Utiliser l'assistance de l'IA pour les requêtes et les mutations Firebase Data Connect

Vous pouvez utiliser Gemini dans Firebase dans la console Firebase pour vous aider à créer des requêtes et des mutations à inclure dans votre code côté client. Décrivez la requête ou la mutation que vous souhaitez générer en langage naturel, et Gemini dans Firebase vous fournira son équivalent GraphQL. Exécutez et testez la sortie dans la console Firebase, puis copiez vos requêtes et mutations finalisées dans votre code.

Pour en savoir plus sur les requêtes et les mutations, consultez Schémas, requêtes et mutations Data Connect.

Comment AI assistance for Data Connect in the Firebase console utilise vos données

Pour en savoir plus sur la façon dont Gemini dans Firebase utilise vos données, consultez Comment Gemini dans Firebase utilise vos données.

Configurer AI assistance for Data Connect in the Firebase console

Pour configurer l'assistance AI dans Data Connect, activez Gemini dans Firebase comme décrit dans Configurer Gemini dans Firebase, puis passez à Générer des requêtes et des mutations GraphQL avec Gemini dans Firebase.

Générer des requêtes et des mutations GraphQL avec Gemini dans Firebase

Pour générer du code GraphQL basé sur le langage naturel à l'aide de AI assistance for Data Connect in the Firebase console:

  1. Ouvrez Data Connect dans votre projet, puis sous Services, sélectionnez votre source de données.

  2. Cliquez sur Data (Données).

  3. Cliquez sur l'icône M'aider à écrire des requêtes GraphQLpen_spark.

  4. Dans le champ de texte qui s'affiche, décrivez la requête ou la mutation que vous souhaitez générer en langage naturel, puis cliquez sur Générer.

    Par exemple, si vous utilisez la source de données Movies référencée dans le tutoriel de démarrage rapide Firebase Data Connect et le atelier de programmation Créer avec Data Connect, vous pouvez demander : Renvoyer les cinq meilleurs films de 2022, par ordre décroissant de note, ce qui peut renvoyer un résultat semblable à celui-ci :

    query TopMovies2022 {
  movies(where: {releaseYear: {eq: 2022}}, orderBy: [{rating: DESC}], limit: 5) {
    id
    title
    rating
    releaseYear
  }
}

  5. Examinez la réponse:

    • Si la réponse semble correcte, cliquez sur Insérer pour l'insérer dans l'éditeur de code.
    • Si la réponse peut être affinée, cliquez sur Modifier, mettez à jour la requête, puis cliquez sur Générer à nouveau.

  6. Une fois la réponse acceptée, définissez les éléments suivants dans la section Paramètres, le cas échéant:

    • Variables: si votre requête ou votre mutation contient des variables, définissez-les ici. Définissez-les à l'aide de JSON, par exemple {"title":"The Matrix", "releaseYear":"1999"}.
    • Authorization (Autorisation) : choisissez le contexte d'autorisation (administrateur, authentifié ou non authentifié) avec lequel exécuter la requête ou la mutation.

  7. Cliquez sur Run (Exécuter) dans l'éditeur de code, puis examinez les résultats.

Pour tester plusieurs requêtes ou mutations dans l'éditeur de code, assurez-vous qu'elles sont nommées. Par exemple, la requête suivante est nommée GetMovie. Placez le curseur sur la première ligne de la requête ou de la mutation pour activer le bouton Run (Exécuter).

query GetMovie($myKey: Movie_Key!) {
  movie(key: $myKey) { title }
}

Cas d'utilisation AI assistance for Data Connect in the Firebase console

Les sections suivantes décrivent des exemples de cas d'utilisation, y compris un cas où vous pouvez demander à Gemini de vous aider à créer une mutation pour renseigner Data Connect, puis l'interroger pour vérifier les résultats.

Créer une mutation qui ajoute un film à la base de données en fonction de l'entrée utilisateur

Dans cette section, vous allez découvrir comment utiliser le langage naturel pour générer GraphQL pour une mutation que vous pouvez utiliser pour renseigner votre base de données. Cet exemple part du principe que vous utilisez le schéma de base de données de films utilisé dans la documentation Firebase Data Connect et dans l'atelier de programmation Créer avec Data Connect.

  1. Dans la console Firebase, ouvrez Data Connect.

  2. Sélectionnez votre service et votre source de données, puis ouvrez l'onglet Données.

  3. Cliquez sur l'icône M'aider à écrire des requêtes GraphQLpen_spark, puis saisissez votre requête dans la zone qui s'affiche:

    Create a movie based on user input.

