Cómo integrar inteligencia artificial en Android con Kotlin
Elige entre IA local y en la nube, diseña el flujo y prueba una primera función real.
Leer guíaAprende a incorporar modelos de IA, Gemini, ML Kit y funciones locales a aplicaciones Android.
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Elige entre IA local y en la nube, diseña el flujo y prueba una primera función real.
Leer guíaPreparación de Firebase, App Check y un fragmento inicial de generación de texto.
Leer guíaArquitectura de mensajes, contexto y estados de una conversación Android.
Leer guíaRequisitos, configuración, límites y pruebas de seguridad para Firebase AI Logic.
Leer guíaPlanifica comandos, voz, recuperación de información y confirmaciones.
Leer guíaExtrae texto de imágenes y fotografías con ML Kit.
Leer guíaEvalúa ML Kit, modelos personalizados y confianza de las predicciones.
Leer guíaQué comprobar sobre compatibilidad y APIs de ML Kit GenAI.
Leer guíaPrompts, límites, validación y comparación de resúmenes.
Leer guíaPermisos, escucha y tratamiento de errores con las APIs del sistema.
Leer guíaSelecciona idiomas, administra modelos y ofrece funcionamiento local cuando sea posible.
Leer guíaDiseña peticiones confiables y una interfaz resistente a errores.
Leer guíaRuta de preparación para ejecutar inferencia sin llamadas de red.
Leer guíaEvita exposición de secretos, abuso de cuotas y filtración de datos.
Leer guíaEstrategias para controlar costos y priorizar funciones que aportan valor.
Leer guíaDiseña respuestas estructuradas, valida campos y evita fallos al convertir texto de IA en datos.
Leer guíaConfigura App Check y comprueba que tu integración de IA no quede abierta al abuso.
Leer guíaSepara instrucciones de datos externos y valida las acciones de modelos generativos.
Leer guíaImplementa límites de entrada, caché, debounce y medición por función.
Leer guíaConstruye un flujo de recuperación de fragmentos y respuesta fundamentada sin inventar fuentes.
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