Firebase AI Logic でアプリを開発する場合は、メインガイドで説明されている基本よりも詳しい情報が必要になることがあります。このセクションで概説するソリューションでは、より高度なユースケースについてのガイダンスを提供します。
ファイルを管理し、マルチモーダル リクエストに大容量のファイルを含める
Cloud Storage for Firebase を使用すると、高速で安全かつスケーラブルなインフラストラクチャを使用してファイルの保存と管理を行うことができます。また、Cloud Storage for Firebase URL を使用して、マルチモーダル リクエストに大きなファイルを含めることができます。
Cloud Storage for Firebase のソリューションを確認する
未承認のクライアントからアプリを保護する
モバイルアプリとウェブアプリの場合は、Gemini API とプロジェクト リソースを未承認のクライアントによる不正使用から保護する必要があります。Firebase App Check を使用すると、すべての API 呼び出しが実際のアプリからのものであることを確認できます。
ランタイム構成を動的に条件付きで設定する
実行時の条件に基づいて構成を設定する場合は、Firebase Remote Config を使用できます。たとえば、エンドユーザーのロケーションに基づいて、Vertex AI サービスと生成モデルを実行するロケーションを変更します。
アプリの新バージョンをリリースせずにアプリ内の値を更新する
アプリの新しいバージョンをリリースせずにアプリ内の値を動的に変更する必要がある場合は、Firebase Remote Config を使用できます。たとえば、新しいモデル バージョンがリリースされたときにモデル名を更新したり、システム指示、プロンプト、安全性の設定、リクエストの入力を変更したりします。
他の解決策とガイドの作成にも積極的に取り組んでおりますので、最新情報を随時ご確認ください。