Wenn Sie Ihre App mit Vertex AI in Firebase entwickeln, die in den Hauptleitfäden besprochenen Grundlagen. Die in diesem Abschnitt beschriebenen Lösungen bieten Anleitungen zu komplexeren Anwendungsfällen.
Dateien verwalten und große Dateien in multimodale Anfragen einbeziehen
Mit Cloud Storage for Firebase können Sie eine schnelle, sichere und skalierbare Infrastruktur für die Dateispeicherung und ‑verwaltung nutzen. Außerdem können Sie größere Dateien mithilfe eines Cloud Storage for Firebase-URL.
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App vor nicht autorisierten Clients schützen
Bei mobilen und Webanwendungen müssen Sie die Gemini API und Ihre Projektressourcen (z. B. optimierte Modelle) vor Missbrauch durch nicht autorisierte Clients schützen. Mit Firebase App Check können Sie prüfen, ob alle API-Aufrufe von Ihrer der eigentlichen App.
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Laufzeitkonfigurationen dynamisch und bedingt festlegen
Wenn Sie Konfigurationen basierend auf Laufzeitbedingungen festlegen möchten, können Sie Firebase Remote Config verwenden. Ein Beispiel ist die Änderung der Standort, an dem Sie den Vertex AI-Dienst und das generative Modell basierend auf einem den Standort der Endanwendenden.
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Werte in deiner App aktualisieren, ohne eine neue Version der App zu veröffentlichen
Wenn Sie Werte in Ihrer App dynamisch ändern müssen, ohne ein neues Version deiner App hast, kannst du Firebase Remote Config verwenden. Beispiele: Aktualisierung des Modellnamens, wenn eine neue Modellversion veröffentlicht wird, oder oder Eingabe für eine Anfrage.
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Wir arbeiten bereits an anderen Lösungen und Leitfäden. Schauen Sie also bald wieder vorbei!