Firebase is back at Google I/O on May 20-21! Register now.

Bu sayfa, Cloud Translation API ile çevrilmiştir.

Gemini API'yi kullanarak metin oluşturma

Gemini modelinden yalnızca metin içeren bir istemden veya çoklu biçimli bir istemden metin oluşturmasını isteyebilirsiniz. Vertex AI in Firebase'ü kullandığınızda bu isteği doğrudan uygulamanızdan gönderebilirsiniz.

Çoklu modal istemler birden fazla giriş türü içerebilir (ör. resimlerle birlikte metin, PDF'ler, düz metin dosyaları, ses ve video).

Bu kılavuzda, yalnızca metin içeren bir istemden ve dosya içeren temel bir çok modlu istemden nasıl metin oluşturulacağı gösterilmektedir.

Yalnızca metin girişi için kod örneklerine atla Çoklu modlu giriş için kod örneklerine atla

Metinle çalışmayla ilgili ek seçenekler için diğer kılavuzları inceleyin
Yapılandırılmış çıkış oluşturma Çok turlu sohbet İki yönlü akış Metinden resim oluşturma

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.

İstemlerinizi test etmek ve üzerinde iterasyon yapmak, hatta oluşturulmuş bir kod snippet'i almak için Vertex AI Studio'i kullanmanızı öneririz.

Kısa mesaj gönderme ve alma

Bu örneği denemeden önce bu kılavuzun Başlamadan önce bölümünü tamamladığınızdan emin olun.

Gemini modelinden, yalnızca metin içeren girişle istemde bulunarak metin oluşturmasını isteyebilirsiniz.

Swift

Yalnızca metin girişinden metin oluşturmak için generateContent() işlevini çağırabilirsiniz.

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

Yalnızca metin girişinden metin oluşturmak için generateContent() işlevini çağırabilirsiniz.

^{Kotlin için bu SDK'daki yöntemler askıya alma işlevleridir ve koşullu akış kapsamından çağrılmaları gerekir.}

// 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

Yalnızca metin girişinden metin oluşturmak için generateContent() işlevini çağırabilirsiniz.

^{Java için bu SDK'daki yöntemler ListenableFuture döndürür.}

// 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

Yalnızca metin girişinden metin oluşturmak için generateContent() işlevini çağırabilirsiniz.

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

Yalnızca metin girişinden metin oluşturmak için generateContent() işlevini çağırabilirsiniz.

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);

Metin ve dosya gönderme (çoklu modlu) ve metin alma

Bu örneği denemeden önce bu kılavuzun Başlamadan önce bölümünü tamamladığınızdan emin olun.

Bir Gemini modelden metin ve dosya isteğinde bulunarak metin oluşturmasını isteyebilirsiniz. Bunun için her giriş dosyasının mimeType değerini ve dosyayı sağlamanız gerekir. Giriş dosyaları ile ilgili koşulları ve önerileri bu sayfanın ilerleyen bölümlerinde bulabilirsiniz.

Aşağıdaki örnekte, satır içi veri (Base64 kodlu dosya) olarak sağlanan tek bir video dosyasının analiz edilmesiyle dosya girişinden metin oluşturmanın temelleri gösterilmektedir.

Örnek video dosyasına mı ihtiyacınız var?

Herkese açık olan bu dosyayı video/mp4 MIME türüyle kullanabilirsiniz (dosyayı görüntüleyin veya indirin). https://storage.googleapis.com/cloud-samples-data/video/animals.mp4

Swift

Metin ve video dosyalarının çoklu formatlı girişinden metin oluşturmak için generateContent() işlevini çağırabilirsiniz.

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 the video as `Data` with the appropriate MIME type.
let video = InlineDataPart(data: try Data(contentsOf: videoURL), mimeType: "video/mp4")

// Provide a text prompt to include with the video
let prompt = "What is in the video?"

// To generate text output, call generateContent with the text and video
let response = try await model.generateContent(video, prompt)
print(response.text ?? "No text in response.")

Kotlin

Metin ve video dosyalarının çoklu formatlı girişinden metin oluşturmak için generateContent() işlevini çağırabilirsiniz.

