คุณสามารถใช้ Gemini ใน Firebase ในคอนโซล Firebase เพื่อช่วยสร้างการค้นหาและการเปลี่ยนแปลงที่จะรวมไว้ในโค้ดฝั่งไคลเอ็นต์ได้ อธิบายการค้นหาหรือ Mutation ที่ต้องการสร้างเป็นภาษาธรรมชาติ แล้ว Gemini ใน Firebase จะแสดง GraphQL ที่เทียบเท่า เรียกใช้และทดสอบเอาต์พุตในคอนโซล Firebase จากนั้นคัดลอกการค้นหาและการเปลี่ยนแปลงที่สรุปผลแล้วลงในโค้ด
ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการค้นหาและการเปลี่ยนแปลงได้ที่สคีมา คำค้นหา และการกลายพันธุ์ Data Connect รายการ
วิธีที่ AI assistance for Data Connect in the Firebase console ใช้ข้อมูลของคุณ
AI assistance for Data Connect in the Firebase console จะไม่ใช้พรอมต์หรือคำตอบเป็นข้อความในการฝึกโมเดล ดูข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่วิธีที่ Gemini ใน Google จดจําใช้ข้อมูลของคุณ
ตั้งค่า AI assistance for Data Connect in the Firebase console
หากต้องการตั้งค่าความช่วยเหลือจาก AI ใน Data Connect ให้เปิดใช้ Gemini ใน Firebase ตามที่อธิบายไว้ในตั้งค่า Gemini ใน Firebase จากนั้นดำเนินการต่อเพื่อสร้างการค้นหาและการเปลี่ยนรูปแบบ GraphQL ด้วย Gemini ใน Firebase
สร้างการค้นหาและการเปลี่ยนรูปแบบ GraphQL ด้วย Gemini ใน Firebase
วิธีใช้ AI assistance for Data Connect in the Firebase console เพื่อสร้าง GraphQL ตามภาษาธรรมชาติ
เปิด Data Connect ในโปรเจ็กต์ แล้วเลือกแหล่งข้อมูลในส่วนบริการ
คลิกข้อมูล
คลิกไอคอนช่วยฉันเขียน GraphQLpen_spark
ในช่องข้อความที่ปรากฏขึ้น ให้อธิบายคําค้นหาหรือการกลายพันธุ์ที่ต้องการสร้างเป็นภาษาธรรมชาติ แล้วคลิกสร้าง
เช่น หากคุณใช้แหล่งข้อมูลภาพยนตร์ที่อ้างอิงในการ เริ่มต้นใช้งาน Firebase Data Connect อย่างรวดเร็วและ Build with Data Connect Codelab คุณอาจถามว่า "ส่งคืนภาพยนตร์ยอดนิยม 5 อันดับแรกของปี 2022 เรียงตามการจัดประเภทจากมากไปน้อย" ซึ่งอาจแสดงผลลัพธ์ดังต่อไปนี้
query TopMovies2022 { movies(where: {releaseYear: {eq: 2022}}, orderBy: [{rating: DESC}], limit: 5) { id title rating releaseYear } }
ตรวจสอบคำตอบ
- หากคำตอบดูถูกต้อง ให้คลิกแทรกเพื่อแทรกคำตอบลงในเครื่องมือแก้ไขโค้ด
- หากปรับแต่งคำตอบได้ ให้คลิกแก้ไข อัปเดตพรอมต์ แล้วคลิกสร้างใหม่
หลังจากยอมรับคำตอบแล้ว ให้ตั้งค่าต่อไปนี้ในส่วนพารามิเตอร์ (หากมี)
- ตัวแปร: หากการค้นหาหรือการกลายพันธุ์มีตัวแปร ให้กําหนดตัวแปรที่นี่ ใช้ JSON เพื่อกำหนด เช่น
{"title":"The Matrix", "releaseYear":"1999"}
- การให้สิทธิ์: เลือกบริบทการให้สิทธิ์ (ผู้ดูแลระบบ ตรวจสอบสิทธิ์แล้ว หรือไม่ได้ตรวจสอบสิทธิ์) ที่จะเรียกใช้การค้นหาหรือเปลี่ยนแปลง
- ตัวแปร: หากการค้นหาหรือการกลายพันธุ์มีตัวแปร ให้กําหนดตัวแปรที่นี่ ใช้ JSON เพื่อกำหนด เช่น
คลิกเรียกใช้ในเครื่องมือแก้ไขโค้ดและตรวจสอบผลลัพธ์
หากต้องการทดสอบการค้นหาหรือการกลายพันธุ์หลายรายการในเครื่องมือแก้ไขโค้ด ให้ตรวจสอบว่าได้ตั้งชื่อแล้ว เช่น คําค้นหาต่อไปนี้มีชื่อว่า GetMovie
ย้ายเคอร์เซอร์ไปยังบรรทัดแรกของการค้นหาหรือการกลายพันธุ์เพื่อเปิดใช้งานปุ่มเรียกใช้
query GetMovie($myKey: Movie_Key!) {
movie(key: $myKey) { title }
}
AI assistance for Data Connect in the Firebase console Use Case
ส่วนต่อไปนี้จะอธิบายตัวอย่าง Use Case ซึ่งรวมถึงกรณีที่คุณสามารถขอให้ Gemini ช่วยสร้างการกลายพันธุ์เพื่อป้อนข้อมูล Data Connect แล้วค้นหาเพื่อยืนยันผลลัพธ์
- สร้างการดําเนินการที่เพิ่มภาพยนตร์ลงในฐานข้อมูลตามข้อมูลที่ได้จากผู้ใช้
- สร้างการค้นหาที่แสดงรีวิวตามประเภทและคะแนนที่ผู้ใช้ระบุ
สร้างการดัดแปลงที่เพิ่มภาพยนตร์ลงในฐานข้อมูลตามข้อมูลที่ผู้ใช้ป้อน
ในส่วนนี้ คุณจะได้เห็นตัวอย่างของการใช้ภาษาธรรมชาติ ในการสร้าง GraphQL สำหรับการกลายพันธุ์ที่คุณสามารถใช้เพื่อเติมข้อมูลฐานข้อมูล ตัวอย่างนี้สมมติว่าคุณใช้สคีมาฐานข้อมูลภาพยนตร์ที่ใช้ในเอกสารประกอบของ Firebase Data Connect และสร้างData Connectโค้ดแล็บ
จากคอนโซล Firebase ให้เปิด Data Connect
เลือกบริการและแหล่งข้อมูล แล้วเปิดแท็บข้อมูล
คลิกไอคอนช่วยฉันเขียน GraphQLpen_spark และพิมพ์ข้อความค้นหาในช่องที่ปรากฏขึ้นมา
Create a movie based on user input.
