Vertex AI in Firebase SDK'sını kullanarak uygulamanızdan Gemini API'ü çağırırken Gemini modelinden yalnızca metin girişine göre metin oluşturmasını isteyebilirsiniz.
Başlamadan önce
Henüz yapmadıysanız Firebase projenizi oluşturma, uygulamanızı Firebase'e bağlama, SDK'yı ekleme, Vertex AI hizmetini başlatma ve GenerativeModel örneği oluşturma hakkında bilgi veren başlangıç kılavuzunu tamamlayın.
Yalnızca metin girişinden metin oluşturma
Gemini API işlevini yalnızca metin içeren girişlerle çağırabilirsiniz. Bu aramalar için yalnızca metin istemlerini destekleyen bir model (Gemini 2.0 Flash gibi) kullanmanız gerekir.
Yanıtı akış şeklinde mi (generateContentStream) yoksa sonucun tamamı oluşturulana kadar mı (generateContent) beklemek istediğinizi seçin.
Akış
Model oluşturma işleminin sonucunun tamamını beklemek yerine kısmi sonuçları işlemek için akış özelliğini kullanarak daha hızlı etkileşimler elde edebilirsiniz.
Bu örnekte, yalnızca metin içeren bir istem isteğinden oluşturulan metni aktarmak için generateContentStream işlevinin nasıl kullanılacağı gösterilmektedir:
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)
}
}
Akış olmadan
Alternatif olarak, aktarmak yerine sonucun tamamını bekleyebilirsiniz. Sonuç yalnızca model tüm oluşturma sürecini tamamladıktan sonra döndürülür.
Bu örnekte, yalnızca metin içeren bir istem isteğinden metin oluşturmak için generateContent işlevinin nasıl kullanılacağı gösterilmektedir:
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.")
Kullanım alanınıza ve uygulamanıza uygun bir modeli ve isteğe bağlı olarak bir konum nasıl seçeceğinizi öğrenin.
Başka neler yapabilirsiniz?
- Modele uzun istemler göndermeden önce jetonları nasıl sayacağınızı öğrenin.
- Gemini API'ı yetkisiz istemciler tarafından kötüye kullanıma karşı korumak için Firebase App Check oluşturma da dahil olmak üzere üretime hazırlanmaya başlayın. Ayrıca üretim kontrol listesini de inceleyin.
Diğer özellikleri deneyin
- Çoklu katılımlı görüşmeler (sohbet) oluşturun.
- Çoklu formatlı istemlerden (metin, resim, PDF, video ve ses dahil) metin oluşturun.
- Hem metin hem de çoklu modal istemlerden yapılandırılmış çıkış (JSON gibi) oluşturun.
- Metin istemlerinden resim oluşturabilirsiniz.
- Üretken modelleri harici sistemlere ve bilgilere bağlamak için işlev çağırma özelliğini kullanın.
İçerik oluşturmayı nasıl kontrol edeceğinizi öğrenin
- En iyi uygulamalar, stratejiler ve örnek istemler dahil olmak üzere istem tasarımını anlama
- Sıcaklık ve maksimum çıkış jetonu (Gemini için) ya da en boy oranı ve kişi oluşturma (Imagen için) gibi model parametrelerini yapılandırın.
- Zararlı olarak değerlendirilebilecek yanıtlar alma olasılığını ayarlamak için güvenlik ayarlarını kullanın.
Desteklenen modeller hakkında daha fazla bilgi
Çeşitli kullanım alanları için kullanılabilen modeller, kotaları ve fiyatlandırmaları hakkında bilgi edinin.Vertex AI in Firebase ile ilgili deneyiminiz hakkında geri bildirim verme