^{Kotlin için bu SDK'daki yöntemler askıya alma işlevleridir ve koşullu akış kapsamından çağrılmaları gerekir.}

// 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")

val contentResolver = applicationContext.contentResolver
contentResolver.openInputStream(videoUri).use { stream ->
  stream?.let {
    val bytes = stream.readBytes()

    // Provide a prompt that includes the video specified above and text
    val prompt = content {
        inlineData(bytes, "video/mp4")
        text("What is in the video?")
    }

    // To generate text output, call generateContent with the prompt
    val response = generativeModel.generateContent(prompt)
    Log.d(TAG, response.text ?: "")
  }
}

Java

Metin ve video dosyalarının çoklu formatlı girişinden metin oluşturmak için generateContent() işlevini çağırabilirsiniz.

^{Java için bu SDK'daki yöntemler ListenableFuture döndürür.}

// 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);

ContentResolver resolver = getApplicationContext().getContentResolver();
try (InputStream stream = resolver.openInputStream(videoUri)) {
    File videoFile = new File(new URI(videoUri.toString()));
    int videoSize = (int) videoFile.length();
    byte[] videoBytes = new byte[videoSize];
    if (stream != null) {
        stream.read(videoBytes, 0, videoBytes.length);
        stream.close();

        // Provide a prompt that includes the video specified above and text
        Content prompt = new Content.Builder()
                .addInlineData(videoBytes, "video/mp4")
                .addText("What is in the video?")
                .build();

        // To generate text output, call generateContent with the prompt
        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);
    }
} catch (IOException e) {
    e.printStackTrace();
} catch (URISyntaxException e) {
    e.printStackTrace();
}

Web

Metin ve video dosyalarının çoklu formatlı girişinden metin oluşturmak için generateContent() işlevini çağırabilirsiniz.

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" });

// Converts a File object to a Part object.
async function fileToGenerativePart(file) {
  const base64EncodedDataPromise = new Promise((resolve) => {
    const reader = new FileReader();
    reader.onloadend = () => resolve(reader.result.split(',')[1]);
    reader.readAsDataURL(file);
  });
  return {
    inlineData: { data: await base64EncodedDataPromise, mimeType: file.type },
  };
}

async function run() {
  // Provide a text prompt to include with the video
  const prompt = "What do you see?";

  const fileInputEl = document.querySelector("input[type=file]");
  const videoPart = await fileToGenerativePart(fileInputEl.files[0]);

  // To generate text output, call generateContent with the text and video
  const result = await model.generateContent([prompt, videoPart]);

  const response = result.response;
  const text = response.text();
  console.log(text);
}

run();

Dart

Metin ve video dosyalarının çoklu formatlı girişinden metin oluşturmak için generateContent() işlevini çağırabilirsiniz.

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 text prompt to include with the video
final prompt = TextPart("What's in the video?");

// Prepare video for input
final video = await File('video0.mp4').readAsBytes();

// Provide the video as `Data` with the appropriate mimetype
final videoPart = InlineDataPart('video/mp4', video);

// To generate text output, call generateContent with the text and images
final response = await model.generateContent([
  Content.multi([prompt, ...videoPart])
]);
print(response.text);

Kullanım alanınıza ve uygulamanıza uygun bir modeli ve isteğe bağlı olarak bir konum nasıl seçeceğinizi öğrenin.

Yanıtı akış şeklinde gösterme

Bu örneği denemeden önce bu kılavuzun Başlamadan önce bölümünü tamamladığınızdan emin olun.

Model oluşturma işleminin sonucunun tamamını beklemek yerine kısmi sonuçları işlemek için akış özelliğini kullanarak daha hızlı etkileşimler elde edebilirsiniz. Yanıtı aktarmak için generateContentStream numaralı telefonu arayın.

Örneği görüntüleyin: Yalnızca metin içeren girişten oluşturulan metni aktarma

Swift

Oluşturulan metni yalnızca metin girişinden aktarmak için generateContentStream() işlevini çağırabilirsiniz.

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)
  }
}

Kotlin

Oluşturulan metni yalnızca metin girişinden aktarmak için generateContentStream() işlevini çağırabilirsiniz.

^{Kotlin için bu SDK'daki yöntemler askıya alma işlevleridir ve koşullu akış kapsamından çağrılmaları gerekir.}

// 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 includes only text
val prompt = "Write a story about a magic backpack."

