تمت ترجمة هذه الصفحة بواسطة Cloud Translation API‏.

تعديل تطبيق Firebase AI Logic ديناميكيًا باستخدام ميزة "الإعداد عن بُعد في Firebase"

عند طلب Gemini API من تطبيقك باستخدام حزمة تطوير برامج (SDK) خاصة بـ Firebase AI Logic، سيتضمّن طلبك عددًا من المَعلمات التي تتحكّم في الردود من الذكاء الاصطناعي التوليدي. وتشمل هذه البيانات عادةً اسم النموذج وإعدادات جيل النموذج (الحد الأقصى للرموز المميزة ودرجة الحرارة وما إلى ذلك) وإعدادات الأمان وتعليمات النظام وبيانات الطلبات.

في معظم الحالات، ستحتاج إلى تغيير هذه الإعدادات عند الطلب أو حسب الحاجة في عدد من السيناريوهات:

تعديل نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي بدون إصدار تطبيق جديد، إذ يمكنك الترقية إلى إصدارات أحدث ومستقرة من النموذج قبل إيقاف الإصدارات السابقة، أو الانتقال إلى نماذج أقل تكلفة أو أعلى أداءً استنادًا إلى احتياجات المستخدمين وسماتهم، أو نشر أحدث النماذج وأكثرها تطورًا بشكل مشروط لشرائح مستخدمين معيّنة (مثل مختبِري الإصدار التجريبي).
اضبط الموقع الجغرافي الذي يمكنك الوصول منه إلى النموذج ليكون أقرب إلى المستخدمين.
يمكنك إجراء اختبار A/B لتعليمات النظام والطلبات المختلفة، ثم طرح قيم التجربة الفائزة للمستخدمين تدريجيًا.
استخدِم علامات الميزات لعرض ميزات الذكاء الاصطناعي التوليدي أو إخفائها بسرعة في تطبيقك.

تتيح لك ميزة Firebase Remote Config إجراء كل ذلك وأكثر، إذ يمكنك تعديل قيم المَعلمات حسب الحاجة وبشكل مشروط لنسخ التطبيق التي تتطابق مع الخصائص التي تحدّدها في وحدة تحكّم Firebase، وذلك بدون إصدار نسخة جديدة من تطبيقك.

يقدّم دليل الحلول هذا حالات استخدام محدّدة مقترَحة ويشرح كيفية إضافة Remote Config إلى تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي.

الانتقال إلى تنفيذ الرمز

لماذا يجب استخدام Firebase Remote Config مع تطبيقك؟

تتيح لك Firebase Remote Config تعديل سلوك تطبيقك بشكل ديناميكي بدون الحاجة إلى تحديثات التطبيق. ويُعدّ ذلك مفيدًا بشكل خاص للتطبيقات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي، حيث يكون التكرار السريع والضبط الدقيق أمرًا بالغ الأهمية.

حالات الاستخدام الأساسية لـ Remote Config مع تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي

ننصح باستخدام Remote Config مع Firebase AI Logic لحالات الاستخدام الأساسية التالية:

الترقية إلى أحدث إصدار من النموذج بدون تحديث التطبيق: استخدِم مَعلمات Remote Config لتغيير اسم النموذج حسب الحاجة، ما يتيح لك الترقية إلى أحدث إصدار من نموذج Gemini المفضّل لديك فور توفّره.
تعديل تعليمات النظام وإعدادات الأمان بدون تحديث التطبيق: يمكنك تخزين تعليمات النظام وإعدادات الأمان داخل مَعلمات Remote Config لضمان إمكانية تغييرها عند الطلب في حال رصد مشاكل بعد النشر.
تقليل المخاطر وفرض أمان الذكاء الاصطناعي: استخدِم عمليات الطرح Remote Config لإصدار التغييرات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي بأمان وتدريجيًا لمستخدمي تطبيقاتك على iOS وAndroid.

