Firebase Data Connect 쿼리 및 변형에 AI 지원 사용

Firebase 콘솔의 Firebase에서 Gemini를 사용하여 클라이언트 측 코드에 포함할 쿼리와 변형을 작성할 수 있습니다. 생성하려는 쿼리 또는 변형을 자연어로 설명하면 Firebase의 Gemini에서 이에 상응하는 GraphQL을 제공합니다. Firebase 콘솔에서 출력을 실행하고 테스트한 다음 완료된 쿼리와 변형을 코드에 복사합니다.

Data Connect 스키마, 쿼리, 변형에서 쿼리 및 변형에 대해 자세히 알아보세요.

AI assistance for Data Connect in the Firebase console에서 데이터를 사용하는 방식

AI assistance for Data Connect in the Firebase console는 프롬프트나 해당 응답을 데이터로 사용하여 모델을 학습시키지 않습니다. 자세한 내용은 Google Cloud의 Gemini에서 사용자 데이터를 사용하는 방식을 참고하세요.

AI assistance for Data Connect in the Firebase console 설정

Data Connect에서 AI 지원을 설정하려면 Firebase에서 Gemini 설정에 설명된 대로 Firebase에서 Gemini를 사용 설정한 다음 Firebase에서 Gemini를 사용하여 GraphQL 쿼리 및 변형 생성을 진행합니다.

Firebase에서 Gemini로 GraphQL 쿼리 및 변형 생성

AI assistance for Data Connect in the Firebase console를 사용하여 자연 언어를 기반으로 GraphQL을 생성하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. 프로젝트에서 Data Connect를 열고 서비스에서 데이터 소스를 선택합니다.

  2. 데이터를 클릭합니다.

  3. GraphQL 글쓰기 도우미pen_spark 아이콘을 클릭합니다.

  4. 표시되는 텍스트 필드에 생성하려는 쿼리 또는 변형을 자연어로 설명하고 생성을 클릭합니다.

    예를 들어 Firebase Data Connect 빠른 시작 및 Data Connect로 빌드 Codelab에 언급된 영화 데이터 소스를 사용하는 경우 '2022년 상위 5개 영화를 평점순으로 내림차순으로 반환'이라고 요청하면 다음과 같은 결과가 반환될 수 있습니다.

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

  5. 응답을 검토합니다.

    • 응답이 올바른 것 같으면 삽입을 클릭하여 코드 편집기에 응답을 삽입합니다.
    • 대답을 수정할 수 있는 경우 수정을 클릭하고 프롬프트를 업데이트한 다음 재생성을 클릭합니다.

  6. 응답을 수락한 후 해당하는 경우 매개변수 섹션에서 다음을 설정합니다.

    • 변수: 쿼리 또는 변형에 변수가 포함된 경우 여기에서 정의합니다. JSON을 사용하여 정의합니다(예: {"title":"The Matrix", "releaseYear":"1999"}).
    • 승인: 쿼리 또는 변형을 실행할 승인 컨텍스트(관리자, 인증됨, 인증되지 않음)를 선택합니다.

  7. 코드 편집기에서 실행을 클릭하고 결과를 검토합니다.

코드 편집기에서 여러 쿼리 또는 변형을 테스트하려면 이러한 쿼리 또는 변형의 이름을 지정해야 합니다. 예를 들어 다음 쿼리의 이름은 GetMovie입니다. 커서를 쿼리 또는 변형의 첫 번째 줄로 이동하여 실행 버튼을 활성화합니다.

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

AI assistance for Data Connect in the Firebase console 사용 사례

다음 섹션에서는 Gemini에 Data Connect를 채우기 위한 변형을 만들도록 요청한 다음 쿼리하여 결과를 확인하는 방법을 비롯한 샘플 사용 사례를 설명합니다.

사용자 입력을 기반으로 데이터베이스에 영화를 추가하는 변형 만들기

이 섹션에서는 자연어를 사용하여 데이터베이스를 채우는 데 사용할 수 있는 변형에 관한 GraphQL을 생성하는 예를 살펴봅니다. 이 예에서는 Firebase Data Connect 문서 및 Data Connect로 빌드 Codelab에 사용된 영화 데이터베이스 스키마를 사용한다고 가정합니다.

  1. Firebase 콘솔에서 Data Connect를 엽니다.

  2. 서비스와 데이터 소스를 선택한 다음 데이터 탭을 엽니다.

  3. GraphQL 글쓰기 도우미pen_spark 아이콘을 클릭하고 표시되는 상자에 쿼리를 입력합니다.

    Create a movie based on user input.

  4. 생성을 클릭합니다. 변형이 반환됩니다. 예를 들어 Gemini는 다음과 같은 변이를 반환할 수 있습니다.

    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. 출력을 검토합니다. 필요한 경우 수정을 클릭하여 프롬프트를 다듬고 재생성을 클릭합니다.

  6. 그런 다음 삽입을 클릭하여 데이터 편집기에 변형을 삽입합니다.

  7. 변형을 실행하려면 변수를 추가해야 합니다. 매개변수 섹션에서 변수를 열고 몇 가지 테스트 변수를 포함합니다.

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

  8. 실행을 클릭합니다.

  9. 그런 다음 영화가 추가되었는지 확인하는 쿼리를 만듭니다. GraphQL 글쓰기 도우미 pen_spark를 클릭하고 표시되는 상자에 프롬프트를 입력합니다.

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

    Gemini는 다음과 같은 응답을 반환할 수 있습니다.

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

  10. 쿼리를 삽입하고 실행합니다. 추가한 영화가 기록 필드에 표시됩니다.

사용자가 제공한 장르 및 평점을 기반으로 리뷰를 나열하는 쿼리 만들기

이 섹션에서는 자연어를 사용하여 쿼리의 GraphQL을 생성하는 예를 살펴봅니다. 이 예에서는 Firebase Data Connect 문서 및 Data Connect Codelab으로 빌드에 사용된 영화 데이터베이스를 사용한다고 가정합니다.

  1. Firebase Console에서 Data Connect를 엽니다.

  2. 서비스와 데이터 소스를 선택한 다음 데이터 탭을 엽니다.

  3. GraphQL 작성 지원 기능pen_spark 아이콘을 클릭하고 나타나는 상자에 쿼리를 입력합니다.

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

  4. 생성을 클릭합니다. 쿼리가 반환됩니다. 예를 들어 Gemini는 다음과 같은 쿼리를 반환할 수 있습니다.

    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. 출력을 검토합니다. 필요한 경우 수정을 클릭하여 프롬프트를 수정한 후 재생성을 클릭합니다.

  6. 그런 다음 삽입을 클릭하여 데이터 편집기에 변형을 삽입합니다.

  7. 이 쿼리를 테스트하려면 변수를 추가해야 합니다. 매개변수 섹션에서 변수를 열고 테스트에 사용할 변수를 포함합니다.

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

  8. 실행을 클릭합니다.

문제 해결 AI assistance for Data Connect in the Firebase console

Firebase의 Gemini 문제 해결을 참조하세요.

가격 책정

AI assistance for Data Connect in the Firebase console는 Gemini Code Assist에 포함된 Firebase의 Gemini의 일부로 제공됩니다. 자세한 내용은 Firebase의 Gemini 가격 책정을 참고하세요.

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