Gemini Developer API ให้คุณเข้าถึงโมเดล Gemini ของ Google เพื่อสร้างฟีเจอร์ Generative AI ที่ล้ำสมัยลงในแอป Android ซึ่งรวมถึงแชทแบบสนทนา การสร้างรูปภาพ (ด้วย Nano Banana) และการสร้างข้อความตามอินพุตข้อความ รูปภาพ เสียง และวิดีโอ
หากต้องการเข้าถึงโมเดล Gemini Pro และ Flash คุณสามารถใช้ Gemini Developer API กับ Firebase AI Logic ได้ ซึ่งจะช่วยให้คุณเริ่มต้นใช้งานได้โดยไม่ต้องใช้บัตรเครดิต และมีแพ็กเกจฟรีที่ให้สิทธิ์ใช้งานอย่างเต็มที่ เมื่อตรวจสอบการผสานรวมกับฐานผู้ใช้ขนาดเล็กแล้ว คุณสามารถขยายขนาดได้โดยเปลี่ยนไปใช้แพ็กเกจแบบชำระเงิน
เริ่มต้นใช้งาน
ก่อนที่จะโต้ตอบกับ Gemini API โดยตรงจากแอป คุณจะต้องดำเนินการบางอย่างก่อน ซึ่งรวมถึงการทำความคุ้นเคยกับการเขียนพรอมต์ รวมถึงการตั้งค่า Firebase และแอปให้ใช้ SDK
ทดลองใช้พรอมต์
การทดลองใช้พรอมต์จะช่วยให้คุณพบวลี เนื้อหา และ รูปแบบที่ดีที่สุดสำหรับแอป Android Google AI Studio เป็นสภาพแวดล้อมการพัฒนาแบบบูรณาการ (IDE) ที่คุณใช้สร้างต้นแบบและออกแบบพรอมต์ สำหรับกรณีการใช้งานของแอปได้
การสร้างพรอมต์ที่มีประสิทธิภาพสำหรับกรณีการใช้งานของคุณต้องมีการทดลองอย่างกว้างขวาง ซึ่งเป็นส่วนสำคัญของกระบวนการ ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการเขียนพรอมต์ได้ใน เอกสารประกอบของ Firebase
เมื่อพอใจกับพรอมต์แล้ว ให้คลิกปุ่ม <> เพื่อรับข้อมูลโค้ด ที่คุณสามารถเพิ่มลงในโค้ดได้
ตั้งค่าโปรเจ็กต์ Firebase และเชื่อมต่อแอปกับ Firebase
เมื่อพร้อมที่จะเรียก API จากแอปแล้ว ให้ทำตามวิธีการใน "ขั้นตอนที่ 1" ของคู่มือเริ่มต้นใช้งาน Firebase AI Logic เพื่อตั้งค่า Firebase และเปิดใช้ API และบริการที่จำเป็น
เพิ่มทรัพยากร Dependency ของ Gradle
เพิ่มทรัพยากร Dependency ของ Gradle ต่อไปนี้ลงในโมดูลแอป
Kotlin
dependencies {
// ... other androidx dependencies
// Import the BoM for the Firebase platform
implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:34.15.0"))
// Add the dependencies for the Firebase AI Logic and App Check libraries
// When using the BoM, you don't specify versions in Firebase library dependencies
implementation("com.google.firebase:firebase-ai")
implementation("com.google.firebase:firebase-appcheck-debug")
}
Java
dependencies {
// Import the BoM for the Firebase platform
implementation(platform("com.google.firebase:34.15.0"))
// Add the dependencies for the Firebase AI Logic and App Check libraries
// When using the BoM, you don't specify versions in Firebase library dependencies
implementation("com.google.firebase:firebase-ai")
implementation("com.google.firebase:firebase-appcheck-debug")
// 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")
}
กำหนดค่าผู้ให้บริการการแก้ไขข้อบกพร่องของ App Check สำหรับการพัฒนาในเครื่อง
ตั้งแต่ต้นเดือนกรกฎาคม 2026 เป็นต้นไป ระบบจะบังคับใช้ Firebase App Check โดยอัตโนมัติเพื่อปกป้อง Gemini API ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของเวิร์กโฟลว์การตั้งค่าแบบแนะนำสำหรับ AI Logic ในคอนโซล Firebase สำหรับการพัฒนาในเครื่อง คุณต้องกำหนดค่า ผู้ให้บริการการแก้ไขข้อบกพร่องของ App Check เพื่อข้ามการรับรองในขณะที่ยังคงบังคับใช้ App Check
ในการบิลด์การแก้ไขข้อบกพร่อง ให้กำหนดค่า App Check ให้ใช้ Factory ของผู้ให้บริการการแก้ไขข้อบกพร่อง
Kotlin
Firebase.initialize(context = this) Firebase.appCheck.installAppCheckProviderFactory( DebugAppCheckProviderFactory.getInstance(), )Java
