Использование ИИ в вашем приложении с помощью Gemini

Привет, разработчики Flutter! 🤖💻 Сегодня мы расскажем, как добавить Gemini в ваше приложение с помощью Firebase Functions безопасным способом 🔒.

Почему не стоит использовать плагин flutter_gemini?

Из соображений безопасности я настоятельно предпочитаю не раскрывать свой ключ API Gemini в приложении 🔑.

Шаги по интеграции Gemini с Firebase:

1. Создайте новый проект Firebase с помощью команды firebase init genkit или установите необходимые зависимости 📦.
- Установите следующие пакеты:
- @genkit-ai/ai
- @genkit-ai/core
- @genkit-ai/dotprompt
- @genkit-ai/firebase
- @genkit-ai/flow
- @genkit-ai/googleai
- zod

2. Установите genkit глобально: npm install -g genkit 🌐.

3. Инициализируйте gemini, используя configureGenkit 🔧.

import { initializeApp } from "firebase/app";
import { defineString } from "firebase-functions/params";
import { configureGenkit } from '@genkit-ai/core';
import { firebase } from '@genkit-ai/firebase';

defineString('GOOGLE_GENAI_API_KEY');
const firebaseApp = initializeApp();

configureGenkit({
  plugins: [
    firebase(),
    googleAI({ apiKey: defineString('GOOGLE_GENAI_API_KEY') }),
  ],
  // ...
  enableTracingAndMetrics: true,
});

Добавьте ключ API в файл .env и не забудьте удалить .env из .gitignore, иначе Firebase не сможет его использовать 🚫.

export const suggestionFlow = onFlow({
  name: "suggestionFlow",
  httpsOptions: { cors: true },
  region: "europe-west1",
  inputSchema: z.object({ uid: z.string(), query: z.string(), language: z.string() }),
  outputSchema: z.string(),
  authPolicy: (auth, input) => {
    // Проверка аутентификации пользователя
    if (auth.uid != input.uid) {
      throw new Error("You can only access your own data");
    }
    // Проверка поддерживаемого языка
    if (input.language != "fr" && input.language != "en") {
      throw new Error("Only French and English are supported for now");
    }
    // Разрешить доступ только аутентифицированным пользователям
    return !!auth.uid;
  },
}, async (input) => {
  const exercicesContext = JSON.stringify(exercices);
  const userLanguage = input.language;
  const prompt = `You are an AI assistant that helps users with XXX. You will speak in the user's language: $userLanguage.
  You will answer with the JSON format below:
  {"days": [{"day": number, "steps": {...}, "description": string}]}
  Here is the user query: ${input.query}`;

  const llmResponse = await generate({
    model: gemini15Flash,
    prompt,
    config: {
      temperature: 1,
      maxOutputTokens: 3000,
    },
  });

  return llmResponse.text();
});

Разверните эту функцию на Firebase с помощью команды firebase deploy --only functions 🚀.

Вызов функции из Flutter:

Future<String> fetchStretchingSuggestionFlow(
  String uid,
  String query,
  String userLanguage,
) async {
  final callable = FirebaseFunctions.instance.httpsCallable('suggestionFlow');
  final result = await callable.call<String>({
    'uid': uid,
    'query': query,
    'language': userLanguage,
  });
  final data = (await decode(result.data)) as Map<String, dynamic>;
  return AIexercice.fromJson(data);
}

Оцените нашу новую рубрику и оставьте свои отзывы! 😊👍

Все подобные новости можно найти по хэштегу #FlutterPulseTips.

#flutter #dart #flutterpulse #FlutterPulseTips #Firebase #Gemini #AI #FlutterTips #MobileDev #AppDev