Firma Google zaprezentowała nową funkcjonalność dla deweloperów aplikacji mobilnych, która obecnie dostępna jest w wersji beta – Vertex AI SDK for Firebase. Dzięki temu narzędziu programiści mogą tworzyć aplikacje, które wykraczają poza standardowy model czatu i proste odpowiedzi tekstowe. W celu ułatwienia integracji tego rozwiązania z aplikacjami, Google udostępniło także specjalny opis kroków, które pomogą programistom zapoznać się z tym narzędziem i efektywnie włączyć je do swoich projektów.
Nowa Kolaboracja – Krok po Kroku Integracja z Vertex AI
W ramach nowo opublikowanego poradnika (kolaboracji), Google przybliża kluczowe zagadnienia związane z integracją Vertex AI z Firebase. Tematy obejmują m.in. projektowanie odpowiednich promptów, konfigurację projektu Firebase w celu wykorzystania Vertex AI, ustawienia projektowe w Android Studio oraz integrację kodu z użyciem języka Kotlin.
Jednym z istotnych narzędzi, które pomaga w tworzeniu skutecznych promptów, jest Vertex AI Studio, dostępne w chmurze. Dzięki temu narzędziu deweloperzy mogą szybko prototypować i testować zapytania z modelem Gemini, co znacznie przyspiesza proces wdrażania nowych funkcji.
System Instructions – Personalizacja Zachowania Modelu
Jedną z najbardziej obiecujących funkcji Vertex AI jest możliwość stosowania tzw. System Instructions. Jak wyjaśnia inżynier Google, Thomas Ezan, system instructions pełnią rolę „wstępu” do zapytań użytkownika. Pozwalają one na kształtowanie zachowania modelu tak, aby spełniał konkretne wymagania i scenariusze aplikacji.
Dzięki system instructions programiści mogą z góry określić styl i ton odpowiedzi, przyjąć określoną rolę (np. „tłumacz jak dla pięciolatka”), ustalić cele zadania (np. „zwróć fragment kodu bez dodatkowych wyjaśnień”) oraz uwzględnić kontekst istotny dla użytkowników aplikacji.
Poniżej znajduje się przykład kodu, w którym zdefiniowano system instruction podczas inicjalizacji modelu:
kotlin
val generativeModel = Firebase.vertexAI.generativeModel(
modelName = "gemini-1.5-flash",
...
systemInstruction =
content { text("You are a knowledgeable tutor. Answer the questions using the socratic tutoring method.") }
)
Rozszerzenie Funkcjonalności – Multi-modalność i Funkcje Własne
Vertex AI oferuje również wszechstronność w przetwarzaniu różnorodnych wejść – nie ogranicza się jedynie do tekstu. Dzięki funkcjom multi-modalnym, model Gemini może przetwarzać obrazy, dźwięki czy wideo. Oznacza to, że deweloper może np. generować opisy zdjęć, podsumowania plików audio czy opisy scen z wideo. To otwiera zupełnie nowe drzwi w projektowaniu nowoczesnych aplikacji.
Co więcej, dzięki Vertex AI możliwe jest tworzenie dodatkowych funkcji, które rozszerzają możliwości modelu. Na przykład, programista może zdefiniować funkcję, która pobiera dane z bazy SQL i dodaje je do kontekstu zapytania. Inną opcją jest stworzenie narzędzi, które model może używać do generowania swoich odpowiedzi, co pokazuje poniższy diagram.
Wygoda i Uniwersalność
Vertex AI w Firebase wspiera różne języki programowania, takie jak Swift, Kotlin, Flutter oraz JavaScript, co czyni go niezwykle elastycznym i dostępnym dla szerokiego grona deweloperów mobilnych. Niezależnie od używanej platformy, Android czy iOS, programiści mają możliwość bezpośredniego dostępu do API Gemini bez potrzeby tworzenia dodatkowej warstwy serwerowej napisanej w Pythonie, Javie czy Go.
Dzięki temu SDK, twórcy aplikacji mają szansę na wykorzystanie zaawansowanych możliwości sztucznej inteligencji bez konieczności tworzenia skomplikowanej infrastruktury. To prostsza droga do tworzenia nowoczesnych aplikacji, które mogą nie tylko odpowiadać na pytania, ale także analizować, przetwarzać i generować treści multimedialne w czasie rzeczywistym.
Podsumowanie
Vertex AI SDK dla Firebase to potężne narzędzie, które otwiera przed deweloperami szerokie możliwości tworzenia zaawansowanych aplikacji z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Dzięki wsparciu dla różnych języków programowania i platform mobilnych, narzędzie to staje się dostępne dla szerokiego grona twórców. Wersja beta, która jest już dostępna, pozwala na eksplorację nowych funkcji, takich jak system instructions, multi-modalność czy możliwość tworzenia własnych funkcji rozszerzających możliwości modelu. Jeśli chcesz, aby Twoje aplikacje wyprzedzały konkurencję, warto już teraz zapoznać się z Vertex AI i zintegrować go z Twoimi projektami.
