Gemini Pro ve Flash modellerine erişmek için Android geliştiricilerin Firebase AI Logic'i kullanarak Gemini Developer API'yi kullanmasını öneririz. Kredi kartı gerektirmeden kullanmaya başlamanıza olanak tanır ve cömert bir ücretsiz katman sunar. Entegrasyonunuzu küçük bir kullanıcı tabanıyla doğruladıktan sonra ücretli katmana geçerek ölçeklendirme yapabilirsiniz.
Başlarken
Gemini API ile doğrudan uygulamanızdan etkileşim kurmadan önce birkaç işlem yapmanız gerekir. Bunlar arasında istemlerle ilgili bilgi edinmenin yanı sıra Firebase'i ve uygulamanızı SDK'yı kullanacak şekilde ayarlamak da yer alır.
İstemlerle deneme yapma
İstemlerle denemeler yaparak Android uygulamanız için en iyi ifadeyi, içeriği ve biçimi bulabilirsiniz. Google AI Studio, uygulamanızın kullanım alanlarına yönelik istemlerin prototipini oluşturmak ve tasarlamak için kullanabileceğiniz bir IDE'dir.
Kullanım alanınız için doğru istemi oluşturmak bilimden çok sanata benzer. Bu nedenle deneme yapmak çok önemlidir. İstem oluşturma hakkında daha fazla bilgiyi Firebase dokümanlarında bulabilirsiniz.
İstediğiniz istemi oluşturduktan sonra, kodunuza ekleyebileceğiniz kod snippet'lerini almak için "<>" düğmesini tıklayın.
Firebase projesi oluşturma ve uygulamanızı Firebase'e bağlama
Uygulamanızdan API'yi çağırmaya hazır olduğunuzda, Firebase'i ve SDK'yı uygulamanızda ayarlamak için Firebase AI Logic başlangıç kılavuzunun "1. Adım" bölümündeki talimatları uygulayın.
Gradle bağımlılığını ekleyin
Uygulama modülünüze aşağıdaki Gradle bağımlılığını ekleyin:
Kotlin
dependencies {
// ... other androidx dependencies
// Import the BoM for the Firebase platform
implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:34.1.0"))
// Add the dependency for the Firebase AI Logic library When using the BoM,
// you don't specify versions in Firebase library dependencies
implementation("com.google.firebase:firebase-ai")
}
Java
dependencies {
// Import the BoM for the Firebase platform
implementation(platform("com.google.firebase:34.1.0"))
// Add the dependency for the Firebase AI Logic library When using the BoM,
// you don't specify versions in Firebase library dependencies
implementation("com.google.firebase:firebase-ai")
// Required for one-shot operations (to use `ListenableFuture` from Guava
// Android)
implementation("com.google.guava:guava:31.0.1-android")
// Required for streaming operations (to use `Publisher` from Reactive
// Streams)
implementation("org.reactivestreams:reactive-streams:1.0.4")
}
Üretken modeli başlatma
GenerativeModel öğesini oluşturup model adını belirterek başlayın:
Kotlin
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI())
.generativeModel("gemini-2.5-flash")
Java
GenerativeModel firebaseAI = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI())
.generativeModel("gemini-2.5-flash");
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(firebaseAI);
Gemini Developer API ile kullanılabilecek modeller hakkında daha fazla bilgi edinin. Ayrıca, model parametrelerini yapılandırma hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz.
Uygulamanızdan Gemini Developer API ile etkileşim kurma
Firebase'i ve uygulamanızı SDK'yı kullanacak şekilde ayarladığınıza göre artık uygulamanızdan Gemini Developer API ile etkileşim kurmaya hazırsınız.
Metin oluşturma
Metin yanıtı oluşturmak için isteminizle birlikte generateContent() işlevini çağırın.
Kotlin
scope.launch {
val response = model.generateContent("Write a story about a magic backpack.")
}
Java
Content prompt = new Content.Builder()
.addText("Write a story about a magic backpack.")
.build();
ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = model.generateContent(prompt);
Futures.addCallback(response, new FutureCallback<GenerateContentResponse>() {
@Override
public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
String resultText = result.getText();
[...]
}
@Override
public void onFailure(Throwable t) {
t.printStackTrace();
}
}, executor);
Resimlerden ve diğer medyadan metin oluşturma
Ayrıca, metin ve resimler veya diğer medya türlerini içeren bir istemden metin de oluşturabilirsiniz. generateContent() çağırırken medyayı satır içi veri olarak iletebilirsiniz.
Örneğin, bit eşlem kullanmak için image içerik türünü kullanın:
Kotlin
scope.launch {
val response = model.generateContent(
content {
image(bitmap)
text("what is the object in the picture?")
}
)
}
Java
Content content = new Content.Builder()
.addImage(bitmap)
.addText("what is the object in the picture?")
.build();
ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = model.generateContent(content);
Futures.addCallback(response, new FutureCallback<GenerateContentResponse>() {
@Override
public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
String resultText = result.getText();
[...]
}
@Override
public void onFailure(Throwable t) {
t.printStackTrace();
}
}, executor);
Ses dosyası iletmek için inlineData içerik türünü kullanın:
Kotlin
val contentResolver = applicationContext.contentResolver
val inputStream = contentResolver.openInputStream(audioUri).use { stream ->
stream?.let {
val bytes = stream.readBytes()
val prompt = content {
inlineData(bytes, "audio/mpeg") // Specify the appropriate audio MIME type
text("Transcribe this audio recording.")
