedia untuk berbagai kasus penggunaan serta kuota dan harganya.

Mencoba kemampuan lain Gemini API

• Pelajari lebih lanjut cara membuat teks dari perintah teks saja, termasuk cara menstreaming respons.
• Buat teks dari perintah multimodal (termasuk teks, gambar, PDF, video, dan audio).
• Buat percakapan multi-giliran (chat).
• Buat output terstruktur (seperti JSON) dari prompt teks dan multimodal.
• 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.
• Konfigurasikan parameter model seperti temperatur dan token output maksimum.
• 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.

Berikan masukan tentang pengalaman Anda dengan Vertex AI in Firebase