حالات الاستخدام المتقدّمة والمقترَحة لـ Remote Config مع تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي

بعد إعداد تطبيقك باستخدام Remote Config وGoogle Analytics، يمكنك استكشاف حالات الاستخدام المتقدّمة التالية:

ضبط الموقع الجغرافي استنادًا إلى الموقع الجغرافي للعميل: استخدِم شروط Remote Config لتحديد الموقع الجغرافي الذي يمكنك الوصول إلى النموذج منه استنادًا إلى الموقع الجغرافي الذي تم رصده للعميل.
تجربة نماذج مختلفة: يمكنك اختبار نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي المختلفة والتبديل بينها بسرعة، أو حتى الوصول إلى نماذج مختلفة لشرائح المستخدمين المختلفة، وذلك للعثور على النموذج الأنسب لحالة الاستخدام المحدّدة.
تحسين أداء النموذج: يمكنك ضبط معلَمات النموذج بدقة، مثل طلب النظام وعدد الرموز المميزة القصوى للناتج ودرجة الحرارة والإعدادات الأخرى.
استخدام تعليمات نظام مختلفة وطلبات ومواصفات نموذج استنادًا إلى سمات العميل: عند استخدام Remote Config مع Google Analytics، يمكنك إنشاء شروط استنادًا إلى سمات العميل أو شرائح الجمهور المخصّصة وتحديد مَعلمات مختلفة استنادًا إلى هذه السمات.

على سبيل المثال، إذا كنت تستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي لتقديم الدعم الفني في تطبيقك، يمكنك ضبط تعليمات النظام الخاصة بمنصة التطبيق لضمان تقديم تعليمات دقيقة لمستخدمي منصات Android وiOS والويب.
تخصيص التجارب لكل مستخدم: استخدِم Remote Config التخصيص مع تطبيقاتك وألعابك على الأجهزة الجوّالة لتحديد إعدادات الذكاء الاصطناعي التوليدي المثالية لكل مستخدم تلقائيًا.
التحكّم في التكاليف: يمكنك تعديل نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي التي يتم استدعاؤها عن بُعد، ومعدّل استخدامها، وضبط الحد الأقصى لقيم الرموز المميزة للناتج بشكل ديناميكي استنادًا إلى شرائح جمهور المستخدمين، وذلك للحدّ من التكاليف غير الضرورية.
تحسين تجربة التطبيق ونتائجه: استخدِم A/B Testing مع Remote Config في تطبيقاتك وألعابك على الأجهزة الجوّالة لاختبار التغييرات في مَعلمات الذكاء الاصطناعي التوليدي على مستوى شرائح المستخدمين المختلفة لمعرفة تأثيرها في المقاييس الرئيسية، مثل معدّل الاحتفاظ بالمستخدمين والإيرادات.

من خلال تزويد تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي بخدمة Firebase Remote Config، يمكنك إنشاء تطبيقات مرنة وآمنة وفعّالة من حيث التكلفة مستندة إلى الذكاء الاصطناعي، مع توفير تجارب ممتعة للمستخدمين.

إضافة Firebase Remote Config إلى تطبيقك

في دليل الحلّ هذا، ستستخدم Firebase Remote Config لتعديل المَعلمات ديناميكيًا في تطبيق Android الذي يستخدم حزمة تطوير البرامج (SDK) الخاصة بـ Firebase AI Logic. ستتعرّف على كيفية:

استرجاع وتفعيل مَعلمات مثل أسماء النماذج وتعليمات النظام من Firebase Remote Config
يمكنك تعديل طلبات Gemini API لاستخدام المَعلمات التي يتم استرجاعها بشكل ديناميكي، ما يتيح لك التبديل بين نماذج مختلفة أو تعديل تعليمات النظام بدون الحاجة إلى تحديث التطبيق.
التحكّم في المَعلمات عن بُعد، وتعديل سلوك النموذج وإمكاناته حسب الحاجة

المتطلبات الأساسية

يفترض هذا الدليل أنّك على دراية بتطوير التطبيقات على منصتك.

قبل البدء، تأكَّد من اتّباع الخطوات التالية:

أكمِل Firebase AI Logic دليل البدء الذي يوضّح كيفية إعداد مشروعك على Firebase وربط تطبيقك بـ Firebase وإضافة حزمة تطوير البرامج (SDK) وإعداد خدمة الخلفية لمزوّد خدمة "Gemini API" الذي اخترته وإنشاء مثيل للنموذج.
فعِّل Google Analytics في مشروعك على Firebase وأضِف حزمة تطوير البرامج (SDK) الخاصة به إلى تطبيقك (هذا الإجراء مطلوب للاستهداف الشرطي، مثل تحديد الموقع الجغرافي الذي يمكنك الوصول إلى النموذج منه استنادًا إلى الموقع الجغرافي لجهاز العميل).

