Questa guida illustra come iniziare a effettuare chiamate a Vertex AI Gemini API direttamente dalla tua app utilizzando l'SDK Vertex AI in Firebase per la piattaforma scelta.
Tieni presente che puoi utilizzare questa guida anche per iniziare ad accedere ai modelli Imagen utilizzando gli SDK Vertex AI in Firebase.
Prerequisiti
Swift
Questa guida presuppone che tu abbia dimestichezza con l'utilizzo di Xcode per sviluppare app per le piattaforme Apple (come iOS).
Assicurati che l'ambiente di sviluppo e l'app per le piattaforme Apple soddisfino i seguenti requisiti:
- Xcode 16.2 o versioni successive
- La tua app ha come target iOS 15 o versioni successive o macOS 12 o versioni successive
(Facoltativo) Dai un'occhiata all'app di esempio.
Puoi provare rapidamente l'SDK, visualizzare un'implementazione completa di vari casi d'uso o utilizzare l'app di esempio se non hai un'app per le piattaforme Apple. Per utilizzare l'app di esempio, dovrai collegarla a un progetto Firebase.
Kotlin
Questa guida presuppone che tu abbia dimestichezza con l'utilizzo di Android Studio per sviluppare app per Android.
Assicurati che l'ambiente di sviluppo e l'app per Android soddisfino i seguenti requisiti:
- Android Studio (ultima versione)
- L'app ha come target il livello API 21 o versioni successive
(Facoltativo) Dai un'occhiata all'app di esempio.
Puoi provare rapidamente l'SDK, visualizzare un'implementazione completa di vari casi d'uso o utilizzare l'app di esempio se non hai una tua app per Android. Per utilizzare l'app di esempio, dovrai collegarla a un progetto Firebase.
Java
Questa guida presuppone che tu abbia dimestichezza con l'utilizzo di Android Studio per sviluppare app per Android.
Assicurati che l'ambiente di sviluppo e l'app per Android soddisfino i seguenti requisiti:
- Android Studio (ultima versione)
- L'app ha come target il livello API 21 o versioni successive
(Facoltativo) Dai un'occhiata all'app di esempio.
Puoi provare rapidamente l'SDK, visualizzare un'implementazione completa di vari casi d'uso o utilizzare l'app di esempio se non hai una tua app per Android. Per utilizzare l'app di esempio, dovrai collegarla a un progetto Firebase.
Web
Questa guida presuppone che tu abbia familiarità con l'utilizzo di JavaScript per sviluppare applicazioni web. Questa guida è indipendente dal framework.
Assicurati che l'ambiente di sviluppo e l'app web soddisfino i seguenti requisiti:
- (Facoltativo) Node.js
- Browser web moderno
(Facoltativo) Dai un'occhiata all'app di esempio.
Puoi provare rapidamente l'SDK, visualizzare un'implementazione completa di vari casi d'uso o utilizzare l'app di esempio se non hai una tua app web. Per utilizzare l'app di esempio, dovrai collegarla a un progetto Firebase.
Dart
Questa guida presuppone che tu abbia familiarità con lo sviluppo di app con Flutter.
Assicurati che l'ambiente di sviluppo e l'app Flutter soddisfino i seguenti requisiti:
- Dart 3.2.0 e versioni successive
(Facoltativo) Dai un'occhiata all'app di esempio.
Puoi provare rapidamente l'SDK, visualizzare un'implementazione completa di vari casi d'uso o utilizzare l'app di esempio se non hai una tua app Flutter. Per utilizzare l'app di esempio, dovrai collegarla a un progetto Firebase.
Passaggio 1: configura un progetto Firebase e connetti la tua app a Firebase
Se hai già un progetto Firebase e un'app collegata a Firebase
Nella console Firebase, vai alla pagina Vertex AI.
Fai clic sulla scheda Vertex AI in Firebase per avviare un flusso di lavoro che ti aiuta a completare le seguenti attività:
Esegui l'upgrade del tuo progetto per utilizzare il piano tariffario Blaze con pagamento a consumo.
Abilita le API richieste nel tuo progetto (API Vertex AI e Vertex AI in Firebase).
Vai al passaggio successivo di questa guida per aggiungere l'SDK alla tua app.
Se non hai già un progetto Firebase e un'app collegata a Firebase
Passaggio 2: aggiungi l'SDK
Dopo aver configurato il progetto Firebase e collegato l'app a Firebase (vedi il passaggio precedente), ora puoi aggiungere l'SDK Vertex AI in Firebase alla tua app.