FirebaseApp.initializeApp(/*context=*/ this); FirebaseAppCheck firebaseAppCheck = FirebaseAppCheck.getInstance(); firebaseAppCheck.installAppCheckProviderFactory( DebugAppCheckProviderFactory.getInstance());รับโทเค็นการแก้ไขข้อบกพร่องโดยทำดังนี้
เรียกใช้แอปในโปรแกรมจำลองหรือในอุปกรณ์ทดสอบ
มองหาโทเค็นการแก้ไขข้อบกพร่องของ App Check ในบันทึก เช่น
D DebugAppCheckProvider: Enter this debug secret into the allow list in the Firebase Console for your project: 123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678คัดลอกโทเค็น (เช่น
123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678)
ลงทะเบียนโทเค็นการแก้ไขข้อบกพร่องกับ App Check โดยทำดังนี้
ในคอนโซล Firebase ให้ไปที่ ความปลอดภัย > App Check > แท็บแอป
ค้นหาแอป คลิกเมนูแบบล้น () แล้วเลือก จัดการโทเค็นการแก้ไขข้อบกพร่อง
ทำตามวิธีการบนหน้าจอเพื่อลงทะเบียนโทเค็นการแก้ไขข้อบกพร่อง
ดูรายละเอียดเกี่ยวกับผู้ให้บริการการแก้ไขข้อบกพร่อง (รวมถึงวิธีรับโทเค็นการแก้ไขข้อบกพร่องใหม่) ได้ในเอกสารประกอบอย่างเป็นทางการของ App Check
เริ่มต้นใช้งานโมเดล Generative
เริ่มต้นโดยสร้างอินสแตนซ์ GenerativeModel และระบุชื่อโมเดล
Kotlin
// Start by instantiating a GenerativeModel and specifying the model name: val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()) .generativeModel("gemini-2.5-flash")
Java
GenerativeModel firebaseAI = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI()) .generativeModel("gemini-2.5-flash"); GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(firebaseAI);
ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับโมเดลที่พร้อมใช้งานสำหรับใช้กับ Gemini Developer API นอกจากนี้ คุณยังดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ การกำหนดค่าพารามิเตอร์ของโมเดลได้ด้วย
โต้ตอบกับ Gemini Developer API จากแอป
เมื่อตั้งค่า Firebase และแอปให้ใช้ SDK แล้ว คุณก็พร้อมที่จะโต้ตอบกับ Gemini Developer API จากแอปได้
สร้างข้อความ
หากต้องการสร้างคำตอบเป็นข้อความ ให้เรียก generateContent() ด้วยพรอมต์
Kotlin
scope.launch { val response = model.generateContent("Write a story about a magic backpack.") }
Java
Content prompt = new Content.Builder() .addText("Write a story about a magic backpack.") .build(); ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = model.generateContent(prompt); Futures.addCallback(response, new FutureCallback<GenerateContentResponse>() { @Override public void onSuccess(GenerateContentResponse result) { String resultText = result.getText(); } @Override public void onFailure(Throwable t) { t.printStackTrace(); } }, executor);
สร้างข้อความจากรูปภาพและสื่ออื่นๆ
นอกจากนี้ คุณยังสร้างข้อความจากพรอมต์ที่มีข้อความรวมกับรูปภาพหรือสื่ออื่นๆ ได้ด้วย เมื่อเรียก generateContent() คุณจะส่งสื่อเป็นข้อมูลแบบอินไลน์ได้
ตัวอย่างเช่น หากต้องการใช้บิตแมป ให้ใช้ประเภทเนื้อหา image ดังนี้
Kotlin
scope.launch { val response = model.generateContent( content { image(bitmap) text("what is the object in the picture?") } ) }
Java
Content content = new Content.Builder() .addImage(bitmap) .addText("what is the object in the picture?") .build(); ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = model.generateContent(content); Futures.addCallback(response, new FutureCallback<GenerateContentResponse>() { @Override public void onSuccess(GenerateContentResponse result) { String resultText = result.getText(); } @Override public void onFailure(Throwable t) { t.printStackTrace(); } }, executor);
