Erste Schritte mit Server-Promptvorlagen


In jeder Anfrage an ein Modell senden Sie einen Prompt und optional ein Schema und Konfigurationen, um die Antwort des Modells zu steuern. Wenn Sie Firebase AI Logic verwenden, können Sie alle diese Informationen direkt aus Ihrem Clientcode senden oder sie serverseitig mit Server-Promptvorlagen angeben.

Wenn Sie Server-Promptvorlagen verwenden, speichern Sie Ihren Prompt, Ihr Schema und Ihre Konfigurationen serverseitig. Ihre App übergibt vom Client an den Server nur den Schlüssel (die Vorlagen-ID), der auf eine bestimmte Vorlage verweist, sowie die erforderlichen Eingaben für diese Vorlage.

Wenn Sie Server-Promptvorlagen verwenden, speichern Sie Ihren Prompt und Ihre Konfigurationen serverseitig und geben in der Codebasis Ihrer App nur einen Schlüssel (die Vorlagen-ID) an. Hier einige Vorteile dieses Ansatzes:

  • Schutz vor der Offenlegung Ihres Prompts auf der Clientseite

  • Prompt und Konfiguration aktualisieren, ohne eine neue App-Version zu veröffentlichen

In dieser Anleitung wird beschrieben, wie Sie Server-Promptvorlagen verwenden.

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Unterstützte Modelle und Funktionen


Gesamtübersicht

Der grundlegende Workflow für die Verwendung von Server-Promptvorlagen:

  1. Erstellen Sie die Vorlage mit der geführten Benutzeroberfläche in der Firebase Konsole.

  2. Testen Sie die Vorlage in einer echten Anfrage mit der Firebase Console's testing experience.

  3. Greifen Sie über Ihre App auf die Vorlage zu.

Grundlegendes Format von Server-Promptvorlagen

Für Firebase AI Logic, die Firebase Konsole bietet eine geführte Benutzeroberfläche, über die Sie den Inhalt einer Vorlage angeben können.

Server-Promptvorlagen verwenden eine auf Dotprompt basierende Syntax und ein entsprechendes Format. Weitere Informationen finden Sie unter Vorlagenformat, -syntax und -beispiele.

Hier sind die wichtigsten Komponenten für eine Beispielanfrage an ein Gemini Modell:

---
model: 'gemini-3-flash-preview'
---

{{role "system"}}
All output must be a clearly structured invoice document.
Use a tabular or clearly delineated list format for line items.

{{role "user"}}
Create an example customer invoice for a customer named {{customerName}}.

  • Der obere Bereich innerhalb der dreifachen Bindestriche enthält den Modellnamen sowie optional eine Modellkonfiguration, eine Eingabevalidierung oder ein Schema, das Sie in der Anfrage senden möchten. Er wird als Schlüssel/Wert-Paare geschrieben und wird üblicherweise als YAML-Frontmatter bezeichnet.

  • Der Textkörper der Vorlage enthält den Prompt. Optional können auch Systemanweisungen und Eingabewerte (mit Handlebars Syntax) enthalten sein.

Vorlage im Code verwenden

Klicken Sie auf Ihren Gemini API Anbieter, um anbieterspezifische Inhalte und Code auf dieser Seite zu sehen.

So verwenden Sie die Vorlage in Ihrem Code:

Swift 


// ...

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `TemplateGenerativeModel` instance
let model = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).templateGenerativeModel()

let customerName = "Jane"

do {
    let response = try await model.generateContent(
        // Specify your template ID
        templateID: "my-first-template-v1-0-0",
        // Provide the values for any input variables required by your template.
        inputs: [
            "customerName": customerName
        ]
    )
    if let text = response.text {
        print("Response Text: \(text)")
    }
} catch {
    print("An error occurred: \(error)")
}
print("\n")

Kotlin 


// ...

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `TemplateGenerativeModel` instance
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).templateGenerativeModel()

val customerName = "Jane"

val response = model.generateContent(
    // Specify your template ID
    "my-first-template-v1-0-0",
    // Provide the values for any input variables required by your template.
    mapOf(
        "customerName" to customerName
    )
)

val text = response.text
println(text)

Java 


// ...

