Vertex AI Gemini API

إذا كنت تستخدم Gemini API للمرة الأولى، ننصحك باستخدام Gemini Developer API كمزوّد لواجهة برمجة التطبيقات المقترَح لمطوّري Android. ولكن إذا كانت لديك متطلبات محدّدة بشأن موقع البيانات أو كنت تستخدم Vertex AI أو Google Cloud، يمكنك استخدام Vertex AI Gemini API.

الخطوات الأولى

قبل التفاعل مع Vertex AI Gemini API مباشرةً من تطبيقك، يمكنك تجربة الطلبات في Vertex AI Studio.

إعداد مشروع Firebase وربط التطبيق بـ Firebase

عندما تصبح جاهزًا لاستدعاء واجهة برمجة التطبيقات من تطبيقك، اتّبِع التعليمات الواردة في "الخطوة 1" من دليل بدء استخدام Firebase AI Logic لـ إعداد Firebase وتفعيل واجهات برمجة التطبيقات والخدمات المطلوبة.

إضافة اعتمادات Gradle

أضِف اعتمادات Gradle التالية إلى وحدة تطبيقك:

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")
}

ضبط موفِّر تصحيح الأخطاء في App Check للتطوير المحلي

بدءًا من أوائل يوليو 2026، وكجزء من سير عمل الإعداد الموجَّه لـ AI Logic في "وحدة تحكّم Firebase"، سيتم تلقائيًا فرض Firebase App Check لحماية Gemini API. للتطوير المحلي، عليك ضبط موفِّر تصحيح الأخطاء في App Check لتجاوز عملية إثبات صحة الجهاز مع الاستمرار في فرض App Check.

  1. في إصدار تصحيح الأخطاء، اضبط App Check لاستخدام أداة إنشاء موفِّر تصحيح الأخطاء:

    Kotlin

    Firebase.initialize(context = this)
Firebase.appCheck.installAppCheckProviderFactory(
    DebugAppCheckProviderFactory.getInstance(),
)

    Java

    FirebaseApp.initializeApp(/*context=*/ this);
FirebaseAppCheck firebaseAppCheck = FirebaseAppCheck.getInstance();
firebaseAppCheck.installAppCheckProviderFactory(
        DebugAppCheckProviderFactory.getInstance());

  2. احصل على رمز تصحيح الأخطاء:

    1. شغِّل تطبيقك في المحاكي أو على جهاز الاختبار.

    2. ابحث عن رمز تصحيح الأخطاء في App Check في سجلاتك. على سبيل المثال:

      D DebugAppCheckProvider: Enter this debug secret into the allow list
in the Firebase Console for your project: 123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678

    3. انسخ الرمز المميّز (على سبيل المثال، 123a4567-b89c-12d3-e456-789012345678).

  3. سجِّل رمز تصحيح الأخطاء في App Check:

    1. في "وحدة تحكّم Firebase"، انتقِل إلى الأمان > App Check > علامة التبويب التطبيقات.

    2. ابحث عن تطبيقك، وانقر على قائمة الخيارات الإضافية ()، ثم اختَر إدارة رموز تصحيح الأخطاء.

    3. اتّبِع التعليمات الظاهرة على الشاشة لتسجيل رمز تصحيح الأخطاء.

لمعرفة تفاصيل حول موفِّر تصحيح الأخطاء (بما في ذلك كيفية الحصول على رمز تصحيح أخطاء جديد)، اطّلِع على مستندات App Check الرسمية.

تهيئة النموذج التوليدي

ابدأ بإنشاء مثيل من GenerativeModel وتحديد اسم النموذج:

Kotlin

val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.vertexAI())
    .generativeModel("gemini-2.5-flash")

Java

GenerativeModel firebaseAI = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.vertexAI())
        .generativeModel("gemini-2.5-flash");

GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(firebaseAI);

في مستندات Firebase، يمكنك الاطّلاع على مزيد من المعلومات حول الـ نماذج Gemini المتاحة. يمكنك أيضًا التعرّف على كيفية ضبط مَعلمات النموذج .

إنشاء نص

لإنشاء ردّ نصي، استدعِ generateContent() مع طلبك.

Kotlin

suspend fun generateText(model: GenerativeModel) {
    // Note: generateContent() is a suspend function, which integrates well
    // with existing Kotlin code.
    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);

على غرار Gemini Developer API، يمكنك أيضًا تمرير الصور والمحتوى الصوتي والفيديو والملفات مع طلبك النصي. لمعرفة التفاصيل، يُرجى الاطّلاع على مقالة التفاعل مع Gemini Developer API من تطبيقك.

لمزيد من المعلومات حول حزمة تطوير البرامج (SDK) الخاصة بـ Firebase AI Logic، يُرجى قراءة مستندات Firebase.