概要: Vertex AI in Firebase ソリューション

Vertex AI in Firebase でアプリを開発する場合は、メインガイドで説明されている基本よりも詳しい情報が必要になることがあります。このセクションで概説するソリューションでは、より高度なユースケースについてのガイダンスを提供します。

ファイルを管理し、マルチモーダルリクエストに大きなファイルを含める

Cloud Storage for Firebase を使用すると、高速で安全かつスケーラブルなインフラストラクチャを使用してファイルの保存と管理を行うことができます。また、Cloud Storage for Firebase URL を使用して、マルチモーダルリクエストに大きなファイルを含めることができます。

Cloud Storage for Firebase のソリューションを確認する

不正なクライアントからアプリを保護する

モバイルアプリとウェブアプリの場合は、Gemini API とプロジェクトリソース（チューニング済みモデルなど）を、不正なクライアントによる不正使用から保護する必要があります。Firebase App Check を使用すると、すべての API 呼び出しが実際のアプリからのものであることを確認できます。

Firebase App Check のソリューションを確認する

ランタイム構成を動的に条件付きで設定する

実行時の条件に基づいて構成を設定する場合は、Firebase Remote Config を使用できます。たとえば、エンドユーザーのロケーションに基づいて、Vertex AI サービスと生成モデルを実行するロケーションを変更します。

Remote Config のソリューションを確認する

アプリの新バージョンをリリースせずにアプリ内の値を更新する

アプリの新しいバージョンをリリースせずにアプリ内の値を動的に変更する必要がある場合は、Firebase Remote Config を使用できます。たとえば、新しいモデルバージョンがリリースされたときにモデル名を更新したり、システム指示、プロンプト、安全性の設定、リクエストの入力を変更したりします。