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `TemplateGenerativeModel` instance
TemplateGenerativeModel generativeModel = FirebaseAI.getInstance().templateGenerativeModel();

TemplateGenerativeModelFutures model = TemplateGenerativeModelFutures.from(generativeModel);

String customerName = "Jane";

Future response = model.generateContent(
    // Specify your template ID
    "my-first-template-v1-0-0",
    // Provide the values for any input variables required by your template.
    mapOf("customerName", customerName)
);
addCallback(response,
       new FutureCallback() {
           public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
             System.out.println(result.getText());
           }
           public void onFailure(Throwable t) {
             reportError(t);
           }
    }
executor);

Web 


// ...

// Initialize the Gemini Developer API backend service
const ai = getAI(app, { backend: new GoogleAIBackend() });

// Create a `TemplateGenerativeModel` instance
const model = getTemplateGenerativeModel(ai);

const customerName = 'Jane';

const result = await model.generateContent(
  // Specify your template ID
  'my-first-template-v1-0-0',
  // Provide the values for any input variables required by your template
  {
    customerName: customerName,
  }
);

const response = result.response;
const text = response.text();

Dart 


// ...

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `TemplateGenerativeModel` instance
var _model = FirebaseAI.googleAI().templateGenerativeModel()

var customerName = 'Jane';

var response = await _model.generateContent(
        // Specify your template ID
        'my-first-template-v1-0-0',
        // Provide the values for any input variables required by your template
        inputs: {
           'customerName': customerName,
        },
      );

var text = response?.text;
print(text);

Einheit 


// ...

// Initialize the Gemini Developer API backend service
var firebaseAI = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI());

// Create a `TemplateGenerativeModel` instance
var model = firebaseAI.GetTemplateGenerativeModel();

var customerName = "Jane";

try
{
   var response = await model.GenerateContentAsync(
      // Specify your template ID
      "my-first-template-v1-0-0",
      // Provide the values for any input variables required by your template
      new Dictionary<string, object> {
         { "customerName", customerName },
      }
   );
   Debug.Log($"Response Text: {response.Text}");
}
catch (Exception e) {
  Debug.LogError($"An error occurred: {e.Message}");
}


Detaillierte Anleitung

In diesem Abschnitt finden Sie eine detaillierte Anleitung zum Erstellen, Testen und Verwenden von Server-Promptvorlagen.

Hinweis

  • Falls noch nicht geschehen, folgen Sie der Anleitung für den Einstieg, in der beschrieben wird, wie Sie Ihr Firebase-Projekt einrichten, Ihre App mit Firebase verbinden, das SDK hinzufügen, den Backend-Dienst für Ihren ausgewählten Gemini API Anbieter initialisieren und eine GenerativeModel Instanz erstellen.

  • Prüfen Sie, ob Sie die erforderlichen Berechtigungen zum Erstellen und Verwalten von Server-Promptvorlagen haben. Standardmäßig sind alle diese Berechtigungen in der Rolle „Inhaber“ enthalten.

  • Wenn Sie die Vertex AI Gemini API und Ihr Anwendungsfall standortbasierte Einschränkungen erfordert verwenden, unterstützen wir erweiterte Workflows für Vorlagen.

Schritt 1: Server-Promptvorlage erstellen

In den meisten Anwendungsfällen erstellen und verwalten Sie Server-Promptvorlagen in der Firebase Konsole.

  1. Rufen Sie in der Firebase Console den Tab AI Services > AI Logic > Promptvorlagen auf.

  2. Klicken Sie auf Neue Vorlage erstellen und wählen Sie eine Startvorlagenoption aus.

    • Diese Startvorlagen bieten das Format und die Syntax für einige häufige Anwendungsfälle. Unabhängig davon, welche Option Sie auswählen, können Sie die Vorlage jedoch vollständig an Ihre Bedürfnisse anpassen.

    • In dieser Anleitung für den Einstieg wird davon ausgegangen, dass Sie die Option Input + System Instructions ausgewählt haben.

  3. Geben Sie die Kennzeichnungen der Vorlage ein:

    • Vorlagenname: Dies ist ein Anzeigename für die Vorlage (z. B. My First Template). Er ist nur in Firebase-Oberflächen wie der Firebase Console sichtbar.

    • Vorlagen-ID: Dies muss eine eindeutige ID für die Vorlage in Ihrem Firebase-Projekt sein (z. B. my-first-template-v1-0-0). Sie verweisen in der Anfrage von Ihrer App auf diese ID.

  4. Ändern Sie bei Bedarf den Abschnitt Konfiguration (Frontmatter) der Vorlage.

