Firebase AI Logic でアプリを開発する場合は、メインガイドで説明した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 リクエストに大きなファイルを含める
Cloud Storage for Firebase を使用すると、ファイル ストレージと管理のための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活用できます。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もできます。
Cloud Storage for Firebase の解決策を参照してください
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では、未承認のクライアントによる不正使用から Gemini API とプロジェクト リソースを保護する必要があります。Firebase App Check を使用して、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。
Firebase App Check ガイドを参照してください
実行時の構成を動的かつ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、エンドユーザーの所在地に基づいて 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する場合などです。
アプリの新しいバージョンをリリースせずにアプリの値を更新する
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、リクエストのシステム指示、プロンプト、安全性の設定、入力を変更したりする場合などです。
現在、他の解決策やガイドも作成中です。近日中に公開予定ですので、今しばらくお待ちください。