Lorsque vous développez votre application avec Vertex AI in Firebase, vous pouvez aller plus loin les principes de base abordés dans les guides principaux. Les solutions présentées dans cette section fournissent des conseils sur des cas d'utilisation plus avancés.
Gérer les fichiers et inclure des fichiers volumineux dans les requêtes multimodales
En utilisant Cloud Storage for Firebase, vous bénéficiez d'un service rapide, sécurisé évolutive et évolutive pour le stockage et la gestion de fichiers. De plus, vous pouvez incluez des fichiers plus volumineux dans vos requêtes multimodales en utilisant URL Cloud Storage for Firebase.
Voir la solution Cloud Storage for Firebase
Protéger votre application contre les clients non autorisés
Pour les applications mobiles et Web, vous devez protéger Gemini API et les ressources de votre projet (comme les modèles réglés) contre les utilisations abusives par des clients non autorisés. Vous pouvez utiliser Firebase App Check pour vérifier que tous les appels d'API proviennent de votre application réelle.
Voir la solution Firebase App Check
Définir des configurations d'exécution de manière dynamique et conditionnelle
Si vous souhaitez définir des configurations en fonction des conditions d'exécution, vous pouvez utiliser Firebase Remote Config Par exemple, vous pouvez modifier l'emplacement où vous exécutez le service Vertex AI et le modèle génératif en fonction de l'emplacement de l'utilisateur final.
Consulter la documentation sur Remote Config
Mettre à jour les valeurs de votre application sans publier de nouvelle version
Si vous devez modifier les valeurs de manière dynamique dans votre application sans publier de nouvelle de votre application, vous pouvez utiliser Firebase Remote Config. Exemples : mettre à jour le nom du modèle lorsqu'une nouvelle version du modèle est publiée ou modifier un ou une entrée pour une requête.
Consulter la documentation Remote Config
Nous travaillons activement sur d'autres solutions et guides, alors n'hésitez pas à revenir bientôt !