    • Dieser Abschnitt muss mindestens einen Modellnamen enthalten, z. B.:

      ---
model: 'gemini-3-flash-preview'
---

    • Optional können Sie auch die Modellkonfiguration sowie Ein- und Ausgabesteuerelemente usw. angeben. Weitere Informationen und Optionen finden Sie unter Vorlagenformat, -syntax und -beispiele.

  5. Ändern Sie bei Bedarf den Abschnitt Prompt und (falls zutreffend) Systemanweisungen der Vorlage.

    • Dieser Abschnitt muss mindestens den Text-Prompt enthalten, der an das Modell gesendet werden soll.

      Write a story about a magic backpack.

    • Sie können auch komplexere Prompts erstellen, z. B. mit den folgenden Optionen. Weitere Informationen und Optionen finden Sie unter Vorlagenformat, -syntax und -beispiele.

      • (Optional und falls zutreffend) Geben Sie Systemanweisungen mit der {{role "system"}} Syntax und den Text Prompt mit der {{role "user"}} Syntax an.

      • (Optional) Geben Sie Eingabevariablen mit der Handlebars-Syntax an (z. B. {{customerName}}). Sie können in der Vorlage einen Standardwert angeben, aber der Wert dieser Eingabevariable wird normalerweise in der Anfrage übergeben.

      {{role "system"}}
All output must be a clearly structured invoice document.
Use a tabular or clearly delineated list format for line items.

{{role "user"}}
Create an example customer invoice for a customer named {{customerName}}.

Schritt 2: Vorlage in der Firebase Console testen

Die Firebase Console bietet eine Testfunktion für Ihre Vorlage. So können Sie sehen, was passiert, wenn Ihre Vorlage verwendet wird – sowohl das Format der Anfrage als auch die Ausgabe einer tatsächlichen Anfrage.

  1. Klicken Sie auf Vorlage speichern , damit Sie Ihre Vorlage testen können.

    Sie können die Vorlage später jederzeit bearbeiten oder sogar löschen. Der einzige Wert, den Sie später nicht mehr ändern können, ist die Vorlagen-ID.

  2. Wenn Ihr Prompt Eingabevariablen verwendet, geben Sie Testwerte in das Feld Testeingabe ein. Für dieses Beispiel:

      {
    "customerName": "Jane"
  }

  3. Wenn in Ihrem Firebase Projekt mehrere Gemini API Anbieter aktiviert sind, können Sie auswählen, welcher für die Testanfrage verwendet werden soll. Wenn diese Option in der Console angezeigt wird, wählen Sie entweder Gemini Developer API oder Vertex AI Gemini API aus.

    Diese Auswahl gilt nur für Anfragen, die über die Firebase Testfunktion der Console gesendet werden. In der tatsächlichen Anfrage von Ihrer App, geben Sie den ausgewählten Gemini API Anbieter wie bei jeder anderen Anfrage an.

  4. Klicken Sie auf die Schaltfläche Formatierte Testanfrage erstellen.

    Prüfen Sie die resultierende formatierte Testanfrage auf der rechten Seite des Bildschirms und wiederholen Sie die Schritte für alle Felder Ihrer Vorlage.

  5. Wenn Sie mit der formatierten Testanfrage zufrieden sind, klicken Sie auf die Schaltfläche Prompttest ausführen.

    Prüfen Sie die resultierende Testantwort auf der rechten Seite des Bildschirms und wiederholen Sie die Schritte für alle Felder Ihrer Vorlage.

  6. Wenn Sie bereit sind, über den Code Ihrer App auf die Vorlage zuzugreifen, sperren Sie die Vorlage indem Sie auf das Sperrsymbol oben rechts in der Vorlage klicken.

  7. Klicken Sie auf Schließen , um die Bearbeitung zu beenden.

Schritt 3: Über den Code auf die Vorlage zugreifen

Klicken Sie auf Ihren Gemini API Anbieter, um anbieterspezifische Inhalte und Code auf dieser Seite zu sehen.

Eine Anfrage mit einer Server-Promptvorlage ähnelt anderen Anfragen, mit den folgenden Anpassungen:

  • Verwenden Sie ein templateGenerativeModel (oder bei Bedarf templateImagenModel).
  • Geben Sie die Vorlagen-ID an.
  • Geben Sie die Werte aller variablen Eingaben an, die für Ihre Vorlage erforderlich sind.