หากต้องการส่งไฟล์เสียง ให้ใช้ประเภทเนื้อหา inlineData ดังนี้
Kotlin
scope.launch { val contentResolver = applicationContext.contentResolver contentResolver.openInputStream(audioUri).use { stream -> stream?.let { val bytes = it.readBytes() val prompt = content { inlineData(bytes, "audio/mpeg") // Specify the appropriate audio MIME type text("Transcribe this audio recording.") } val response = model.generateContent(prompt) } } }
Java
ContentResolver resolver = applicationContext.getContentResolver(); try (InputStream stream = resolver.openInputStream(audioUri)) { File audioFile = new File(new URI(audioUri.toString())); int audioSize = (int) audioFile.length(); byte[] audioBytes = new byte[audioSize]; if (stream != null) { stream.read(audioBytes, 0, audioBytes.length); stream.close(); // Provide a prompt that includes audio specified earlier and text Content prompt = new Content.Builder() .addInlineData(audioBytes, "audio/mpeg") // Specify the appropriate audio MIME type .addText("Transcribe what's said in this audio recording.") .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 text = result.getText(); Log.d(TAG, (text == null) ? "" : text); } @Override public void onFailure(Throwable t) { Log.e(TAG, "Failed to generate a response", t); } }, executor); } else { Log.e(TAG, "Error getting input stream for file."); // Handle the error appropriately } } catch (IOException e) { Log.e(TAG, "Failed to read the audio file", e); } catch (URISyntaxException e) { Log.e(TAG, "Invalid audio file", e); }
และหากต้องการระบุไฟล์วิดีโอ ให้ใช้ประเภทเนื้อหา inlineData ต่อไป
Kotlin
scope.launch { val contentResolver = applicationContext.contentResolver contentResolver.openInputStream(videoUri).use { stream -> stream?.let { val bytes = it.readBytes() val prompt = content { inlineData(bytes, "video/mp4") // Specify the appropriate video MIME type text("Describe the content of this video") } val response = model.generateContent(prompt) } } }
Java
ContentResolver resolver = applicationContext.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 video specified earlier and text Content prompt = new Content.Builder() .addInlineData(videoBytes, "video/mp4") .addText("Describe the content of this 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(); }
ในทำนองเดียวกัน คุณยังส่งเอกสาร PDF (application/pdf) และเอกสารข้อความธรรมดา (text/plain) ได้ด้วยการส่ง MIME Type ที่เกี่ยวข้องเป็นพารามิเตอร์
แชทหลายรอบ
นอกจากนี้ คุณยังรองรับการสนทนาหลายรอบได้ด้วย เริ่มต้นแชทด้วยฟังก์ชัน startChat() คุณจะระบุประวัติข้อความให้กับโมเดลก็ได้ (ไม่บังคับ) จากนั้นเรียกฟังก์ชัน sendMessage() เพื่อส่งข้อความแชท
Kotlin
val chat = model.startChat( history = listOf( content(role = "user") { text("Hello, I have 2 dogs in my house.") }, content(role = "model") { text("Great to meet you. What would you like to know?") } ) ) scope.launch { val response = chat.sendMessage("How many paws are in my house?") }
Java