// To stream generated text output, call generateContentStream and pass in the prompt
var response = ""
generativeModel.generateContentStream(prompt).collect { chunk ->
    print(chunk.text)
    response += chunk.text
}

Java

Oluşturulan metni yalnızca metin girişinden aktarmak için generateContentStream() işlevini çağırabilirsiniz.

^{Java için bu SDK'daki akış yöntemleri, Reactive Streams kitaplığındaki bir Publisher türü döndürür.}

// 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 stream generated text output, call generateContentStream with the text input
Publisher<GenerateContentResponse> streamingResponse =
    model.generateContentStream(prompt);

// Subscribe to partial results from the response
final String[] fullResponse = {""};
streamingResponse.subscribe(new Subscriber<GenerateContentResponse>() {
  @Override
  public void onNext(GenerateContentResponse generateContentResponse) {
    String chunk = generateContentResponse.getText();
    fullResponse[0] += chunk;
  }

  @Override
  public void onComplete() {
    System.out.println(fullResponse[0]);
  }

  @Override
  public void onError(Throwable t) {
    t.printStackTrace();
  }

  @Override
  public void onSubscribe(Subscription s) { }
});

Web

Oluşturulan metni yalnızca metin girişinden aktarmak için generateContentStream() işlevini çağırabilirsiniz.

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 stream generated text output, call generateContentStream with the text input
  const result = await model.generateContentStream(prompt);

  for await (const chunk of result.stream) {
    const chunkText = chunk.text();
    console.log(chunkText);
  }

  console.log('aggregated response: ', await result.response);
}

run();

Dart

Oluşturulan metni yalnızca metin girişinden aktarmak için generateContentStream() işlevini çağırabilirsiniz.

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 stream generated text output, call generateContentStream with the text input
final response = model.generateContentStream(prompt);
await for (final chunk in response) {
  print(chunk.text);
}

Örneği görüntüleyin: Çok formatlı girişten oluşturulan metni aktarma

Swift

Metin ve tek bir videonun çoklu formatlı girişinden oluşturulan metni aktarmak için generateContentStream() işlevini çağırabilirsiniz.

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 the video as `Data` with the appropriate MIME type
let video = InlineDataPart(data: try Data(contentsOf: videoURL), mimeType: "video/mp4")

// Provide a text prompt to include with the video
let prompt = "What is in the video?"

// To stream generated text output, call generateContentStream with the text and video
let contentStream = try model.generateContentStream(video, prompt)
for try await chunk in contentStream {
  if let text = chunk.text {
    print(text)
  }
}

Kotlin

Metin ve tek bir videonun çoklu formatlı girişinden oluşturulan metni aktarmak için generateContentStream() işlevini çağırabilirsiniz.

^{Kotlin için bu SDK'daki yöntemler askıya alma işlevleridir ve koşullu akış kapsamından çağrılmaları gerekir.}

// 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")

val contentResolver = applicationContext.contentResolver
contentResolver.openInputStream(videoUri).use { stream ->
  stream?.let {
    val bytes = stream.readBytes()

    // Provide a prompt that includes the video specified above and text
    val prompt = content {
        inlineData(bytes, "video/mp4")
        text("What is in the video?")
    }

    // To stream generated text output, call generateContentStream with the prompt
    var fullResponse = ""
    generativeModel.generateContentStream(prompt).collect { chunk ->
        Log.d(TAG, chunk.text ?: "")
        fullResponse += chunk.text
    }
  }
}

Java

Metin ve tek bir videonun çoklu formatlı girişinden oluşturulan metni aktarmak için generateContentStream() işlevini çağırabilirsiniz.

^{Java için bu SDK'daki akış yöntemleri, Reactive Streams kitaplığındaki bir Publisher türü döndürür.}

// 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);

ContentResolver resolver = getApplicationContext().getContentResolver();
try (InputStream stream = resolver.openInputStream(videoUri)) {
    File videoFile = new File(new URI(videoUri.toString()));
    int videoSize = (int) videoFile.length();
    byte[] videoBytes = new byte[videoSize];
    if (stream != null) {
        stream.read(videoBytes, 0, videoBytes.length);
        stream.close();

        // Provide a prompt that includes the video specified above and text
        Content prompt = new Content.Builder()
                .addInlineData(videoBytes, "video/mp4")
                .addText("What is in the video?")
                .build();