Swift
Utilizza Swift Package Manager per installare e gestire le dipendenze di Firebase.
La libreria Vertex AI in Firebase fornisce l'accesso alle API per interagire con i modelli Gemini e Imagen. La libreria è inclusa nell'SDK Firebase per le piattaforme Apple (firebase-ios-sdk
).
In Xcode, con il progetto dell'app aperto, vai a File > Aggiungi pacchetti.
Quando richiesto, aggiungi il repository dell'SDK delle piattaforme Apple di Firebase:
https://github.com/firebase/firebase-ios-sdk
Seleziona la versione più recente dell'SDK.
Seleziona la raccolta
FirebaseVertexAI
.
Al termine, Xcode inizierà automaticamente a risolvere e a scaricare le tue dipendenze in background.
Kotlin
L'SDK Vertex AI in Firebase per Android (firebase-vertexai
) fornisce accesso alle API per interagire con i modelli Gemini e Imagen.
Nel file Gradle del modulo (a livello di app)
(ad esempio <project>/<app-module>/build.gradle.kts
),
aggiungi la dipendenza per la libreria Vertex AI in Firebase per Android.
Ti consigliamo di utilizzare Firebase Android BoM per controllare la gestione delle versioni delle librerie.
dependencies { // ... other androidx dependencies // Import the BoM for the Firebase platform implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:33.13.0")) // Add the dependency for the Vertex AI in Firebase library // When using the BoM, you don't specify versions in Firebase library dependencies implementation("com.google.firebase:firebase-vertexai") }
Con Firebase Android BoM, la tua app utilizzerà sempre versioni compatibili delle librerie Firebase per Android.
Java
L'SDK Vertex AI in Firebase per Android (firebase-vertexai
) fornisce accesso alle API per interagire con i modelli Gemini e Imagen.
Nel file Gradle del modulo (a livello di app)
(ad esempio <project>/<app-module>/build.gradle.kts
),
aggiungi la dipendenza per la libreria Vertex AI in Firebase per Android.
Ti consigliamo di utilizzare Firebase Android BoM per controllare la gestione delle versioni delle librerie.
Per Java, devi aggiungere altre due librerie.
dependencies { // ... other androidx dependencies // Import the BoM for the Firebase platform implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:33.13.0")) // Add the dependency for the Vertex AI in Firebase library // When using the BoM, you don't specify versions in Firebase library dependencies implementation("com.google.firebase:firebase-vertexai") // Required for one-shot operations (to use `ListenableFuture` from Guava Android) implementation("com.google.guava:guava:31.0.1-android") // Required for streaming operations (to use `Publisher` from Reactive Streams) implementation("org.reactivestreams:reactive-streams:1.0.4") }
Con Firebase Android BoM, la tua app utilizzerà sempre versioni compatibili delle librerie Firebase per Android.
Web
La libreria Vertex AI in Firebase fornisce l'accesso alle API per interagire con i modelli Gemini e Imagen. La libreria è inclusa nell'SDK Firebase JavaScript per il web.
Installa l'SDK Firebase JS per il web utilizzando npm:
npm install firebase
Inizializza Firebase nella tua 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);
Dart
Il plug-in Vertex AI in Firebase per Flutter (firebase_vertexai
) fornisce accesso alle API per interagire con i modelli Gemini e Imagen.
Dalla directory del progetto Flutter, esegui il seguente comando per installare il plug-in di base e il plug-in Vertex AI in Firebase:
flutter pub add firebase_core && flutter pub add firebase_vertexai
Nel file
lib/main.dart
, importa il plug-in Firebase Core, il plug-in Vertex AI in Firebase e il file di configurazione generato in precedenza:import 'package:firebase_core/firebase_core.dart'; import 'package:firebase_vertexai/firebase_vertexai.dart'; import 'firebase_options.dart';
Nel file
lib/main.dart
, inizializza Firebase utilizzando l'oggettoDefaultFirebaseOptions
esportato dal file di configurazione:await Firebase.initializeApp( options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform, );
Ricostruisci l'applicazione Flutter:
flutter run
Passaggio 3: inizializza il servizio Vertex AI e crea un'istanza GenerativeModel
Prima di poter effettuare chiamate API e inviare un prompt a un modello Gemini,
devi inizializzare il servizio Vertex AI e creare un'istanza GenerativeModel
.