}
val response = model.generateContent(prompt)
}
}
Java
ContentResolver resolver = getApplicationContext().getContentResolver();
try (InputStream stream = resolver.openInputStream(audioUri)) {
File audioFile = new File(new URI(audioUri.toString()));
int audioSize = (int) audioFile.length();
byte audioBytes = new byte[audioSize];
if (stream != null) {
stream.read(audioBytes, 0, audioBytes.length);
stream.close();
// Provide a prompt that includes audio specified earlier and text
Content prompt = new Content.Builder()
.addInlineData(audioBytes, "audio/mpeg") // Specify the appropriate audio MIME type
.addText("Transcribe what's said in this audio recording.")
.build();
// To generate text output, call `generateContent` with the prompt
ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = model.generateContent(prompt);
Futures.addCallback(response, new FutureCallback<GenerateContentResponse>() {
@Override
public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
String text = result.getText();
Log.d(TAG, (text == null) ? "" : text);
}
@Override
public void onFailure(Throwable t) {
Log.e(TAG, "Failed to generate a response", t);
}
}, executor);
} else {
Log.e(TAG, "Error getting input stream for file.");
// Handle the error appropriately
}
} catch (IOException e) {
Log.e(TAG, "Failed to read the audio file", e);
} catch (URISyntaxException e) {
Log.e(TAG, "Invalid audio file", e);
}
Video dosyası sağlamak için inlineData içerik türünü kullanmaya devam edin:
Kotlin
val contentResolver = applicationContext.contentResolver
contentResolver.openInputStream(videoUri).use { stream ->
stream?.let {
val bytes = stream.readBytes()
val prompt = content {
inlineData(bytes, "video/mp4") // Specify the appropriate video MIME type
text("Describe the content of this video")
}
val response = model.generateContent(prompt)
}
}
Java
ContentResolver resolver = getApplicationContext().getContentResolver();
try (InputStream stream = resolver.openInputStream(videoUri)) {
File videoFile = new File(new URI(videoUri.toString()));
int videoSize = (int) videoFile.length();
byte[] videoBytes = new byte[videoSize];
if (stream != null) {
stream.read(videoBytes, 0, videoBytes.length);
stream.close();
// Provide a prompt that includes video specified earlier and text
Content prompt = new Content.Builder()
.addInlineData(videoBytes, "video/mp4")
.addText("Describe the content of this video")
.build();
// To generate text output, call generateContent with the prompt
ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = model.generateContent(prompt);
Futures.addCallback(response, new FutureCallback<GenerateContentResponse>() {
@Override
public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
String resultText = result.getText();
System.out.println(resultText);
}
@Override
public void onFailure(Throwable t) {
t.printStackTrace();
}
}, executor);
}
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
} catch (URISyntaxException e) {
e.printStackTrace();
}
Benzer şekilde, PDF (application/pdf) ve düz metin (text/plain) dokümanlarını da ilgili MIME türlerini parametre olarak ileterek aktarabilirsiniz.
Çok adımlı sohbet
Çok adımlı sohbetleri de destekleyebilirsiniz. startChat() işleviyle sohbet başlatın. İsteğe bağlı olarak modele mesaj geçmişi sağlayabilirsiniz. Ardından, sohbet mesajları göndermek için sendMessage() işlevini çağırın.
Kotlin
val chat = model.startChat(
history = listOf(
content(role = "user") { text("Hello, I have 2 dogs in my house.") },
content(role = "model") { text("Great to meet you. What would you like to know?") }
)
)
scope.launch {
val response = chat.sendMessage("How many paws are in my house?")
}
Java
Content.Builder userContentBuilder = new Content.Builder();
userContentBuilder.setRole("user");
userContentBuilder.addText("Hello, I have 2 dogs in my house.");
Content userContent = userContentBuilder.build();
Content.Builder modelContentBuilder = new Content.Builder();
modelContentBuilder.setRole("model");
modelContentBuilder.addText("Great to meet you. What would you like to know?");
Content modelContent = userContentBuilder.build();
List<Content> history = Arrays.asList(userContent, modelContent);
// Initialize the chat
ChatFutures chat = model.startChat(history);
// Create a new user message
Content.Builder messageBuilder = new Content.Builder();
messageBuilder.setRole("user");
messageBuilder.addText("How many paws are in my house?");
Content message = messageBuilder.build();
// Send the message
ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = chat.sendMessage(message);
Futures.addCallback(response, new FutureCallback<GenerateContentResponse>() {
@Override
public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
String resultText = result.getText();
System.out.println(resultText);
}
@Override
public void onFailure(Throwable t) {
t.printStackTrace();
}
}, executor);
Daha fazla ayrıntı için Firebase belgelerini inceleyin.
Sonraki adımlar
- GitHub'daki Android Hızlı Başlangıç Firebase örnek uygulamasını ve Android Yapay Zeka Örnek Kataloğu'nu inceleyin.
- Uygulamanızı üretime hazırlayın. Bu kapsamda, Gemini API'nin yetkisiz istemciler tarafından kötüye kullanılmasını önlemek için Firebase Uygulama Kontrolü'nü ayarlayın.
- Firebase AI Logic hakkında daha fazla bilgiyi Firebase dokümanlarında bulabilirsiniz.