Vertex AI in Firebase SDK を使用してアプリから Gemini API を呼び出すときに、テキストのみの入力に基づいてテキストを生成するように Gemini モデルにプロンプトを出すことができます。
始める前に
まだ行っていない場合は、Vertex AI in Firebase SDK のスタートガイドの手順を完了してください。以下の手順をすべて完了していることを確認します。
Blaze お支払いプランの使用や必要な API の有効化など、新規または既存の Firebase プロジェクトを設定します。
アプリを Firebase に接続して、アプリの登録や Firebase 構成のアプリへの追加などを行います。
SDK を追加し、アプリで Vertex AI サービスと生成モデルを初期化します。
アプリを Firebase に接続し、SDK を追加して、Vertex AI サービスと生成モデルを初期化したら、Gemini API を呼び出す準備が整います。
テキストのみの入力からテキストを生成する
テキストのみを含む入力で Gemini API を呼び出すことができます。これらの呼び出しでは、テキストのみのプロンプトをサポートするモデル（Gemini 1.5 Pro など）を使用する必要があります。
レスポンスをストリーミングするか（generateContentStream）、結果全体が生成されるまでレスポンスを待つか（generateContent）を選択します。
ストリーミング
モデル生成の結果全体を待たずに、ストリーミングを使用して部分的な結果を処理することで、インタラクションを高速化できます。
ストリーミングなし
または、ストリーミングするのではなく、結果全体が返されるのを待つこともできます。結果は、モデルが生成プロセス全体を完了した後にのみ返されます。
ユースケースとアプリに適した Gemini モデルと、必要に応じてロケーションを選択する方法を学びます。
Google アシスタントの機能
- 長いプロンプトをモデルに送信する前に、トークンをカウントする方法を学びます。
- 本番環境の準備を開始します。たとえば、Gemini API を不正なクライアントによる不正使用から保護するために Firebase App Check を設定するなどです。
Gemini API のその他の機能を試す
- マルチターンの会話（チャット）を構築します。
- マルチモーダル プロンプト（テキスト、画像、PDF、動画、音声など）からテキストを生成します。
- テキストとマルチモーダル プロンプトの両方から構造化出力（JSON など）を生成します。
- 関数呼び出しを使用して、生成モデルを外部システムと情報に接続します。
コンテンツ生成を制御する方法
- プロンプトの設計を理解する。ベスト プラクティス、戦略、プロンプトの例などをご覧ください。
- 温度や最大出力トークンなどのモデル パラメータを構成します。
- 安全性設定を使用すると、有害と見なされる可能性のある回答が生成される可能性を調整できます。
Gemini モデルの詳細
さまざまなユースケースで使用できるモデルと、その割り当てと料金について学びます。Vertex AI in Firebase の使用感に関するフィードバックを送信する