Wie man generative KI in Ihre Flutter-App mit Firebase Vertex AI integriert

einführung generative ki wird schnell zu einer normalen sache in den heutigen apps; sie ermöglicht entwicklern, intelligente und interaktive erlebnisse zu schaffen sei es textgenerierung, inhaltsanalyse oder medienerstellung, firebase vertex ai bietet ein ziemlich leistungsstarkes set von werkzeugen, um diese funktionen in ihrer flutter app zu realisieren in diesem tutorial zeigen wir ihnen, wie sie generative ki in ihre flutter app integrieren, indem sie das firebase vertexai paket verwenden am ende dieses tutorials werden sie mindestens eine funktionierende anwendung haben, die auf die api von gemini zugreifen kann, um alle arten von generativen ki aufgaben durchzuführen voraussetzungen um dieses tutorial abzuschließen, benötigen sie ein firebase konto und ein firebase projekt eingerichtet sie können sich kostenlos anmelden unter firebase https //firebase google com eine flutter entwicklungsumgebung ist auf ihrem lokalen rechner eingerichtet folgen sie der flutter installationsanleitung https //flutter dev/docs/get started/install , wenn sie dies noch nicht eingerichtet haben grundkenntnisse in firebase und flutter wenn sie neu bei firebase sind, schauen sie sich die firebase für flutter anleitung https //firebase flutter dev/docs/overview an schritt 1 – firebase und vertex ai einrichten ein firebase projekt erstellen melden sie sich bei der firebase konsole https //console firebase google com/ , erstellen sie ein neues projekt und aktivieren sie die erforderlichen apis für vertex ai firebase app check aktivieren navigieren sie zu den projekteinstellungen in firebase und aktivieren sie firebase app check, um sicherzustellen, dass alle api aufrufe von ihrer app stammen firebase zu ihrer flutter app hinzufügen befolgen sie die anweisungen, um ihre flutter app mit ihrem firebase projekt zu verbinden dies umfasst typischerweise das herunterladen der google services json datei für android oder googleservice info plist für ios und das platzieren in das richtige verzeichnis ihres flutter projekts schritt 2 – erforderliche abhängigkeiten hinzufügen öffnen sie ihre pubspec yaml datei und fügen sie die folgenden abhängigkeiten hinzu dependencies flutter sdk flutter firebase core latest version firebase vertexai latest version 2\ führen sie flutter pub get aus, um die abhängigkeiten zu installieren schritt 3 – firebase und vertex ai initialisieren in lib/main dart , importieren sie die erforderlichen firebase pakete import 'package\ flutter/material dart'; import 'package\ firebase core/firebase core dart'; import 'package\ firebase vertexai/firebase vertexai dart'; 2\ initialisieren sie firebase und vertex ai in der main funktion void main() async { widgetsflutterbinding ensureinitialized(); await firebase initializeapp(); runapp(myapp()); } 3\ in deinem myapp widget, erstelle eine funktion zur initialisierung des generativen modells class myapp extends statelesswidget { @override widget build(buildcontext context) { return materialapp( home scaffold( appbar appbar(title text('generative ai with firebase')), body center( child elevatedbutton( onpressed () async { final result = await generatecontent(); print(result); }, child text('generate content'), ), ), ), ); } future\<string> generatecontent() async { // initialize the generative model final vertexai = firebasevertexai instance; final generativemodel = vertexai getgenerativemodel( modelname 'projects/your project id/locations/your location/models/your model name', ); // construct your prompt final prompt = vertexaitextprompt(text 'write a story about a magic backpack'); // optionally, you can set generation configurations final generationconfig = vertexaigenerationconfig( temperature 0 7, responsemimetype 'application/json', ); // generate content final response = await generativemodel generatecontent( prompt prompt, generationconfig generationconfig, ); return response generatedtext; } } ersetze 'your project id' , 'your location' , und 'your model name' mit deinen tatsächlichen projektdetails die generatecontent funktion konstruiert einen prompt, sendet ihn an das vertex ai modell und gibt den generierten inhalt zurück schritt 4 – konstruktion von prompts und verarbeitung von antworten erstellen eines benutzerdefinierten prompts du kannst komplexere prompts erstellen, indem du verschiedene datentypen (text, bilder, audio usw ) kombinierst zum beispiel final prompt = vertexaitextprompt( text 'summarize the following text "the history of ai is fascinating "', ); 2\ verarbeitung großer dateien wenn dein prompt große dateien umfasst, speichere die dateien in firebase storage und füge die cloud storage url der datei in deine anfrage ein final prompt = vertexaitextprompt( text 'analyze the content of this document', fileurl 'gs\ //your bucket name/your file pdf', ); 3\ streaming antworten wenn sie die ausgabe der ki streamen möchten, während sie verfügbar wird, können sie die generatecontentstream methode verwenden await for (final partialresponse in generativemodel generatecontentstream(prompt prompt)) { print(partialresponse generatedtext); } schritt 5 – testen und bereitstellen der app führen sie ihre app mit flutter run aus und testen sie die ki generierungsfunktionen sie sollten den generierten inhalt in der konsole angezeigt bekommen sobald sie bestätigt haben, dass alles funktioniert, können sie ihre app bereitstellen oder sie mit zusätzlichen funktionen weiter verbessern fazit in diesem tutorial haben sie gelernt, wie sie generative ai in ihre flutter app integrieren können, indem sie das firebase vertex ai paket sie können gemini nutzen, um hervorragende ki funktionen in einer app für textgenerierung, analyse von inhaltsdaten und viele weitere ki gesteuerte funktionen bereitzustellen aufgrund der flexibilität von firebase vertex ai können sie die ki antworten nach belieben ändern, was es perfekt macht, um intelligente und interaktive apps zu entwickeln siehe pub dev für firebase vertex ai, flutterfire und andere flutter pakete viel spaß beim programmieren!