คลิกสร้าง ระบบจะแสดงการกลายพันธุ์ เช่น Gemini อาจแสดงผลลัพธ์การกลายพันธุ์ดังนี้
mutation CreateMovie($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: $tags }) }
ตรวจสอบเอาต์พุต หากจำเป็น ให้คลิกแก้ไขเพื่อปรับแต่งพรอมต์ แล้วคลิกสร้างใหม่
จากนั้นคลิกแทรกเพื่อแทรกการกลายพันธุ์ลงในเครื่องมือแก้ไขข้อมูล
หากต้องการดำเนินการเปลี่ยนรูปแบบ คุณจะต้องเพิ่มตัวแปร จากส่วนพารามิเตอร์ ให้เปิดตัวแปรและใส่ตัวแปรทดสอบบางส่วน ดังนี้
{"title":"My amazing movie", "releaseYear":2024, "genre": "Comedy", "rating": 8, "description": "A new movie to test mutations", "imageUrl": "", "tags": ["comedy","space travel"]}
คลิกเรียกใช้
จากนั้นให้สร้างการค้นหาที่ยืนยันว่าได้เพิ่มภาพยนตร์ของคุณแล้ว คลิกช่วยฉันเขียน GraphQL pen_spark แล้วพิมพ์พรอมต์ในช่องที่ปรากฏขึ้น
List all movies from 2024 that include all of thse tags: 'space travel', 'comedy'.
Gemini อาจแสดงผลลัพธ์ดังต่อไปนี้
query ComedySpaceTravelMovies2024 @auth(level: PUBLIC) { movies( where: { releaseYear: { eq: 2024 }, tags: { includesAll: ["space travel", "comedy"] } } ) { id title imageUrl releaseYear genre rating description tags } }
แทรกและเรียกใช้การค้นหา ภาพยนตร์ที่คุณเพิ่มควรปรากฏในช่องประวัติ
สร้างการค้นหาที่แสดงรีวิวตามประเภทและคะแนนที่ผู้ใช้ระบุ
ในส่วนนี้ คุณจะได้ดูตัวอย่างการใช้ภาษาที่เป็นธรรมชาติเพื่อสร้าง GraphQL สําหรับการค้นหา ตัวอย่างนี้สมมติว่าคุณกำลังใช้ฐานข้อมูลภาพยนตร์ที่ใช้ในเอกสารประกอบของ Firebase Data Connect และสร้างData ConnectFirebase Data Connectด้วย Codelab
จากคอนโซล Firebase ให้เปิด Data Connect
เลือกบริการและแหล่งข้อมูล แล้วเปิดแท็บข้อมูล
คลิกไอคอนช่วยฉันเขียน GraphQLpen_spark และพิมพ์ข้อความค้นหาในช่องที่ปรากฏขึ้นมา
List all movie reviews, based on user-configurable genre and ratings.
คลิกสร้าง ระบบจะแสดงผลลัพธ์การค้นหา ตัวอย่างเช่น Gemini อาจแสดงคำค้นหา เช่น
query ListReviewsByGenreAndRating($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 } }
ตรวจสอบเอาต์พุต หากจำเป็น ให้คลิกแก้ไขเพื่อปรับแต่งพรอมต์ แล้วคลิกสร้างใหม่
จากนั้นคลิกแทรกเพื่อแทรกการกลายพันธุ์ลงในเครื่องมือแก้ไขข้อมูล
หากต้องการทดสอบการค้นหานี้ คุณจะต้องเพิ่มตัวแปร จากส่วนพารามิเตอร์ ให้เปิดตัวแปรและใส่ตัวแปรที่จะใช้ทดสอบ
{"genre":"sci-fi", "minRating":4, "maxRating":9}
คลิกเรียกใช้
แก้ปัญหา AI assistance for Data Connect in the Firebase console
โปรดดูหัวข้อแก้ปัญหาเกี่ยวกับ Gemini ใน Firebase
ราคา
AI assistance for Data Connect in the Firebase console มีให้บริการเป็นส่วนหนึ่งของ Gemini ใน Firebase ซึ่งรวมอยู่ใน Gemini Code Assist Gemini Code Assist พร้อมให้ทดลองใช้โดยไม่มีค่าใช้จ่ายจนถึงวันที่ 8 พฤศจิกายน 2024 โดยจำกัดผู้ใช้ไว้ที่ 1 คนต่อบัญชีการเรียกเก็บเงิน โปรดดูข้อมูลเพิ่มเติมที่ Gemini ในราคา Firebase
ขั้นตอนถัดไป
- ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับคําค้นหาและการดัดแปลงได้ที่Data Connectสคีมา, คําค้นหา และ การดัดแปลง
- ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Gemini ใน Firebase