  4. Cliquez sur Générer. La mutation est renvoyée. Par exemple, Gemini peut renvoyer une mutation comme suit:

    mutation CreateMovie($title: String!, $releaseYear: Int!, $genre: String!, $rating: Float!, $description: String!, $imageUrl: String!, $tags: [String!] = []) @auth(level: USER) {
  movie_insert(data: {
    title: $title,
    releaseYear: $releaseYear,
    genre: $genre,
    rating: $rating,
    description: $description,
    imageUrl: $imageUrl,
    tags: $tags
  })
}

  5. Examinez le résultat. Si nécessaire, cliquez sur Modifier pour affiner l'invite, puis sur Générer à nouveau.

  6. Cliquez ensuite sur Insérer pour insérer la mutation dans l'éditeur de données.

  7. Pour exécuter la mutation, vous devez ajouter des variables. Dans la section Paramètres, ouvrez Variables et incluez quelques variables de test:

    {"title":"My amazing movie", "releaseYear":2024, "genre": "Comedy",
"rating": 8, "description": "A new movie to test mutations",
"imageUrl": "", "tags": ["comedy","space travel"]}

  8. Cliquez sur Exécuter.

  9. Créez ensuite une requête qui vérifie que votre film a bien été ajouté. Cliquez sur l'icône pen_spark M'aider à écrire des requêtes GraphQL, puis saisissez votre requête dans la zone qui s'affiche:

    List all movies from 2024 that include all of thse tags: 'space travel', 'comedy'.

    Gemini peut renvoyer une réponse semblable à celle-ci:

    query ComedySpaceTravelMovies2024 @auth(level: PUBLIC) {
  movies(
    where: {
    releaseYear: { eq: 2024 },
    tags: { includesAll: ["space travel", "comedy"] }
    }
  ) {
      id
      title
      imageUrl
      releaseYear
      genre
      rating
      description
      tags
    }
}

  10. Insérez et exécutez la requête. Le film que vous avez ajouté devrait apparaître dans le champ Historique.

Créer une requête qui liste les avis en fonction du genre et des notes fournis par l'utilisateur

Dans cette section, vous allez découvrir un exemple d'utilisation du langage naturel pour générer du code GraphQL pour une requête. Cet exemple suppose que vous utilisez la base de données de films utilisée dans la documentation Firebase Data Connect et l'atelier de programmation Créer avec Data Connect.

  1. Dans la console Firebase, ouvrez Data Connect.

  2. Sélectionnez votre service et votre source de données, puis ouvrez l'onglet Données.

  3. Cliquez sur l'icône M'aider à écrire des requêtes GraphQLpen_spark, puis saisissez votre requête dans la zone qui s'affiche:

    List all movie reviews, based on user-configurable genre and ratings.

  4. Cliquez sur Générer. La requête est renvoyée. Par exemple, Gemini peut renvoyer une requête comme celle-ci:

    query ListReviewsByGenreAndRating($genre: String, $minRating: Int, $maxRating: Int) @auth(level: PUBLIC) {
  reviews(where: {
    movie: {
      genre: {eq: $genre}
    },
    rating: {ge: $minRating, le: $maxRating}
  }) {
    id
    user {
      username
    }
    movie {
      title
      genre
    }
    rating
    reviewText
    reviewDate
  }
}

  5. Examinez le résultat. Si nécessaire, cliquez sur Modifier pour affiner l'invite, puis sur Générer à nouveau.

  6. Cliquez ensuite sur Insérer pour insérer la mutation dans l'éditeur de données.

  7. Pour tester cette requête, vous devez ajouter des variables. Dans la section Paramètres, ouvrez Variables et incluez les variables à utiliser pour les tests:

    {"genre":"sci-fi", "minRating":4, "maxRating":9}

  8. Cliquez sur Exécuter.

Résoudre les problèmes liés à la configuration AI assistance for Data Connect in the Firebase console

Consultez Résoudre les problèmes liés à Gemini dans Firebase.

Tarifs

AI assistance for Data Connect in the Firebase console est disponible dans Gemini dans Firebase, qui est inclus sans frais tant que Data Connect est en version Preview ou dans Gemini Code Assist. Pour en savoir plus, consultez la page Tarifs de Gemini dans Firebase.

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