Cómo integrar la IA generativa en tu aplicación Flutter usando Firebase Vertex AI

introducción la ia generativa se está convirtiendo rápidamente en algo normal en las aplicaciones de hoy; permite a los desarrolladores crear experiencias inteligentes e interactivas ya sea generación de texto, análisis de contenido o creación de medios, firebase vertex ai ofrece un conjunto de herramientas bastante poderoso para realizar estas funcionalidades dentro de tu aplicación flutter te guiaremos sobre cómo llevar la ia generativa a tu aplicación flutter utilizando el paquete firebase vertexai en este tutorial al final de este tutorial, al menos, tendrás una aplicación funcional que puede acceder a la api de gemini para realizar todo tipo de tareas de ia generativa requisitos previos para completar este tutorial, necesitarás una cuenta de firebase y un proyecto de firebase configurados puedes registrarte gratis en firebase https //firebase google com un entorno de desarrollo flutter configurado en tu máquina local sigue la guía de instalación de flutter https //flutter dev/docs/get started/install si aún no lo has configurado conocimientos básicos de firebase y flutter si eres nuevo en firebase, consulta la guía de firebase para flutter https //firebase flutter dev/docs/overview paso 1 – configuración de firebase y vertex ai crea un proyecto de firebase inicia sesión en la consola de firebase https //console firebase google com/ , crea un nuevo proyecto y habilita las apis necesarias para vertex ai habilita firebase app check navega a la configuración de tu proyecto en firebase y habilita firebase app check para asegurarte de que todas las llamadas a la api provengan de tu aplicación agrega firebase a tu aplicación flutter sigue las instrucciones para conectar tu aplicación flutter a tu proyecto de firebase esto generalmente implica descargar el google services json archivo para android o googleservice info plist para ios y colocarlo en el directorio correcto de tu proyecto flutter paso 2 – agregar dependencias requeridas abre tu pubspec yaml archivo y agrega las siguientes dependencias dependencies flutter sdk flutter firebase core latest version firebase vertexai latest version 2\ ejecuta flutter pub get para instalar las dependencias paso 3 – inicializando firebase y vertex ai en lib/main dart , importa los paquetes necesarios de firebase import 'package\ flutter/material dart'; import 'package\ firebase core/firebase core dart'; import 'package\ firebase vertexai/firebase vertexai dart'; 2\ inicializa firebase y vertex ai en la main función void main() async { widgetsflutterbinding ensureinitialized(); await firebase initializeapp(); runapp(myapp()); } 3\ en tu myapp widget, crea una función para inicializar el modelo generativo 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; } } reemplaza 'your project id' , 'your location' , y 'your model name' con los detalles reales de tu proyecto la generatecontent función construye un prompt, lo envía al modelo de vertex ai y devuelve el contenido generado paso 4 – construcción de prompts y manejo de respuestas creando un prompt personalizado puedes crear prompts más complejos combinando diferentes tipos de datos (texto, imágenes, audio, etc ) por ejemplo final prompt = vertexaitextprompt( text 'summarize the following text "the history of ai is fascinating "', ); 2\ manejo de archivos grandes si tu prompt involucra archivos grandes, almacena los archivos en firebase storage e incluye la url de cloud storage del archivo en tu solicitud final prompt = vertexaitextprompt( text 'analyze the content of this document', fileurl 'gs\ //your bucket name/your file pdf', ); 3\ respuestas en streaming si deseas transmitir la salida de la ia a medida que esté disponible, puedes usar el generatecontentstream método await for (final partialresponse in generativemodel generatecontentstream(prompt prompt)) { print(partialresponse generatedtext); } paso 5 – pruebas y despliegue de la aplicación ejecuta tu aplicación usando flutter run y prueba las características de generación de ia deberías ver el contenido generado impreso en la consola una vez que hayas confirmado que todo funciona, puedes desplegar tu aplicación o continuar mejorándola con características adicionales conclusión en este tutorial, aprendiste cómo incluir ia generativa en tu aplicación flutter usando el paquete firebase vertex ai puedes usar gemini para potenciar excelentes capacidades de inteligencia artificial en una aplicación para generación de texto, análisis de datos de contenido y muchas más características impulsadas por ia debido a la flexibilidad de firebase vertex ai, puedes cambiar a voluntad las respuestas de la ia, lo que lo hace perfecto para desarrollar aplicaciones inteligentes e interactivas consulta pub dev para firebase vertex ai, flutterfire y otros paquetes de flutter ¡feliz codificación!