Nachdem Sie Ihre Vorlage erstellt oder aktualisiert haben, müssen Sie möglicherweise einige Minuten warten, bis die Vorlage auf allen Firebase-Servern verfügbar ist, bevor Sie über Ihren Code darauf zugreifen können.

Swift

Erstellen Sie eine templateGenerativeModel-Instanz (oder templateImagenModel), um eine Vorlage in Ihrer Anfrage zu verwenden.


// ...

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `TemplateGenerativeModel` instance
let model = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI()).templateGenerativeModel()

let customerName = "Jane"

do {
    let response = try await model.generateContent(
        // Specify your template ID
        templateID: "my-first-template-v1-0-0",
        // Provide the values for any input variables required by your template.
        inputs: [
            "customerName": customerName
        ]
    )
    if let text = response.text {
        print("Response Text: \(text)")
    }
} catch {
    print("An error occurred: \(error)")
}
print("\n")

Kotlin

Erstellen Sie eine templateGenerativeModel-Instanz (oder templateImagenModel), um eine Vorlage in Ihrer Anfrage zu verwenden.


// ...

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `TemplateGenerativeModel` instance
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI()).templateGenerativeModel()

val customerName = "Jane"

val response = model.generateContent(
    // Specify your template ID
    "my-first-template-v1-0-0",
    // Provide the values for any input variables required by your template.
    mapOf(
        "customerName" to customerName
    )
)

val text = response.text
println(text)

Java

Erstellen Sie eine templateGenerativeModel-Instanz (oder templateImagenModel), um eine Vorlage in Ihrer Anfrage zu verwenden.


// ...

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `TemplateGenerativeModel` instance
TemplateGenerativeModel generativeModel = FirebaseAI.getInstance().templateGenerativeModel();

TemplateGenerativeModelFutures model = TemplateGenerativeModelFutures.from(generativeModel);

String customerName = "Jane";

Future response = model.generateContent(
    // Specify your template ID
    "my-first-template-v1-0-0",
    // Provide the values for any input variables required by your template.
    mapOf("customerName", customerName)
);
addCallback(response,
       new FutureCallback() {
           public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
             System.out.println(result.getText());
           }
           public void onFailure(Throwable t) {
             reportError(t);
           }
    }
executor);

Web

Erstellen Sie eine templateGenerativeModel-Instanz (oder templateImagenModel), um eine Vorlage in Ihrer Anfrage zu verwenden.


// ...

// Initialize the Gemini Developer API backend service
const ai = getAI(app, { backend: new GoogleAIBackend() });

// Create a `TemplateGenerativeModel` instance
const model = getTemplateGenerativeModel(ai);

const customerName = 'Jane';

const result = await model.generateContent(
  // Specify your template ID
  'my-first-template-v1-0-0',
  // Provide the values for any input variables required by your template
  {
    customerName: customerName,
  }
);

const response = result.response;
const text = response.text();

Dart

Das Flutter-Plug-in unterstützt bald Server-Promptvorlagen.

Erstellen Sie eine templateGenerativeModel-Instanz (oder templateImagenModel), um eine Vorlage in Ihrer Anfrage zu verwenden.


// ...

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// Create a `TemplateGenerativeModel` instance
var _model = FirebaseAI.googleAI().templateGenerativeModel()

var customerName = 'Jane';

var response = await _model.generateContent(
        // Specify your template ID
        'my-first-template-v1-0-0',
        // Provide the values for any input variables required by your template
        inputs: {
           'customerName': customerName,
        },
      );

var text = response?.text;
print(text);

Einheit

Erstellen Sie eine templateGenerativeModel-Instanz (oder templateImagenModel), um eine Vorlage in Ihrer Anfrage zu verwenden.


// ...

// Initialize the Gemini Developer API backend service
var firebaseAI = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI());

// Create a `TemplateGenerativeModel` instance
var model = firebaseAI.GetTemplateGenerativeModel();

var customerName = "Jane";

try
{
   var response = await model.GenerateContentAsync(
      // Specify your template ID
      "my-first-template-v1-0-0",
      // Provide the values for any input variables required by your template
      new Dictionary<string, object> {
         { "customerName", customerName },
      }
   );
   Debug.Log($"Response Text: {response.Text}");
}
catch (Exception e) {
  Debug.LogError($"An error occurred: {e.Message}");
}


Nächste Schritte