Vertex AI Gemini API

אם אתם משתמשים חדשים ב-Gemini API, Gemini Developer API הוא ספק ה-API המומלץ למפתחי Android. עם זאת, אם יש לכם דרישות ספציפיות למיקום הנתונים או שאתם כבר משולבים בסביבת Vertex AI או Google Cloud, תוכלו להשתמש ב-Vertex AI Gemini API.

העברה מ-Vertex AI ב-Firebase

אם השתמשת במקור במודלים Gemini Flash ו-Pro באמצעות Vertex AI ב-Firebase, אפשר לעבור ל-Vertex AI ולהמשיך להשתמש בו כספק API. במדריך להעברה המפורט במסמכי התיעוד של Firebase מוסבר איך עושים את זה.

תחילת העבודה

לפני שתבצעו אינטראקציה עם Vertex AI Gemini API ישירות מהאפליקציה, תוכלו להתנסות בהנחיות ב-Vertex AI Studio.

הגדרת פרויקט Firebase וקישור האפליקציה ל-Firebase

כשתהיו מוכנים לבצע קריאה ל-Vertex AI Gemini API מהאפליקציה, תוכלו לפעול לפי ההוראות שמפורטות בשלב 1 במדריך לתחילת העבודה עם Firebase AI Logic כדי להגדיר את Firebase ואת ה-SDK באפליקציה.

מוסיפים את יחסי התלות של Gradle

מוסיפים את יחסי התלות הבאים של Gradle למודול האפליקציה:

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")
}

איך מפעילים את המודל הגנרטיבי

מתחילים ביצירת מופע של GenerativeModel וציון שם המודל:

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);

במסמכי התיעוד של Firebase אפשר למצוא מידע נוסף על המודלים הזמינים לשימוש עם Gemini Developer API. אפשר גם לקרוא על הגדרת פרמטרים של מודלים.

יצירת טקסט

כדי ליצור תשובה בטקסט, קוראים ל-generateContent() עם ההנחיה.

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);

בדומה ל-Gemini Developer API, אפשר גם להעביר תמונות, קובצי אודיו, סרטונים וקבצים עם הנחיה בטקסט (ראו 'אינטראקציה עם Gemini Developer API מהאפליקציה').

מידע נוסף על Firebase AI Logic SDK זמין במסמכי התיעוד של Firebase.