        // To stream generated text output, call generateContentStream with the prompt
        Publisher<GenerateContentResponse> streamingResponse =
                model.generateContentStream(prompt);

        final String[] fullResponse = {""};

        streamingResponse.subscribe(new Subscriber<GenerateContentResponse>() {
            @Override
            public void onNext(GenerateContentResponse generateContentResponse) {
                String chunk = generateContentResponse.getText();
                fullResponse[0] += chunk;
            }

            @Override
            public void onComplete() {
                System.out.println(fullResponse[0]);
            }

            @Override
            public void onError(Throwable t) {
                t.printStackTrace();
            }

            @Override
            public void onSubscribe(Subscription s) {
            }
         });
    }
} catch (IOException e) {
    e.printStackTrace();
} catch (URISyntaxException e) {
    e.printStackTrace();
}

Web

Metin ve tek bir videonun çoklu formatlı girişinden oluşturulan metni aktarmak için generateContentStream() işlevini çağırabilirsiniz.

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" });

// Converts a File object to a Part object.
async function fileToGenerativePart(file) {
  const base64EncodedDataPromise = new Promise((resolve) => {
    const reader = new FileReader();
    reader.onloadend = () => resolve(reader.result.split(',')[1]);
    reader.readAsDataURL(file);
  });
  return {
    inlineData: { data: await base64EncodedDataPromise, mimeType: file.type },
  };
}

async function run() {
  // Provide a text prompt to include with the video
  const prompt = "What do you see?";

  const fileInputEl = document.querySelector("input[type=file]");
  const videoPart = await fileToGenerativePart(fileInputEl.files[0]);

  // To stream generated text output, call generateContentStream with the text and video
  const result = await model.generateContentStream([prompt, videoPart]);

  for await (const chunk of result.stream) {
    const chunkText = chunk.text();
    console.log(chunkText);
  }
}

run();

Dart

Metin ve tek bir videonun çoklu formatlı girişinden oluşturulan metni aktarmak için generateContentStream() işlevini çağırabilirsiniz.

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 text prompt to include with the video
final prompt = TextPart("What's in the video?");

// Prepare video for input
final video = await File('video0.mp4').readAsBytes();

// Provide the video as `Data` with the appropriate mimetype
final videoPart = InlineDataPart('video/mp4', video);

// To stream generated text output, call generateContentStream with the text and image
final response = await model.generateContentStream([
  Content.multi([prompt,videoPart])
]);
await for (final chunk in response) {
  print(chunk.text);
}

Giriş resim dosyaları için koşullar ve öneriler

Aşağıdaki konular hakkında ayrıntılı bilgi edinmek için Vertex AI Gemini API için desteklenen giriş dosyaları ve gereksinimler başlıklı makaleyi inceleyin:

İstekte dosya sağlamayla ilgili farklı seçenekler (satır içi veya dosyanın URL'si ya da URI'si kullanılarak)
Desteklenen dosya türleri
Desteklenen MIME türleri ve bunların nasıl belirtileceği
Dosyalar ve çok modlu istekler için şartlar ve en iyi uygulamalar

Başka neler yapabilirsiniz?

Modele uzun istemler göndermeden önce jetonları nasıl sayacağınızı öğrenin.
Çok modlu isteklerinize büyük dosyalar ekleyebilmeniz ve istemlerde dosya sağlamak için daha yönetilebilir bir çözüme sahip olabilmeniz amacıyla Cloud Storage for Firebase'i ayarlayın. Dosyalar resim, PDF, video ve ses içerebilir.
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.
Yalnızca metin istemlerinden metin oluşturma
Hem metin hem de çoklu modal istemlerden yapılandırılmış çıkış (JSON gibi) oluşturun.
Metin istemlerinden resim oluşturma
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.

Vertex AI Studio'i kullanarak istemler ve model yapılandırmalarıyla da denemeler yapabilirsiniz.

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

Aksi belirtilmediği sürece bu sayfanın içeriği Creative Commons Atıf 4.0 Lisansı altında ve kod örnekleri Apache 2.0 Lisansı altında lisanslanmıştır. Ayrıntılı bilgi için Google Developers Site Politikaları'na göz atın. Java, Oracle ve/veya satış ortaklarının tescilli ticari markasıdır.

Son güncelleme tarihi: 2025-05-06 UTC.