概要: Firebase AI Logic ソリューション
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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。
Remote Config の解決策を参照してください
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、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。
Remote Config の解決策を参照してください
他の解決策やガイドも積極的に作成していますので、後日改めてご確認ください。
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最終更新日 2025-09-06 UTC。
[null,null,["最終更新日 2025-09-06 UTC。"],[],[],null,["\u003cbr /\u003e\n\nAs you develop your app with Firebase AI Logic, you might want to go beyond\nthe basics discussed in the main guides. The solutions outlined in this section\noffer guidance on more advanced use cases.\n\nManage files and include large files in multimodal requests\n\nBy using Cloud Storage for Firebase, you can take advantage of a fast, secure,\nand scalable infrastructure for file storage and management. Plus, you can\ninclude larger files in your multimodal requests using a\nCloud Storage for Firebase URL.\n\n[See the Cloud Storage for Firebase solution](/docs/ai-logic/solutions/cloud-storage)\n\nProtect your app from unauthorized clients\n\nFor mobile and web apps, you need to protect the Gemini API and\nyour project resources from abuse by unauthorized clients.\nYou can use Firebase App Check to verify that all API calls are from your\nactual app.\n\n[See the Firebase App Check guide](/docs/ai-logic/app-check)\n\nDynamically and conditionally set runtime configurations\n\nIf you want to set configurations based on runtime conditions, you can use\n[Firebase Remote Config](/docs/remote-config). One example is changing the\nlocation where you run the Vertex AI service and generative model based on an\nend-user's location.\n\n[See the Remote Config solution](/docs/ai-logic/solutions/remote-config)\n\nUpdate values in your app without releasing a new version of your app\n\nIf you need to dynamically change values in your app without releasing a new\nversion of your app, you can use Firebase Remote Config. Examples include\nupdating the model name when a new model version is released or changing\nsystem instructions, prompts, safety settings, or input for a request.\n\n[See the Remote Config solution](/docs/ai-logic/solutions/remote-config)\n\n\u003cbr /\u003e\n\nWe're actively working on other solutions and guides, so check back soon!"]]
