Gemini yapay zeka modelleri

Gemini Pro ve Gemini Flash model aileleri, Android geliştiricilere çok formatlı yapay zeka özellikleri sunar. Bu özellikler, bulutta çıkarım gerçekleştirir ve Android uygulamalarındaki görüntü, ses, video ve metin girişlerini işler.

• Gemini Pro: Gemini 2.5 Pro, Google'ın son teknolojiyle geliştirilen düşünme modelidir. Kod, matematik ve STEM alanlarındaki karmaşık sorunlar üzerinde akıl yürütebilir. Ayrıca uzun bağlam kullanarak büyük veri kümelerini, kod tabanlarını ve dokümanları analiz edebilir.
• Gemini Flash: Gemini Flash modelleri, üstün hız, yerleşik araç kullanımı ve 1 milyon parçalık bağlam penceresi gibi yeni nesil özellikler ve gelişmiş yetenekler sunar.

Firebase AI Logic

Firebase AI Logic, geliştiricilerin Google'ın üretken yapay zekasını uygulamalarına güvenli ve doğrudan eklemesini sağlayarak geliştirme sürecini basitleştirir. Ayrıca, başarılı bir üretim hazırlığı için araçlar ve ürün entegrasyonları sunar. Arka uç ihtiyacını ortadan kaldırarak geliştirmeyi basitleştiren Gemini API'yi doğrudan entegre etmek ve istemci kodundan çağırmak için istemci Android SDK'ları sağlar.

API sağlayıcılar

Firebase AI Logic, aşağıdaki Google Gemini API sağlayıcılarını kullanmanıza olanak tanır: Gemini Developer API ve Vertex AI Gemini API.

Her API sağlayıcısı için temel farklılıklar şunlardır:

Gemini Developer API:

• Ödeme bilgisi gerektirmeyen cömert ücretsiz katmanla ücretsiz olarak kullanmaya başlayın.
• Kullanıcı tabanınız büyüdükçe ölçeklendirme yapmak için isteğe bağlı olarak Gemini Developer API'nin ücretli katına geçebilirsiniz.
• Google AI Studio'yu kullanarak istemlerle yineleme ve deneme yapabilir, hatta kod snippet'leri alabilirsiniz.

Vertex AI Gemini API:

• Modele eriştiğiniz yer üzerinde ayrıntılı kontrol.
• Vertex AI/Google Cloud ekosistemine zaten yerleşmiş geliştiriciler için idealdir.
• Vertex AI Studio'yu kullanarak istemlerle yineleme ve deneme yapabilir, hatta kod snippet'leri alabilirsiniz.

Uygulamanız için uygun API sağlayıcıyı seçerken işletmenizin ve teknik kısıtlamalarınızın yanı sıra Vertex AI ve Google Cloud ekosistemine aşinalığınız dikkate alınır. Gemini Pro veya Gemini Flash entegrasyonlarını kullanmaya yeni başlayan çoğu Android geliştiricinin Gemini Developer API ile başlaması gerekir. Sağlayıcılar arasında geçiş yapmak için model oluşturucudaki parametreyi değiştirin:

// For Vertex AI, use `backend = GenerativeBackend.vertexAI()`
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI())
    .generativeModel("gemini-2.5-flash")

val response = model.generateContent("Write a story about a magic backpack");
val output = response.text

// For Vertex AI, use `backend = GenerativeBackend.vertexAI()`
GenerativeModel firebaseAI = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
        .generativeModel("gemini-2.5-flash");

// Use the GenerativeModelFutures Java compatibility layer which offers
// support for ListenableFuture and Publisher APIs
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(firebaseAI);

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);

Firebase AI Logic istemci SDK'ları tarafından desteklenen kullanılabilir üretken yapay zeka modellerinin tam listesini inceleyin.

Firebase hizmetleri

Firebase AI Logic, Gemini API'ye erişimin yanı sıra yapay zeka özelliklerinin uygulamanıza dağıtımını basitleştirmek ve üretime hazırlanmak için bir dizi hizmet sunar:

Uygulama Denetimi

Firebase Uygulama Kontrolü, yalnızca yetkili istemcilerin kaynaklara erişmesini sağlayarak uygulama arka uçlarını kötüye kullanıma karşı korur. Google hizmetleriyle (Firebase ve Google Cloud dahil) ve özel arka uçlarla entegre olur. App Check, isteklerin orijinal uygulamadan ve kurcalanmamış bir cihazdan geldiğini doğrulamak için Play Integrity'yi kullanır.

Remote Config

Model adını uygulamanıza sabit kodlamak yerine Firebase Remote Config kullanarak sunucu kontrollü bir değişken kullanmanızı öneririz. Bu sayede, uygulamanızın yeni bir sürümünü dağıtmanıza veya kullanıcılarınızın yeni bir sürüm yüklemesini istemenize gerek kalmadan uygulamanızın kullandığı modeli dinamik olarak güncelleyebilirsiniz. Ayrıca modelleri ve istemleri A/B testine tabi tutmak için Remote Config'i de kullanabilirsiniz.

Yapay zeka kullanımı

Yapay zeka destekli özelliklerinizin nasıl performans gösterdiğini anlamak için Firebase konsolundaki Yapay Zeka izleme kontrol panelini kullanabilirsiniz. Gemini API çağrılarınızla ilgili kullanım kalıpları, performans metrikleri ve hata ayıklama bilgileri hakkında değerli analizler elde edersiniz.

Firebase AI Logic'e taşıma

Uygulamanızda Firebase'deki Vertex AI SDK'sını kullanıyorsanız taşıma kılavuzunu okuyun.