Content.Builder userContentBuilder = new Content.Builder(); userContentBuilder.setRole("user"); userContentBuilder.addText("Hello, I have 2 dogs in my house."); Content userContent = userContentBuilder.build(); Content.Builder modelContentBuilder = new Content.Builder(); modelContentBuilder.setRole("model"); modelContentBuilder.addText("Great to meet you. What would you like to know?"); Content modelContent = modelContentBuilder.build(); List<Content> history = Arrays.asList(userContent, modelContent); // Initialize the chat ChatFutures chat = model.startChat(history); // Create a new user message Content.Builder messageBuilder = new Content.Builder(); messageBuilder.setRole("user"); messageBuilder.addText("How many paws are in my house?"); Content message = messageBuilder.build(); // Send the message ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = chat.sendMessage(message); 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);
สร้างรูปภาพใน Android ด้วย Nano Banana
โมเดล Gemini 2.5 Flash Image (หรือที่เรียกว่า Nano Banana) สามารถสร้างและแก้ไขรูปภาพโดยใช้ความรู้และการให้เหตุผลจากทั่วโลก โดยจะสร้างรูปภาพที่เกี่ยวข้องกับบริบท ผสมผสานหรือแทรกเอาต์พุตข้อความและรูปภาพได้อย่างราบรื่น นอกจากนี้ยังสร้างภาพที่ถูกต้องด้วยลำดับข้อความยาวๆ และรองรับการแก้ไขรูปภาพแบบสนทนาในขณะที่ยังคงบริบทไว้
คู่มือนี้อธิบายวิธีใช้โมเดลรูปภาพ Gemini (โมเดล Nano Banana) โดยใช้ Firebase AI Logic SDK สำหรับ Android ดูรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับ การสร้างรูปภาพด้วย Geminiได้ในเอกสารประกอบของ Firebase
เริ่มต้นใช้งานโมเดล Generative
สร้างอินสแตนซ์ GenerativeModel และระบุชื่อโมเดล gemini-2.5-flash-image-preview ตรวจสอบว่าคุณกำหนดค่า responseModalities ให้มีทั้ง TEXT และ IMAGE
Kotlin
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).generativeModel( modelName = "gemini-2.5-flash-image-preview", // Configure the model to respond with text and images (required) generationConfig = generationConfig { responseModalities = listOf( ResponseModality.TEXT, ResponseModality.IMAGE ) } )
Java
GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI()).generativeModel( "gemini-2.5-flash-image-preview", // Configure the model to respond with text and images (required) new GenerationConfig.Builder() .setResponseModalities(Arrays.asList(ResponseModality.TEXT, ResponseModality.IMAGE)) .build() ); GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(ai);
สร้างรูปภาพ (อินพุตเป็นข้อความเท่านั้น)
คุณสั่งให้โมเดล Gemini สร้างรูปภาพได้โดยระบุพรอมต์ที่เป็นข้อความเท่านั้น ดังนี้
Kotlin
scope.launch { // Provide a text prompt instructing the model to generate an image val prompt = "A hyper realistic picture of a t-rex with a blue bag pack roaming a pre-historic forest." // To generate image output, call `generateContent` with the text input val generatedImageAsBitmap: Bitmap? = model.generateContent(prompt) .candidates.first().content.parts.filterIsInstance<ImagePart>() .firstOrNull()?.image }
Java
