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¿Qué hace firebase-ai-logic-basics?

Skill oficial para integrar Firebase AI Logic (API de Gemini) en aplicaciones web. Cubre configuración, inferencia multimodal, salida estructurada y seguridad.

Introducción

Este skill te permite utilizar la API de Gemini a través de Firebase para añadir capacidades de IA generativa a tus aplicaciones web.

Requisitos previos

• Un proyecto de Firebase con el plan Blaze (pago por uso).
• Node.js 18 o superior.
• Una clave de API de Google Generative AI.

Configuración

1. Instala el SDK de Firebase:

npm install firebase

2. Inicializa Firebase en tu aplicación:

import { initializeApp } from "firebase/app";
import { getVertexAI } from "firebase/vertexai";

const firebaseConfig = {
  apiKey: "TU_API_KEY",
  authDomain: "TU_PROYECTO.firebaseapp.com",
  projectId: "TU_PROYECTO",
  storageBucket: "TU_PROYECTO.appspot.com",
  messagingSenderId: "TU_SENDER_ID",
  appId: "TU_APP_ID"
};

const app = initializeApp(firebaseConfig);
const vertexai = getVertexAI(app);

Inferencia básica

Para generar texto a partir de una instrucción:

const model = vertexai.getGenerativeModel({ model: "gemini-1.5-pro" });
const result = await model.generateContent("Escribe un poema sobre la inteligencia artificial.");
console.log(result.response.text());

Inferencia multimodal

Puedes enviar imágenes junto con texto:

import { GenerativeModel } from "firebase/vertexai";

const model = vertexai.getGenerativeModel({ model: "gemini-1.5-pro" });
const imagePart = fileToGenerativePart("ruta/a/imagen.jpg");

const result = await model.generateContent(["Describe esta imagen:", imagePart]);
console.log(result.response.text());

function fileToGenerativePart(path, mimeType) {
  return {
    inlineData: {
      data: Buffer.from(fs.readFileSync(path)).toString("base64"),
      mimeType
    },
  };
}

Salida estructurada

Para obtener JSON con un esquema definido:

const schema = {
  type: "object",
  properties: {
    nombre: { type: "string" },
    edad: { type: "number" },
    hobbies: { type: "array", items: { type: "string" } }
  },
  required: ["nombre", "edad"]
};

const model = vertexai.getGenerativeModel({ model: "gemini-1.5-pro" });
const result = await model.generateContent({
  contents: [{ role: "user", parts: [{ text: "Genera un perfil de usuario aleatorio." }] }],
  generationConfig: {
    responseMimeType: "application/json",
    responseSchema: schema
  }
});

const perfil = JSON.parse(result.response.text());
console.log(perfil);

Seguridad

• Claves API: No incluyas la clave API directamente en el código. Usa variables de entorno.
• Autenticación: Implementa Firebase Authentication para controlar el acceso a las funciones de IA.
• Reglas de seguridad: Define reglas en Firestore o Realtime Database para limitar el uso de la API de Gemini.

Ejemplo de variable de entorno:

export VITE_FIREBASE_API_KEY="TU_API_KEY"

Referencias

• Documentación oficial de Firebase AI Logic
• API de Gemini