在 SociaLite 範例應用程式中新增生成式 AI 回覆

動畫螢幕截圖，顯示 SociaLite 聊天機器人運作情形

SociaLite 範例應用程式示範如何使用 Android 平台 API，實作社群網路和通訊應用程式中常見的功能。我們已使用 Firebase AI Logic SDK 整合 Gemini API，示範如何在自己的 Android 應用程式中實作聊天機器人功能。

這個程式碼範例使用 Gemini Flash，速度快且符合成本效益。進一步瞭解 Gemini 模型。為了在 SociaLite 示範中實作 AI 驅動的聊天機器人，我們使用了 Gemini API 的系統指令功能，修改模型的行為。在本例中，我們使用的提示是「請以友善貓咪的口吻回覆這段對話」。這個整合 Gemini 的 SociaLite 版本也運用模型的多模態功能，讓聊天機器人能對圖片做出反應。

導入 Gemini API

聊天機器人實作主要位於 ChatRepository 類別。GenerativeModel 類別可讓您與 Gemini API 互動，例項化方式如下：

val generativeModel = Firebase.ai.generativeModel(
    // Set the model name to the latest Gemini model.
    modelName = "gemini-2.0-flash-lite-001",
    // Set a system instruction to set the behavior of the model.
    systemInstruction = content {
        text("Please respond to this chat conversation like a friendly cat.")
    },
)

在協同程式範圍中，將 pastMessages 傳遞至 startChat() 來發起對話，確保模型能存取對話記錄。這樣一來，聊天機器人就能掌握對話脈絡，並根據先前的對話內容生成連貫的回覆。

val pastMessages = getMessageHistory(chatId)
val chat = generativeModel.startChat(
    history = pastMessages,
)

使用 sendMessage() 方法將訊息傳遞至模型。

測試 AI 聊天機器人

您可以按照下列步驟自行測試：

  1. 查看 SociaLite 範例應用程式的程式碼，並在 Android Studio 中開啟。

  2. 請按照 Firebase AI Logic 入門指南設定 Firebase 專案，讓應用程式能使用 Firebase AI Logic SDK 向 Gemini Developer API 提出要求。

  3. 設定 Firebase 時，請將 google-services.json 替換為您自己的值，然後執行 app 設定。

  4. 同步處理並執行應用程式。

  5. 在 SociaLite 應用程式中，依序輕觸「設定」 和「AI 聊天機器人」，讓按鈕標籤顯示「AI 聊天機器人: enabled」。

現在可以開始對話了！

其他資源

進一步瞭解 Firebase AI Logic SDK。