// Provide a text prompt instructing the model to generate an image Content prompt = new Content.Builder() .addText("Generate an image of the Eiffel Tower with fireworks in the background.") .build(); // To generate an image, call `generateContent` with the text input ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = model.generateContent(prompt); Futures.addCallback(response, new FutureCallback<GenerateContentResponse>() { @Override public void onSuccess(GenerateContentResponse result) { // iterate over all the parts in the first candidate in the result object for (Part part : result.getCandidates().get(0).getContent().getParts()) { if (part instanceof ImagePart) { ImagePart imagePart = (ImagePart) part; // The returned image as a bitmap Bitmap generatedImageAsBitmap = imagePart.getImage(); break; } } } @Override public void onFailure(Throwable t) { t.printStackTrace(); } }, executor);
แก้ไขรูปภาพ (อินพุตเป็นข้อความและรูปภาพ)
คุณขอให้โมเดล Gemini แก้ไขรูปภาพที่มีอยู่ได้โดยระบุทั้งข้อความและรูปภาพอย่างน้อย 1 รูปในพรอมต์ ดังนี้
Kotlin
scope.launch { // Provide a text prompt instructing the model to edit the image val prompt = content { image(bitmap) text("Edit this image to make it look like a cartoon") } // To edit the image, call `generateContent` with the prompt (image and text input) val generatedImageAsBitmap: Bitmap? = model.generateContent(prompt) .candidates.first().content.parts.filterIsInstance<ImagePart>().firstOrNull()?.image // Handle the generated text and image }
Java
// Provide an image for the model to edit Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeResource(resources, R.drawable.scones); // Provide a text prompt instructing the model to edit the image Content promptcontent = new Content.Builder() .addImage(bitmap) .addText("Edit this image to make it look like a cartoon") .build(); // To edit the image, call `generateContent` with the prompt (image and text input) ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = model.generateContent(promptcontent); Futures.addCallback(response, new FutureCallback<GenerateContentResponse>() { @Override public void onSuccess(GenerateContentResponse result) { // iterate over all the parts in the first candidate in the result object for (Part part : result.getCandidates().get(0).getContent().getParts()) { if (part instanceof ImagePart) { ImagePart imagePart = (ImagePart) part; Bitmap generatedImageAsBitmap = imagePart.getImage(); break; } } } @Override public void onFailure(Throwable t) { t.printStackTrace(); } }, executor);
ปรับแต่งและแก้ไขรูปภาพผ่านแชทหลายรอบ
หากต้องการแก้ไขรูปภาพแบบสนทนา คุณสามารถใช้แชทหลายรอบได้ ซึ่งจะช่วยให้คุณส่งคำขอติดตามผลเพื่อปรับแต่งรูปภาพได้โดยไม่ต้องส่งรูปภาพต้นฉบับอีกครั้ง
ขั้นแรก ให้เริ่มต้นแชทด้วย startChat() และระบุประวัติข้อความ (ไม่บังคับ) จากนั้นใช้ sendMessage() สำหรับข้อความต่อๆ ไป
Kotlin
scope.launch { // Create the initial prompt instructing the model to edit the image val prompt = content { image(bitmap) text("Edit this image to make it look like a cartoon") } // Initialize the chat val chat = model.startChat() // To generate an initial response, send a user message with the image and text prompt var response = chat.sendMessage(prompt) // Inspect the returned image var generatedImageAsBitmap: Bitmap? = response .candidates.first().content.parts.filterIsInstance<ImagePart>().firstOrNull()?.image // Follow up requests do not need to specify the image again response = chat.sendMessage("But make it old-school line drawing style") generatedImageAsBitmap = response .candidates.first().content.parts.filterIsInstance<ImagePart>().firstOrNull()?.image }
