Quando chiami Gemini API dalla tua app utilizzando un SDK Vertex AI in Firebase, puoi chiedere al modello Gemini di generare del testo in base a un input di solo testo.
Prima di iniziare
Se non l'hai ancora fatto, consulta la
guida introduttiva, che descrive come configurare il progetto Firebase, collegare l'app a Firebase, aggiungere l'SDK, inizializzare il servizio Vertex AI e creare un'istanza GenerativeModel.
Generare testo da input di solo testo
Puoi chiamare Gemini API con un input che include solo testo. Per queste chiamate, devi utilizzare un modello che supporti prompt solo di testo (come Gemini 2.0 Flash).
Scegli se vuoi riprodurre la risposta in streaming (generateContentStream) o attendere la risposta fino a quando non viene generato l'intero risultato (generateContent).
Streaming
Puoi ottenere interazioni più rapide non aspettando l'intero risultato della generazione del modello, ma utilizzando lo streaming per gestire i risultati parziali.
Questo esempio mostra come utilizzare
generateContentStreamper riprodurre in streaming il testo generato da una richiesta di prompt che include solo testo:
import FirebaseVertexAI
// Initialize the Vertex AI service
let vertex = VertexAI.vertexAI()
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
let model = vertex.generativeModel(modelName: "gemini-2.0-flash")
// Provide a prompt that contains text
let prompt = "Write a story about a magic backpack."
// To stream generated text output, call generateContentStream with the text input
let contentStream = try model.generateContentStream(prompt)
for try await chunk in contentStream {
if let text = chunk.text {
print(text)
}
}
Senza streaming
In alternativa, puoi attendere l'intero risultato anziché lo streaming. Il risultato viene restituito solo dopo che il modello ha completato l'intero processo di generazione.
Questo esempio mostra come utilizzare
generateContent
per generare testo da una richiesta di prompt che include solo testo:
import FirebaseVertexAI
// Initialize the Vertex AI service
let vertex = VertexAI.vertexAI()
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
let model = vertex.generativeModel(modelName: "gemini-2.0-flash")
// Provide a prompt that contains text
let prompt = "Write a story about a magic backpack."
// To generate text output, call generateContent with the text input
let response = try await model.generateContent(prompt)
print(response.text ?? "No text in response.")
Scopri come scegliere un modello e, facoltativamente, una località appropriata per il tuo caso d'uso e la tua app.
Cos'altro puoi fare?
- Scopri come contare i token prima di inviare prompt lunghi al modello.
- Inizia a pensare alla preparazione per la produzione, inclusa la configurazione di Firebase App Check per proteggere il Gemini API da abusi da parte di clienti non autorizzati. Inoltre, assicurati di consultare l'elenco di controllo per la produzione.
Provare altre funzionalità
- Crea conversazioni a più turni (chat).
- Genera testo da prompt multimodali (inclusi testo, immagini, PDF, video e audio).
- Genera output strutturato (ad esempio JSON) da prompt di testo e multimodali.
- Genera immagini da prompt di testo.
- Utilizza le chiamate di funzione per collegare i modelli generativi a sistemi e informazioni esterni.
Scopri come controllare la generazione di contenuti
- Comprendi la progettazione dei prompt, tra cui le best practice, le strategie e i prompt di esempio.
- Configura i parametri del modello, ad esempio la temperatura e il numero massimo di token di output (per Gemini) o le proporzioni e la generazione di persone (per Imagen).
- Utilizza le impostazioni di sicurezza per regolare la probabilità di ricevere risposte che potrebbero essere considerate dannose.
Scopri di più sui modelli supportati
Scopri i modelli disponibili per vari casi d'uso e le relative quote e prezzi.Inviare un feedback sulla tua esperienza con Vertex AI in Firebase