Comment intégrer l'IA générative dans votre application Flutter en utilisant Firebase Vertex AI

introduction l'ia générative devient rapidement une chose normale dans les applications d'aujourd'hui ; elle permet aux développeurs de créer des expériences intelligentes et interactives que ce soit la génération de texte, l'analyse de contenu ou la création de médias, firebase vertex ai offre un ensemble d'outils assez puissants pour réaliser ces fonctionnalités dans votre application flutter nous vous guiderons à travers la façon d'intégrer l'ia générative dans votre application flutter en utilisant le package firebase vertexai dans ce tutoriel à la fin de ce tutoriel, au minimum, vous aurez une application fonctionnelle qui peut accéder à l'api de gemini pour effectuer toutes sortes de tâches d'ia générative prérequis pour compléter ce tutoriel, vous aurez besoin de un compte firebase et un projet firebase configurés vous pouvez vous inscrire gratuitement sur firebase https //firebase google com un environnement de développement flutter configuré sur votre machine locale suivez le guide d'installation de flutter https //flutter dev/docs/get started/install si vous ne l'avez pas encore configuré des connaissances de base sur firebase et flutter si vous êtes nouveau sur firebase, consultez le guide firebase pour flutter https //firebase flutter dev/docs/overview étape 1 – configuration de firebase et vertex ai créer un projet firebase connectez vous à la console firebase https //console firebase google com/ , créez un nouveau projet et activez les api nécessaires pour vertex ai activer firebase app check accédez aux paramètres de votre projet dans firebase et activez firebase app check pour vous assurer que tous les appels api proviennent de votre application ajouter firebase à votre application flutter suivez les instructions pour connecter votre application flutter à votre projet firebase cela implique généralement de télécharger le fichier google services json pour android ou googleservice info plist pour ios et de le placer dans le bon répertoire de votre projet flutter étape 2 – ajout des dépendances requises ouvrez votre pubspec yaml fichier et ajoutez les dépendances suivantes dependencies flutter sdk flutter firebase core latest version firebase vertexai latest version 2\ exécutez flutter pub get pour installer les dépendances étape 3 – initialisation de firebase et vertex ai dans lib/main dart , importez les packages firebase nécessaires import 'package\ flutter/material dart'; import 'package\ firebase core/firebase core dart'; import 'package\ firebase vertexai/firebase vertexai dart'; 2\ initialisez firebase et vertex ai dans la main fonction void main() async { widgetsflutterbinding ensureinitialized(); await firebase initializeapp(); runapp(myapp()); } 3\ dans votre myapp widget, créez une fonction pour initialiser le modèle génératif 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; } } remplacez 'your project id' , 'your location' , et 'your model name' par les détails réels de votre projet la generatecontent fonction construit un prompt, l'envoie au modèle vertex ai, et retourne le contenu généré étape 4 – construction de prompts et gestion des réponses création d'un prompt personnalisé vous pouvez créer des prompts plus complexes en combinant différents types de données (texte, images, audio, etc ) par exemple final prompt = vertexaitextprompt( text 'summarize the following text "the history of ai is fascinating "', ); 2\ gestion des fichiers volumineux si votre prompt implique des fichiers volumineux, stockez les fichiers dans firebase storage et incluez l'url de cloud storage du fichier dans votre demande final prompt = vertexaitextprompt( text 'analyze the content of this document', fileurl 'gs\ //your bucket name/your file pdf', ); 3\ réponses en streaming si vous souhaitez diffuser la sortie de l'ia au fur et à mesure qu'elle devient disponible, vous pouvez utiliser le generatecontentstream méthode await for (final partialresponse in generativemodel generatecontentstream(prompt prompt)) { print(partialresponse generatedtext); } étape 5 – tester et déployer l'application exécutez votre application en utilisant flutter run et testez les fonctionnalités de génération d'ia vous devriez voir le contenu généré imprimé dans la console une fois que vous avez confirmé que tout fonctionne, vous pouvez déployer votre application ou continuer à l'améliorer avec des fonctionnalités supplémentaires conclusion dans ce tutoriel, vous avez appris comment inclure l'ia générative dans votre application flutter en utilisant le firebase vertex ai package vous pouvez utiliser gemini pour alimenter d'excellentes capacités d'intelligence artificielle dans une application pour la génération de texte, l'analyse des données de contenu, et de nombreuses autres fonctionnalités basées sur l'ia en raison de la flexibilité de firebase vertex ai, vous pouvez modifier à volonté les réponses de l'ia, ce qui le rend parfait pour développer des applications intelligentes et interactives voir pub dev pour firebase vertex ai, flutterfire, et d'autres packages flutter bon codage !