API Gemini di Vertex AI

Se non hai mai utilizzato l'API Gemini, l'API Gemini Developer è il provider dell'API consigliato per gli sviluppatori Android. Tuttavia, se hai requisiti specifici per la posizione dei dati o se sei già integrato nell'ambiente Vertex AI o Google Cloud, puoi utilizzare l'API Vertex AI Gemini.

Migrazione da Vertex AI in Firebase

Se hai integrato inizialmente i modelli Gemini Flash e Pro utilizzando Vertex AI in Firebase, puoi eseguire la migrazione a Vertex AI e continuare a utilizzarlo come provider di API. Leggi la documentazione di Firebase per una guida alla migrazione dettagliata.

Per iniziare

Prima di interagire con l'API Gemini di Vertex AI direttamente dalla tua app, puoi sperimentare i prompt in Vertex AI Studio.

Configura un progetto Firebase e connetti la tua app a Firebase

Quando è tutto pronto per chiamare l'API Gemini di Vertex AI dalla tua app, segui le istruzioni riportate nella sezione "Passaggio 1" della guida introduttiva di Firebase AI Logic per configurare Firebase e l'SDK nella tua app.

Aggiungi la dipendenza Gradle

Aggiungi la seguente dipendenza Gradle al modulo dell'app:

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 Firebase AI Logic library. When using the BoM,
  // you don't specify versions in Firebase library dependencies
  implementation("com.google.firebase:firebase-ai")
}

Inizializza il modello generativo

Inizia creando un'istanza di GenerativeModel e specificando il nome del modello:

Kotlin

val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.vertexAI())
                        .generativeModel("gemini-2.0-flash")

Java

GenerativeModel firebaseAI = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.vertexAI())
        .generativeModel("gemini-2.0-flash");

GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(firebaseAI);

Nella documentazione di Firebase puoi scoprire di più sui modelli disponibili da utilizzare con l'API Gemini per gli sviluppatori. Puoi anche scoprire di più sulla configurazione dei parametri del modello.

Genera testo

Per generare una risposta di testo, chiama generateContent() con il tuo prompt.

Kotlin

kotlin // Note: generateContent() is a suspend function, which integrates well // with existing Kotlin code. 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);

Come per l'API Gemini Developer, puoi anche passare immagini, audio, video e file con il prompt di testo (vedi "Interagire con l'API Gemini Developer dalla tua app").

Per scoprire di più sull'SDK Firebase AI Logic, leggi la documentazione di Firebase.