Começar a usar a API Gemini usando a Vertex AI nos SDKs do Firebase


Este guia mostra como começar a fazer chamadas para o Vertex AI Gemini API diretamente do seu app usando o Vertex AI in Firebase SDK para a plataforma escolhida.

Pré-requisitos

Este guia pressupõe que você esteja familiarizado com o uso de JavaScript para desenvolver e apps da Web. Este guia é independente de framework.

  • Verifique se o ambiente de desenvolvimento e o app da Web atendem aos seguintes requisitos requisitos:

    • Node.js (opcional)
    • Navegador da Web moderno

  • (Opcional) Confira o aplicativo de exemplo.

    Fazer o download do app de exemplo

    É possível testar o SDK rapidamente, ver uma implementação completa de vários recursos casos ou usar o aplicativo de exemplo se não tiver seu próprio aplicativo da Web. Para usar o app de exemplo, você precisará conectá-lo a um projeto do Firebase.

Etapa 1: configurar um projeto do Firebase e conectar o app ao Firebase

Se você já tem um projeto do Firebase e um app conectado a ele

  1. No console Firebase, acesse a página Build with Gemini.

  2. Clique no card Vertex AI in Firebase para iniciar um fluxo de trabalho que ajuda você conclua as tarefas a seguir. Se aparecer uma guia no console para Vertex AI, as tarefas serão concluídas.

  3. Siga para a próxima etapa deste guia para adicionar o SDK ao app.

Se você ainda não tiver um projeto do Firebase e um app conectado a ele


Etapa 2: adicionar o SDK

Com o projeto do Firebase configurado e o app conectado ao Firebase (consulte a etapa anterior), agora é possível adicionar o SDK do Vertex AI in Firebase ao seu app.

A biblioteca Vertex AI in Firebase fornece acesso aos Vertex AI Gemini API e está incluída como parte do SDK do Firebase para JavaScript para Web.

  1. Instale o SDK do Firebase para JavaScript para Web usando npm:

    npm install firebase

  2. Inicialize o Firebase no seu 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);

Etapa 3: inicializar o serviço Vertex AI e o modelo generativo

Antes de fazer chamadas de API, você precisa inicializar o Vertex AI. e o modelo generativo.

import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getVertexAI, getGenerativeModel } from "firebase/vertexai-preview";

// 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" });

Quando terminar o Guia explicativo, aprenda a escolher um modelo Gemini e, opcionalmente, um o local apropriado para seu caso de uso e app.

Etapa 4: chamar Vertex AI Gemini API

Agora que você conectou seu app ao Firebase, adicionou o SDK e inicializou o serviço Vertex AI e o modelo generativo, está tudo pronto para chamar o Vertex AI Gemini API.

Você pode usar generateContent() para gerar texto de uma solicitação de comando de texto exclusivo:

import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getVertexAI, getGenerativeModel } from "firebase/vertexai-preview";

// 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();

O que mais você pode fazer?

Saiba mais sobre os modelos do Gemini

Saiba mais sobre o modelos disponíveis para diversos casos de uso e as cotas e preços.

Testar outros recursos do Gemini API

Saiba como controlar a geração de conteúdo

Também é possível testar comandos e configurações de modelo usando Vertex AI Studio.


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