Firebase Data Connect की क्वेरी और म्यूटेशन के लिए, एआई की मदद लें

Firebase कंसोल में Firebase में Gemini का इस्तेमाल किया जा सकता है. इससे आपको क्लाइंट-साइड कोड में शामिल करने के लिए, क्वेरी और म्यूटेशन बनाने में मदद मिलती है. उस क्वेरी या म्यूटेशन के बारे में बताएं जिसे आपको नैचुरल लैंग्वेज में जनरेट करना है. ऐसा करने से, Firebase में Gemini आपको अपनी सुविधा के हिसाब से ग्राफ़QL उपलब्ध कराएगा. Firebase कंसोल में आउटपुट को चलाएं और उसकी जांच करें. इसके बाद, अपने कोड में पूरी हो चुकी क्वेरी और म्यूटेशन कॉपी करें.

क्वेरी और म्यूटेशन के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, Data Connect स्कीमा, क्वेरी, और म्यूटेशन पर जाएं.

AI assistance for Data Connect in the Firebase console आपके डेटा का इस्तेमाल कैसे करता है

AI assistance for Data Connect in the Firebase console, अपने मॉडल को ट्रेनिंग देने के लिए, आपके प्रॉम्प्ट या उनके जवाबों का इस्तेमाल नहीं करता है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Google Cloud में Gemini आपके डेटा का इस्तेमाल कैसे करता है लेख पढ़ें.

AI assistance for Data Connect in the Firebase console सेट अप करें

Data Connect में एआई सहायता सेट अप करने के लिए, Gemini को Firebase में सेट अप करें में बताए गए तरीके के हिसाब से Firebase में Gemini को चालू करें. इसके बाद, Firebase में Gemini की मदद से ग्राफ़क्यूएल क्वेरी और म्यूटेशन जनरेट करें पर जाएं.

Firebase में Gemini की मदद से, GraphQL क्वेरी और म्यूटेशन जनरेट करना

सामान्य भाषा के आधार पर GraphQL जनरेट करने के लिए, AI assistance for Data Connect in the Firebase console का इस्तेमाल करने के लिए:

  1. अपने प्रोजेक्ट में Data Connect खोलें और सेवाएं में जाकर, अपना डेटा सोर्स चुनें.

  2. डेटा पर क्लिक करें.

  3. GraphQL लिखने में मेरी मदद करोpen_spark आइकॉन पर क्लिक करें.

  4. इसके बाद, दिखने वाले टेक्स्ट फ़ील्ड में, आम भाषा में वह क्वेरी या बदलाव डालें जिसे जनरेट करना है. इसके बाद, जनरेट करें पर क्लिक करें.

    उदाहरण के लिए, अगर Firebase Data Connect क्विकस्टार्ट और Data Connect कोडलैब के साथ बनाएं में दिए गए फ़िल्मों के डेटा सोर्स का इस्तेमाल किया जा रहा है, तो "2022 की टॉप पांच फ़िल्मों को रेटिंग के हिसाब से, घटते क्रम में दिखाएं" कहा जा सकता है. इससे आपको ऐसा नतीजा मिल सकता है:

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

  5. जवाब देखें:

    • अगर जवाब सही है, तो कोड एडिटर में जवाब डालने के लिए, शामिल करें पर क्लिक करें.
    • अगर जवाब को बेहतर बनाया जा सकता है, तो बदलाव करें पर क्लिक करें, प्रॉम्प्ट अपडेट करें, और फिर से जनरेट करें पर क्लिक करें.

  6. जवाब स्वीकार करने के बाद, अगर लागू हो, तो पैरामीटर सेक्शन में इन्हें सेट करें:

    • वैरिएबल: अगर आपकी क्वेरी या म्यूटेशन में वैरिएबल हैं, तो उन्हें यहां तय करें. उनके बारे में बताने के लिए, JSON का इस्तेमाल करें. जैसे, {"title":"The Matrix", "releaseYear":"1999"}.
    • अनुमति: क्वेरी या म्यूटेशन को चलाने के लिए, अनुमति का कॉन्टेक्स्ट (एडमिन, पुष्टि की गई या पुष्टि नहीं की गई) चुनें.

  7. कोड एडिटर में चालू करें पर क्लिक करें और नतीजों की समीक्षा करें.

कोड एडिटर में एक से ज़्यादा क्वेरी या म्यूटेशन की जांच करने के लिए, पक्का करें कि उनका नाम दिया गया हो. उदाहरण के लिए, इस क्वेरी का नाम GetMovie है. चालू करें बटन को चालू करने के लिए, कर्सर को क्वेरी या म्यूटेशन की पहली लाइन पर ले जाएं.

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

AI assistance for Data Connect in the Firebase console इस्तेमाल के उदाहरण

यहां दिए गए सेक्शन में, इस्तेमाल के उदाहरणों के सैंपल के बारे में बताया गया है. इनमें से एक उदाहरण में, Gemini से Data Connect को पॉप्युलेट करने के लिए म्यूटेशन बनाने में मदद करने के लिए कहा जा सकता है. इसके बाद, नतीजों की पुष्टि करने के लिए उससे क्वेरी की जा सकती है.

