Wenn Sie Ihre App mit Vertex AI in Firebase entwickeln, möchten Sie möglicherweise über die in den Hauptleitfäden beschriebenen Grundlagen hinausgehen. Die in diesem Abschnitt beschriebenen Lösungen bieten eine Orientierung für komplexere Anwendungsfälle.
Dateien verwalten und große Dateien in multimodalen Anfragen einbeziehen
Mit Cloud Storage for Firebase können Sie eine schnelle, sichere und skalierbare Infrastruktur für die Dateispeicherung und ‑verwaltung nutzen. Außerdem können Sie mit einer Cloud Storage for Firebase-URL größere Dateien in Ihre multimodalen Anfragen aufnehmen.
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App vor nicht autorisierten Clients schützen
Bei mobilen Apps 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 tatsächlichen App stammen.
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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 wäre, den Standort, an dem Sie den Vertex AI-Dienst und das generative Modell ausführen, basierend auf dem Standort eines Endnutzers zu ändern.
Werte in Ihrer App aktualisieren, ohne eine neue Version Ihrer App zu veröffentlichen
Wenn Sie Werte in Ihrer App dynamisch ändern möchten, ohne eine neue Version Ihrer App zu veröffentlichen, können Sie Firebase Remote Config verwenden. Beispiele: Aktualisieren des Modellnamens, wenn eine neue Modellversion veröffentlicht wird, oder Ändern von Systemanweisungen, Prompts, Sicherheitseinstellungen oder Eingaben für eine Anfrage.
Wir arbeiten bereits an weiteren Lösungen und Anleitungen. Schau also bald wieder vorbei.