Firebase SDK で Vertex AI を使用して Gemini API を使ってみる

このガイドでは、 Vertex AI Gemini API 選択したプラットフォーム用の Vertex AI in Firebase SDK。

Gemini API を使用するその他のオプション

• 必要に応じて別の「Google AI」を試しますバージョン Gemini API
  無料でアクセス （制限の範囲内で、利用可能な場合） Google AI Studio および Google AI クライアント SDK。 これらの SDK は、モバイルアプリとウェブアプリのプロトタイピングにのみ使用してください。

  Gemini API の仕組みを理解したら、 Vertex AI in Firebase SDK に移行する モバイルアプリやウェブアプリ向けの 重要な追加機能が数多く含まれています 使用して API を不正使用から保護するなど、 Firebase App Check とサポート リクエスト内のサイズの大きいメディア ファイル。

• 必要に応じてサーバーサイドで Vertex AI Gemini API を呼び出す
  こちらの サーバーサイド Vertex AI SDK Firebase Genkit Gemini API は Firebase Extensions へ。

前提条件

ステップ 1: Firebase プロジェクトを設定し、アプリを Firebase に接続する

Firebase プロジェクトと Firebase に接続されたアプリがすでにある場合

1. Firebase コンソールで、 Gemini を使用した構築ページ。

2. Vertex AI in Firebase カードをクリックすると、以下に役立つワークフローを起動できます。 次のタスクを行います。（コンソールに Vertex AI の場合、これらのタスクは完了です）。

   • 以下を使用するには、プロジェクトをアップグレードしてください。 従量課金制の Blaze 料金プラン。

   • プロジェクトで次の 2 つの API を有効にします。
     aiplatform.googleapis.com および firebaseml.googleapis.com。

3. このガイドの次のステップに進んで、SDK をアプリに追加します。

Firebase プロジェクトと Firebase に接続されたアプリがまだない場合

Firebase プロジェクトを設定します

1. Firebase コンソールにログインします。

2. [プロジェクトを作成] をクリックして、次のいずれかのオプションを使用します。

   • オプション 1: まったく新しい Firebase プロジェクト（およびその基盤となるプロジェクト）を作成する Google Cloud プロジェクトを自動的に作成） 「プロジェクトの作成」セクションの説明します。

   • オプション 2: 「Firebase を追加する」既存の Google Cloud プロジェクトに追加する Cloud コンソールのプルダウン メニューから Google Cloud プロジェクト名 「プロジェクトの作成」セクションの説明します。

   確認を求めるメッセージが表示されたら、セットアップの必要はありません。 Vertex AI in Firebase SDK を使用する Google Analytics。

3. Firebase コンソールで、 Gemini を使用した構築ページ。

4. Vertex AI in Firebase カードをクリックすると、以下に役立つワークフローを起動できます。 次のタスクを行います。（コンソールに Vertex AI の場合、これらのタスクは完了です）。

   • 以下を使用するには、プロジェクトをアップグレードしてください。 従量課金制の Blaze 料金プラン。

   • プロジェクトで次の 2 つの API を有効にします。
     aiplatform.googleapis.com および firebaseml.googleapis.com。

アプリを Firebase に接続する

ステップ 2: SDK を追加する

Firebase プロジェクトを設定し、アプリを Firebase に接続したら、 （前のステップを参照）これで、Vertex AI in Firebase SDK をアプリに追加できるようになりました。

ステップ 3: Vertex AI サービスと生成モデルを初期化する

API 呼び出しを行う前に、Vertex AI を初期化する必要があります。 生成モデルの違いです

スタートガイドを読み終えたら、 Gemini モデルと（必要に応じて） location を使用します。

ステップ 4: Vertex AI Gemini API を呼び出す

アプリを Firebase に接続し、SDK を追加して初期化を終えたので、 Vertex AI サービスと生成モデル、 Vertex AI Gemini API を呼び出す準備が整いました。

generateContent() を使用すると、テキストのみのプロンプトからテキストを生成できます。 request:

<ph type="x-smartling-placeholder">で確認できます。

Google アシスタントの機能

Gemini モデルの詳細

詳しくは、 さまざまなユースケースで利用可能な および 割り当てと料金をご確認ください。

Gemini API のその他の機能を試す

• テキスト生成の詳細 テキストのみのプロンプト: レスポンスをストリーミングします
• テキストの生成元 マルチモーダル プロンプト （テキスト、画像、PDF、動画、音声を含む）。
• マルチターンの会話（チャット）を構築する。
• 関数呼び出しを使用して接続する 生成モデルを外部のシステムや情報にエクスポートできます。

コンテンツの生成を制御する方法

• 以下を含むプロンプト設計について理解する ベスト プラクティス、戦略、プロンプトの例。
• 次のようなモデル パラメータを構成する temperature と max output トークンです。
• 安全性設定を使用して、 害を及ぼすおそれのある回答が返される可能性が高まります。

で確認できます。 また、Terraform を使用してプロンプトやモデル構成をテストすることもできます。 Vertex AI Studio。

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