ऐसा म्यूटेशन बनाएं जो उपयोगकर्ता के इनपुट के आधार पर, डेटाबेस में कोई फ़िल्म जोड़ता हो

इस सेक्शन में, आपको किसी म्यूटेशन के लिए GraphQL जनरेट करने के लिए, सामान्य भाषा का इस्तेमाल करने के उदाहरण के बारे में बताया जाएगा. इस म्यूटेशन का इस्तेमाल, अपने डेटाबेस को पॉप्युलेट करने के लिए किया जा सकता है. इस उदाहरण में यह माना गया है कि Firebase Data Connect दस्तावेज़ और Data Connect कोडलैब के साथ बनाएं में इस्तेमाल किए गए, फ़िल्म डेटाबेस स्कीमा का इस्तेमाल किया जा रहा है.

  1. Firebase कंसोल में, Data Connect खोलें.

  2. अपनी सेवा और डेटा सोर्स चुनें. इसके बाद, डेटा टैब खोलें.

  3. GraphQL लिखने में मेरी मदद करोpen_spark आइकॉन पर क्लिक करें. इसके बाद, दिखने वाले बॉक्स में अपनी क्वेरी लिखें:

    Create a movie based on user input.

  4. जनरेट करें पर क्लिक करें. म्यूटेशन दिखाया जाता है. उदाहरण के लिए, Gemini से ऐसा म्यूटेशन मिल सकता है:

    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. आउटपुट की समीक्षा करें. अगर ज़रूरी हो, तो प्रॉम्प्ट को बेहतर बनाने के लिए, बदलाव करें पर क्लिक करें और फिर फिर से जनरेट करें पर क्लिक करें.

  6. इसके बाद, डेटा एडिटर में म्यूटेशन डालने के लिए, शामिल करें पर क्लिक करें.

  7. म्यूटेशन को लागू करने के लिए, आपको वैरिएबल जोड़ने होंगे. पैरामीटर सेक्शन में जाकर, वैरिएबल खोलें और कुछ टेस्ट वैरिएबल शामिल करें:

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

  8. चालू करें पर क्लिक करें.

  9. इसके बाद, ऐसी क्वेरी बनाएं जिससे यह पुष्टि की जा सके कि आपकी फ़िल्म जोड़ी गई है. लिखने में मेरी मदद करो pen_spark पर क्लिक करें. इसके बाद, दिखने वाले बॉक्स में अपना प्रॉम्प्ट टाइप करें:

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

    Gemini से ऐसा जवाब मिल सकता है:

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

  10. क्वेरी डालें और चलाएं. आपने जो फ़िल्म जोड़ी है वह इतिहास फ़ील्ड में दिखनी चाहिए.

ऐसी क्वेरी बनाएं जो उपयोगकर्ता की दी गई शैली और रेटिंग के आधार पर समीक्षाओं की सूची दिखाए

इस सेक्शन में, आपको किसी क्वेरी के लिए GraphQL जनरेट करने के लिए, सामान्य भाषा का इस्तेमाल करने के उदाहरण के बारे में बताया जाएगा. इस उदाहरण में यह माना गया है कि Firebase Data Connect दस्तावेज़ और Data Connect कोडलैब की मदद से बनाए गए प्रोग्राम में इस्तेमाल किए गए, मूवी डेटाबेस का इस्तेमाल किया जा रहा है.

  1. Firebase कंसोल में, Data Connect खोलें.

  2. अपनी सेवा और डेटा सोर्स चुनें. इसके बाद, डेटा टैब खोलें.

  3. GraphQL लिखने में मेरी मदद करोpen_spark आइकॉन पर क्लिक करें. इसके बाद, दिखने वाले बॉक्स में अपनी क्वेरी लिखें:

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

  4. जनरेट करें पर क्लिक करें. क्वेरी वापस आ जाती है. उदाहरण के लिए, Gemini इस तरह की क्वेरी दिखा सकता है:

    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. आउटपुट की समीक्षा करें. अगर ज़रूरी हो, तो प्रॉम्प्ट को बेहतर बनाने के लिए, बदलाव करें पर क्लिक करें और फिर फिर से जनरेट करें पर क्लिक करें.

  6. इसके बाद, डेटा एडिटर में म्यूटेशन डालने के लिए, शामिल करें पर क्लिक करें.

  7. इस क्वेरी की जांच करने के लिए, आपको वैरिएबल जोड़ने होंगे. पैरामीटर सेक्शन में जाकर, वैरिएबल खोलें और टेस्टिंग के लिए इस्तेमाल करने के लिए वैरिएबल शामिल करें:

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

  8. Run पर क्लिक करें.

AI assistance for Data Connect in the Firebase console से जुड़ी समस्या हल करना

Firebase में Gemini से जुड़ी समस्या हल करना लेख पढ़ें.

कीमत

AI assistance for Data Connect in the Firebase console, Firebase में Gemini के तौर पर उपलब्ध है. यह Gemini Code Assist में शामिल है. ज़्यादा जानकारी के लिए, Firebase में Gemini की कीमत देखें.

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