רשימת משימות לשימוש ב-Firebase AI Logic

כשאתם מוכנים להשיק את האפליקציה ולאפשר למשתמשי קצה אמיתיים ליצור אינטראקציה עם התכונות הגנרטיביות של ה-AI, חשוב לעיין ברשימת המשימות הזו של שיטות מומלצות ושיקולים חשובים.

כללי

בודקים את רשימת המשימות הכללית להשקת אפליקציות שמשתמשות ב-Firebase

רשימת המשימות לשימוש ב-Firebase מתארת שיטות מומלצות חשובות לפני השקת אפליקציית Firebase כלשהי בייצור.

הקפדה על שיטות מומלצות בפרויקטים ב-Firebase

לדוגמה, חשוב לוודא שאתם משתמשים בפרויקטים שונים ב-Firebase לפיתוח, לבדיקה ולייצור. כדאי לעיין בשיטות מומלצות נוספות לניהול פרויקטים.

גישה ואבטחה

עיון ברשימת המשימות הכללית בנושא אבטחה לאפליקציות שמשתמשות ב-Firebase

רשימת המשימות בנושא אבטחה הזו מתארת שיטות מומלצות חשובות לגישה ולאבטחה של אפליקציות ושירותים של Firebase.

לוחצים על החלת Firebase App Check

Firebase App Check עוזרת להגן על ממשקי ה-API שנותנים לכם גישה למודלים של Gemini ושל Imagen. App Check מוודא שהבקשות מגיעות מהאפליקציה האמיתית שלכם וממכשיר אותנטי שלא בוצעו בו שינויים. הוא תומך בספקי אימות לפלטפורמות של Apple‏ (DeviceCheck או App Attest), ל-Android‏ (Play Integrity) ולאינטרנט (reCAPTCHA Enterprise), והוא תומך בכל הספקים האלה גם באפליקציות של Flutter ו-Unity.

בנוסף, כדי להתכונן להגנה משופרת שתופעל בקרוב על ידי App Check באמצעות הגנה מפני הפעלה חוזרת, מומלץ להפעיל את השימוש בטוקנים לשימוש מוגבל באפליקציות.

הגדרת הגבלות על מפתחות API ב-Firebase

  • בודקים את רשימת ההיתרים של הגבלות ה-API של כל מפתח API ב-Firebase:

  • כדי להגביל את השימוש בכל מפתח API של Firebase רק לבקשות מהאפליקציה שלכם (למשל, מזהה חבילה תואם לאפליקציה של Apple), צריך להגדיר "הגבלות על אפליקציות". שימו לב: גם אם הגבלתם את המפתח, מומלץ מאוד להשתמש ב-Firebase App Check.

שימו לב שממשקי API שקשורים ל-Firebase משתמשים במפתחות API רק כדי לזהות את פרויקט Firebase או את האפליקציה, ולא כדי לאשר את הקריאה ל-API.

חיוב, מעקב ומכסות

איך נמנעים מחיובים לא צפויים

אם פרויקט Firebase שלכם מוגדר בתוכנית התמחור Blaze עם תשלום לפי שימוש, כדאי לעקוב אחרי השימוש ולהגדיר התראות לגבי תקציב.

הגדרת מעקב מבוסס-AI במסוף Firebase

הגדרת מעקב מבוסס-AI כדי לקבל תובנות לגבי מדדי ביצועים מרכזיים, כמו בקשות, זמן אחזור, שגיאות ושימוש בטוקנים. בנוסף, המעקב באמצעות AI עוזר לכם לבדוק ולפתור בעיות בתכונות של Firebase AI Logic על ידי הצגת עקבות בודדים.

בדיקת המכסות של ממשקי ה-API הבסיסיים הנדרשים

ניהול ההגדרות

שימוש בגרסה יציבה של המודל באפליקציה בסביבת הייצור

באפליקציה בסביבת הייצור, צריך להשתמש רק בגרסאות יציבות של המודל (כמו gemini-2.0-flash-001), ולא בגרסת טרום-השקה או ניסיונית או בכינוי שמתעדכן אוטומטית.

גם אם כינוי יציב שמתעדכן אוטומטית מצביע על גרסה יציבה, גרסת המודל שהוא מצביע עליה תשתנה אוטומטית בכל פעם שתצא גרסה יציבה חדשה. זה עלול לגרום להתנהגות או לתשובות לא צפויות. בנוסף, מומלץ להשתמש בגרסאות תצוגה מקדימה וניסיוניות רק במהלך יצירת אב טיפוס.

הגדרה ושימוש ב-Firebase Remote Config

עם Remote Config, אתם יכולים לשלוט בהגדרות חשובות של תכונות מבוססות-AI גנרטיבי בענן, במקום להגדיר ערכים בקוד. המשמעות היא שאתם יכולים לעדכן את ההגדרה בלי לפרסם גרסה חדשה של האפליקציה.

הגדרת המיקום לגישה למודל

האפשרות הזו זמינה רק כשמשתמשים ב-Vertex AI Gemini API כספק ה-API.

הגדרת מיקום לגישה למודל יכולה לעזור לכם לחסוך בעלויות ולמנוע השהיה אצל המשתמשים.

אם לא מציינים מיקום, ברירת המחדל היא us-central1. אפשר להגדיר את המיקום הזה במהלך האתחול, או לחלופין להשתמש ב-Firebase Remote Config כדי לשנות את המיקום באופן דינמי בהתאם למיקום של כל משתמש.