Vertex AI in Firebase की मदद से अपना ऐप्लिकेशन डेवलप करते समय, हो सकता है कि आप मुख्य गाइड में बताई गई बुनियादी बातों से आगे बढ़ना चाहें. इस सेक्शन में दिए गए समाधानों में, इस्तेमाल के बेहतर तरीकों से जुड़े दिशा-निर्देश दिए गए हैं.
फ़ाइलें मैनेज करें और मल्टीमोडल अनुरोधों में बड़ी फ़ाइलें शामिल करें
Cloud Storage for Firebase का इस्तेमाल करके, फ़ाइल को सेव और मैनेज करने के लिए, तेज़, सुरक्षित, और बढ़ाने लायक इन्फ़्रास्ट्रक्चर का फ़ायदा लिया जा सकता है. इसके अलावा, Cloud Storage for Firebase यूआरएल का इस्तेमाल करके, मल्टीमॉडल अनुरोधों में बड़ी फ़ाइलें शामिल की जा सकती हैं.
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अपने ऐप्लिकेशन को बिना अनुमति वाले क्लाइंट से सुरक्षित रखना
मोबाइल और वेब ऐप्लिकेशन के लिए, आपको Gemini API और अपने प्रोजेक्ट के संसाधनों (जैसे, ट्यून किए गए मॉडल) को बिना अनुमति वाले क्लाइंट के गलत इस्तेमाल से बचाना होगा. Firebase App Check का इस्तेमाल करके, यह पुष्टि की जा सकती है कि सभी एपीआई कॉल आपके ऐप्लिकेशन से किए गए हैं.
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डाइनैमिक और शर्त के हिसाब से रनटाइम कॉन्फ़िगरेशन सेट करना
अगर आपको रनटाइम की स्थितियों के आधार पर कॉन्फ़िगरेशन सेट करना है, तो Firebase Remote Config का इस्तेमाल करें. उदाहरण के लिए, Vertex AI सेवा और जनरेटिव मॉडल को चलाने की जगह बदलना. यह बदलाव, आखिरी उपयोगकर्ता की जगह के आधार पर किया जाता है.
अपने ऐप्लिकेशन का नया वर्शन रिलीज़ किए बिना, उसमें वैल्यू अपडेट करना
अगर आपको अपने ऐप्लिकेशन का नया वर्शन रिलीज़ किए बिना, अपने ऐप्लिकेशन में वैल्यू को डाइनैमिक तौर पर बदलना है, तो Firebase Remote Config का इस्तेमाल करें. उदाहरण के लिए, मॉडल का नया वर्शन रिलीज़ होने पर मॉडल का नाम अपडेट करना या किसी अनुरोध के लिए सिस्टम के निर्देश, प्रॉम्प्ट, सुरक्षा सेटिंग या इनपुट में बदलाव करना.
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