Swift
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")
Kotlin
Per Kotlin, i metodi in questo SDK sono funzioni sospese e devono essere chiamati da un ambito coroutine.// Initialize the Vertex AI service and create a `GenerativeModel` instance
// Specify a model that supports your use case
val generativeModel = Firebase.vertexAI.generativeModel("gemini-2.0-flash")
Java
Per Java, i metodi di streaming in questo SDK restituiscono un tipoPublisher
della libreria Reactive Streams.
// Initialize the Vertex AI service and create a `GenerativeModel` instance
// Specify a model that supports your use case
GenerativeModel gm = FirebaseVertexAI.getInstance()
.generativeModel("gemini-2.0-flash");
// Use the GenerativeModelFutures Java compatibility layer which offers
// support for ListenableFuture and Publisher APIs
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(gm);
Web
import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getVertexAI, getGenerativeModel } from "firebase/vertexai";
// 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);
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
const model = getGenerativeModel(vertexAI, { model: "gemini-2.0-flash" });
Dart
import 'package:firebase_vertexai/firebase_vertexai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
import 'firebase_options.dart';
// Initialize FirebaseApp
await Firebase.initializeApp(
options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform,
);
// Initialize the Vertex AI service and create a `GenerativeModel` instance
// Specify a model that supports your use case
final model =
FirebaseVertexAI.instance.generativeModel(model: 'gemini-2.0-flash');
Dopo aver completato questa guida introduttiva, scopri come scegliere un modello e, facoltativamente, un luogo appropriati per il tuo caso d'uso e la tua app.
Passaggio 4: invia una richiesta di prompt a un modello
Ora che hai collegato la tua app a Firebase, aggiunto l'SDK e inizializzato il servizio Vertex AI e il modello generativo, puoi inviare una richiesta di prompt a un modello Vertex AI.Gemini
Puoi utilizzare generateContent()
per generare testo da una richiesta di prompt di solo testo:
Swift
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.")
Kotlin
Per Kotlin, i metodi in questo SDK sono funzioni sospese e devono essere chiamati da un ambito coroutine.// Initialize the Vertex AI service and create a `GenerativeModel` instance
// Specify a model that supports your use case
val generativeModel = Firebase.vertexAI.generativeModel("gemini-2.0-flash")
// Provide a prompt that contains text
val prompt = "Write a story about a magic backpack."
// To generate text output, call generateContent with the text input
val response = generativeModel.generateContent(prompt)
print(response.text)
Java
Per Java, i metodi in questo SDK restituiscono unListenableFuture
.
// Initialize the Vertex AI service and create a `GenerativeModel` instance
// Specify a model that supports your use case
GenerativeModel gm = FirebaseVertexAI.getInstance()
.generativeModel("gemini-2.0-flash");
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(gm);
// Provide a prompt that contains text
Content prompt = new Content.Builder()
.addText("Write a story about a magic backpack.")
.build();
// To generate text output, call generateContent with the text input
ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = model.generateContent(prompt);
Futures.addCallback(response, new FutureCallback<GenerateContentResponse>() {
@Override
public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
String resultText = result.getText();
System.out.println(resultText);
}
@Override
public void onFailure(Throwable t) {
t.printStackTrace();
}
}, executor);
Web
import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getVertexAI, getGenerativeModel } from "firebase/vertexai";
// 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);
// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
const model = getGenerativeModel(vertexAI, { model: "gemini-2.0-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();
Dart
import 'package:firebase_vertexai/firebase_vertexai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
import 'firebase_options.dart';
await Firebase.initializeApp(
options: DefaultFirebaseOptions.currentPlatform,
);
// Initialize the Vertex AI service and create a `GenerativeModel` instance
// Specify a model that supports your use case
final model =
FirebaseVertexAI.instance.generativeModel(model: 'gemini-2.0-flash');
// Provide a prompt that contains text
final prompt = [Content.text('Write a story about a magic backpack.')];
// To generate text output, call generateContent with the text input
final response = await model.generateContent(prompt);
print(response.text);
Cos'altro puoi fare?
Scopri di più sui modelli supportati
Scopri i modelli disponibili per vari casi d'uso e le relative quote e prezzi.
Provare altre funzionalità
- Scopri di più sulla generazione di testo da prompt di solo testo, incluso come riprodurre in streaming la risposta.
- Genera testo tramite prompt con vari tipi di file, come immagini, PDF, video e audio.
- Crea conversazioni a più turni (chat).
- Genera output strutturato (ad esempio JSON) da prompt di testo e multimodali.
- Genera immagini da prompt di testo.
- Esegui lo streaming di input e output (incluso l'audio) utilizzando Gemini Live API.
- 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.
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