Java
// Provide an image for the model to edit Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeResource(resources, R.drawable.scones); // Initialize the chat ChatFutures chat = model.startChat(); // Create the initial prompt instructing the model to edit the image Content prompt = new Content.Builder() .setRole("user") .addImage(bitmap) .addText("Edit this image to make it look like a cartoon") .build(); // To generate an initial response, send a user message with the image and text prompt ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = chat.sendMessage(prompt); // Extract the image from the initial response ListenableFuture<Bitmap> initialRequest = Futures.transform(response, result -> { for (Part part : result.getCandidates().get(0).getContent().getParts()) { if (part instanceof ImagePart) { ImagePart imagePart = (ImagePart) part; return imagePart.getImage(); } } return null; }, executor); // Follow up requests do not need to specify the image again ListenableFuture<GenerateContentResponse> modelResponseFuture = Futures.transformAsync( initialRequest, generatedImage -> { Content followUpPrompt = new Content.Builder() .addText("But make it old-school line drawing style") .build(); return chat.sendMessage(followUpPrompt); }, executor); // Add a final callback to check the reworked image Futures.addCallback(modelResponseFuture, new FutureCallback<GenerateContentResponse>() { @Override public void onSuccess(GenerateContentResponse result) { for (Part part : result.getCandidates().get(0).getContent().getParts()) { if (part instanceof ImagePart) { ImagePart imagePart = (ImagePart) part; Bitmap generatedImageAsBitmap = imagePart.getImage(); break; } } } @Override public void onFailure(Throwable t) { t.printStackTrace(); } }, executor);
ข้อควรพิจารณาและข้อจำกัด
โปรดพิจารณาข้อต่อไปนี้
- รูปแบบเอาต์พุต: ระบบจะสร้างรูปภาพเป็น PNG ที่มีขนาดสูงสุด 1024 พิกเซล
- ประเภทอินพุต: โมเดลไม่รองรับอินพุตเสียงหรือวิดีโอสำหรับการสร้างรูปภาพ
- ภาษาที่รองรับ: หากต้องการประสิทธิภาพสูงสุด ให้ใช้ภาษาต่อไปนี้:
อังกฤษ (
en), สเปนแบบเม็กซิกัน (es-mx), ญี่ปุ่น (ja-jp), จีนตัวย่อ (zh-cn) และฮินดี (hi-in) - ปัญหาการสร้าง:
- การสร้างรูปภาพอาจไม่ทำงานเสมอไป ซึ่งบางครั้งอาจส่งผลให้มีเอาต์พุตเป็นข้อความเท่านั้น ลองขอเอาต์พุตเป็นรูปภาพอย่างชัดเจน (เช่น "สร้างรูปภาพ" "แสดงรูปภาพไปเรื่อยๆ" "อัปเดตรูปภาพ")
- โมเดลอาจหยุดสร้างรูปภาพกลางคัน ลองอีกครั้งหรือลองใช้พรอมต์อื่น
- โมเดลอาจสร้างข้อความเป็นรูปภาพ ลองขอเอาต์พุตเป็นข้อความอย่างชัดเจน (เช่น "สร้างข้อความบรรยายพร้อมภาพประกอบ")
ดูรายละเอียดเพิ่มเติมได้ในเอกสารประกอบของ Firebase
ขั้นตอนถัดไป
หลังจากตั้งค่าแอปแล้ว ให้พิจารณาดำเนินการตามขั้นตอนถัดไปต่อไปนี้
- ดูแอปตัวอย่างการเริ่มต้นใช้งาน Firebase อย่างรวดเร็วสำหรับ Android และ แคตตาล็อกตัวอย่าง AI สำหรับ Android บน GitHub
- เตรียมแอปให้พร้อมใช้งานจริง ซึ่งรวมถึง การตั้งค่า Firebase App Check เพื่อปกป้อง Gemini API จากการละเมิดโดยไคลเอ็นต์ที่ไม่ได้รับอนุญาต
- ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Firebase AI Logic ได้ใน เอกสารประกอบของ Firebase