Crie conversas em vários turnos (chat) com a API Gemini

Usando o Gemini API, é possível criar conversas em formato livre em várias interações. O SDK do Vertex AI in Firebase simplifica o processo gerenciando o estado da conversa. Assim, diferentemente de generateContentStream() ou generateContent(), você não precisa armazenar o histórico de conversas.

Outras opções para trabalhar com o Gemini API

• Opcionalmente, teste uma versão alternativa "Google AI" do Gemini API
  para ter acesso sem custo financeiro (dentro dos limites e onde disponível) usando Google AI Studio e SDKs de cliente Google AI. Esses SDKs devem ser usados somente para prototipagem em apps para dispositivos móveis e da Web.

  Depois de entender como um Gemini API funciona, migre para nossos SDKs Vertex AI in Firebase (esta documentação), que têm muitos outros recursos importantes para apps para dispositivos móveis e da Web, como a proteção da API contra abuso usando Firebase App Check e suporte para arquivos de mídia grandes em solicitações.

• Opcionalmente, chame Vertex AI Gemini API do lado do servidor (como com Python, Node.js ou Go)
  Use os SDKs Vertex AI do lado do servidor, Firebase Genkit ou Firebase Extensions para Gemini API.

Antes de começar

Se ainda não fez isso, conclua o guia de primeiros passos para os SDKs Vertex AI in Firebase. Verifique se você fez o seguinte:

1. Configure um projeto novo ou atual do Firebase, incluindo o uso do plano de preços Blaze e a ativação das APIs necessárias.

2. Conecte seu app ao Firebase, incluindo o registro e a adição da configuração do Firebase.

3. Adicione o SDK e inicialize o serviço Vertex AI e o modelo generativo no seu app.

Depois de conectar seu app ao Firebase, adicionar o SDK e inicializar o serviço Vertex AI e o modelo generativo, você vai poder chamar Gemini API.

Enviar uma solicitação de comando de chat

Para criar uma conversa de várias interações (como um chat), inicialize o chat chamando startChat(). Em seguida, use sendMessageStream() (ou sendMessage()) para enviar uma nova mensagem do usuário, que também anexa a mensagem e a resposta ao histórico de chat.

Há duas opções possíveis para role associado ao conteúdo de uma conversa:

• user: o papel que fornece as instruções. Esse valor é o padrão para chamadas para sendMessageStream() (ou sendMessage()), e a função gera uma exceção se uma função diferente for transmitida.

• model: o papel que fornece as respostas. Esse papel pode ser usado ao chamar startChat() com history.

Escolha se você quer transmitir a resposta (sendMessageStream) ou aguardar a resposta até que todo o resultado seja gerado (sendMessage).

Saiba como escolher um modelo do Gemini e, opcionalmente, um local adequado para seu caso de uso e app.

O que mais você pode fazer?

• Saiba como contar tokens antes de enviar comandos longos para o modelo.
• Configure Cloud Storage for Firebase para incluir arquivos grandes nas solicitações multimodais usando URLs de Cloud Storage. Os arquivos podem incluir imagens, PDFs, vídeo e áudio.
• Comece a pensar na preparação para a produção, incluindo a configuração de Firebase App Check para proteger o Gemini API contra abusos de clientes não autorizados.

Teste outros recursos do Gemini API

• Gerar texto com base em comandos somente de texto.
• Gerar texto com base em comandos multimodais (incluindo texto, imagens, PDFs, vídeo e áudio).
• Gere saídas estruturadas (como JSON) de comandos de texto e multimodais.
• Use a chamada de função para conectar modelos generativos a informações e sistemas externos.

Saiba como controlar a geração de conteúdo

• Entenda o design de comandos, incluindo práticas recomendadas, estratégias e exemplos de comandos.
• Configure os parâmetros do modelo, como temperatura e máximo de tokens de saída.
• Use as configurações de segurança para ajustar a probabilidade de receber respostas que possam ser consideradas nocivas.

Também é possível testar comandos e configurações de modelo usando Vertex AI Studio.

Saiba mais sobre os modelos do Gemini

Saiba mais sobre os modelos disponíveis para vários casos de uso e as cotas e os preços.

Envie feedback sobre sua experiência com o Vertex AI in Firebase