Wenn Sie Ihre App einführen und echte Endnutzer mit Ihren generativen KI-Funktionen interagieren lassen möchten, sollten Sie diese Checkliste mit Best Practices und wichtigen Überlegungen durchgehen.
Allgemein
Allgemeine Checkliste für den Start von Apps, die Firebase verwenden
Diese Firebase-Start-Checkliste enthält wichtige Best Practices für den Start einer Firebase-App in der Produktion.
Best Practices für Firebase-Projekte
Verwenden Sie beispielsweise unterschiedliche Firebase-Projekte für Entwicklung, Tests und Produktion. Weitere Best Practices für die Projektverwaltung
Zugriff und Sicherheit
Allgemeine Sicherheits-Checkliste für Apps, die Firebase verwenden
In dieser Sicherheits-Checkliste werden wichtige Best Practices für den Zugriff und die Sicherheit von Firebase-Apps und -Diensten beschrieben.
Start der Durchsetzung Firebase App Check
Firebase App Check schützt die APIs, die Ihnen Zugriff auf die Modelle Gemini und Imagen ermöglichen. App Check prüft, ob Anfragen von Ihrer tatsächlichen App und einem authentischen, nicht manipulierten Gerät stammen. Es unterstützt Attestierungsanbieter für Apple-Plattformen (DeviceCheck oder App Attest), Android (Play Integrity) und das Web (reCAPTCHA Enterprise) sowie alle diese Anbieter für Flutter- und Unity-Apps.
Außerdem empfehlen wir, die Verwendung von Tokens mit eingeschränkter Nutzung in Ihren Apps zu aktivieren, um sich auf den bevorstehenden verbesserten Schutz vor App Check durch Replay-Schutz vorzubereiten.
Einschränkungen für Ihre Firebase-API-Schlüssel einrichten
Überprüfen Sie die Zulassungsliste für API-Einschränkungen für jeden Firebase-API-Schlüssel:
Prüfen Sie, ob die Firebase AI Logic API auf der Zulassungsliste steht.
Achten Sie darauf, dass die Zulassungsliste des Schlüssels nur APIs für Firebase-Dienste enthält, die Sie in Ihrer App verwenden. Hier finden Sie eine Liste der APIs, die für jedes Produkt auf der Zulassungsliste stehen müssen.
Legen Sie Anwendungseinschränkungen fest, um die Nutzung der einzelnen Firebase-API-Schlüssel auf Anfragen aus Ihrer App zu beschränken (z. B. eine übereinstimmende Bundle-ID für die Apple-App). Auch wenn Sie Ihren Schlüssel einschränken, wird Firebase App Check dringend empfohlen.
Bei Firebase-bezogenen APIs werden API-Schlüssel nur zur Identifizierung des Firebase-Projekts oder der App verwendet, nicht zur Autorisierung für den Aufruf der API.
Abrechnung, Monitoring und Kontingente
Überraschungsrechnungen vermeiden
Wenn Ihr Firebase-Projekt den Blaze-Tarif (Pay as you go) nutzt, sollten Sie Ihre Nutzung im Blick behalten und Budgetbenachrichtigungen einrichten.
KI-Monitoring in der Firebase-Konsole einrichten
Richten Sie KI-Monitoring ein, um wichtige Leistungsmesswerte wie Anfragen, Latenz, Fehler und Tokennutzung im Blick zu behalten. Mit AI Monitoring können Sie auch einzelne Traces aufrufen, um Ihre Firebase AI Logic-Funktionen zu untersuchen und Fehler zu beheben.
Kontingente für die erforderlichen zugrunde liegenden APIs prüfen
Machen Sie sich mit den Kontingenten für jede erforderliche API vertraut.
Ratenlimits pro Nutzer festlegen (Standardwert: 100 RPM).
Bearbeiten Sie das Kontingent oder fordern Sie eine Kontingenterhöhung an.
Konfigurationen verwalten
Stabile Modellversion in Ihrer Produktions-App verwenden
Verwenden Sie in Ihrer Produktions-App nur stabile Modellversionen (z. B. gemini-2.0-flash-001), keine Vorschau- oder Testversion oder einen automatisch aktualisierten Alias.
Auch wenn ein automatisch aktualisierter stabiler Alias auf eine stabile Version verweist, ändert sich die tatsächliche Modellversion, auf die er verweist, automatisch, wenn eine neue stabile Version veröffentlicht wird. Dies kann zu unerwartetem Verhalten oder unerwarteten Antworten führen. Vorschau- und experimentelle-Versionen werden nur während der Prototyperstellung empfohlen.
Firebase Remote Config einrichten und verwenden
Mit Remote Config können Sie wichtige Konfigurationen für Ihre generativen KI-Funktionen in der Cloud steuern, anstatt Werte in Ihrem Code fest zu codieren. Sie können Ihre Konfiguration also aktualisieren, ohne eine neue Version Ihrer App zu veröffentlichen.
(Dringend empfohlen) Modellnamen, die in Ihrer App verwendet werden, per Fernzugriff ändern, wenn neue Modelle veröffentlicht oder andere eingestellt werden.
(Optional) Andere Parameter in Ihrer App dynamisch und sogar bedingt steuern, z. B. die Konfiguration der Modellgenerierung (maximale Anzahl von Tokens, Temperatur usw.), Sicherheitseinstellungen, Systemanweisungen und Prompt-Daten.
(Optional) Legen Sie in Remote Config einen
minimum_version-Parameter fest, um die aktuelle Version der App mit der in Remote Config definierten neuesten Version zu vergleichen. So können Sie Nutzern entweder eine Benachrichtigung zum Upgrade anzeigen oder sie zum Upgrade zwingen.
Ort für den Zugriff auf das Modell festlegen
| Nur verfügbar, wenn Sie Vertex AI Gemini API als API-Anbieter verwenden. |
Wenn Sie einen Standort für den Zugriff auf das Modell festlegen, können Sie Kosten senken und Latenzzeiten für Ihre Nutzer vermeiden.
Wenn Sie keinen Standort angeben, ist der Standardwert us-central1. Sie können diesen Ort bei der Initialisierung festlegen oder optional Firebase Remote Config verwenden, um den Ort dynamisch basierend auf dem Standort des jeweiligen Nutzers zu ändern.