الخطوة 1: ضبط قيم المَعلمات في وحدة تحكّم Firebase

أنشئ نموذج Remote Configعميل واضبط المَعلمات والقيم التي تريد استرجاعها واستخدامها في التطبيق.

افتح مشروعك على Firebase في Firebase وحدة التحكّم. بعد ذلك، من قائمة التنقّل، وسِّع تشغيل واختَر Remote Config.
تأكَّد من اختيار العميل من أداة اختيار العميل/الخادم في أعلى الصفحة.
ابدأ نموذج عميل بالنقر على إنشاء إعداد (أو إضافة مَعلمة إذا سبق لك استخدام نماذج العملاء).

حدِّد المَعلمات التي تريد التحكّم فيها باستخدام Remote Config. على سبيل المثال:

اسم المَعلمة	الوصف	النوع	القيمة التلقائية
`model_name`	اسم الطراز الاطّلاع على أسماء الطُرز المتاحة	سلسلة	`gemini-2.5-flash`
`system_instructions`	تعليمات النظام هي بمثابة "مقدمة" تضيفها قبل أن يتلقّى النموذج أي تعليمات أخرى من المستخدم النهائي للتأثير في سلوك النموذج.	سلسلة	`You are a helpful assistant who knows everything there is to know about Firebase!`
`prompt`	الطلب التلقائي الذي سيتم استخدامه مع ميزة الذكاء الاصطناعي التوليدي	سلسلة	`I am a developer who wants to know more about Firebase!`
`vertex_location`	ينطبق ذلك فقط في حال استخدام Vertex AI Gemini API. تحكَّم في الموقع الجغرافي للوصول إلى النموذج. يمكنك ضبط شروط لإعداد هذا الخيار استنادًا إلى الموقع الجغرافي للعميل الذي رصده Google Analytics.	سلسلة	`global`

عند الانتهاء من إضافة المَعلمات، انقر على نشر التغييرات. إذا لم يكن هذا النموذج Remote Config جديدًا، راجِع التغييرات وانقر على نشر التغييرات مرة أخرى.

الخطوة 2: إضافة Remote Config وتهيئة إعداداته في تطبيقك

أضِف مكتبة Remote Config واضبط إعداداتها في تطبيقك.Remote Config

Swift

كجزء من عملية Firebase AI Logic الإعداد، سبق لك إضافة حزمة تطوير البرامج (SDK) لمنصة Firebase إلى تطبيقك، ولكن عليك أيضًا إضافة Remote Config.

في Xcode، بعد فتح المشروع، انتقِل إلى ملف (File) > إضافة تبعيات الحزمة (Add Package Dependencies).
اختَر firebase-ios-sdk، ثم انقر على إضافة حزمة.
من "متصفّح المشروع"، اختَر تطبيقك > الأهداف > تطبيقك.
من علامة التبويب الإعدادات العامة، انتقِل إلى الأُطر والمكتبات والمحتوى المضمّن.
انقر على + واختَر FirebaseRemoteConfig، ثم انقر على إضافة.
أضِف عملية استيراد FirebaseRemoteConfig إلى الرمز:
```
import FirebaseRemoteConfig
```
داخل الفئة المناسبة لتطبيقك، عليك إعداد Firebase وإضافة Remote Config إلى منطق التطبيق الرئيسي.

في هذا القسم، ستدرِج Remote Config وRemote Config أداة الاستماع في الوقت الفعلي كعمليات استيراد حتى يتمكّن التطبيق من جلب القيم الجديدة في الوقت الفعلي، كما ستضيف الحد الأدنى لفاصل الجلب:
```
let remoteConfig = RemoteConfig.remoteConfig()
let settings = RemoteConfigSettings()
settings.minimumFetchInterval = 3600
remoteConfig.configSettings = settings
```
في تطبيق البدء السريع، سيكون هذا الرمز داخل VertexAISampleApp، ضمن فئة AppDelegate.

ملاحظة: في هذا المثال، تبلغ الفترة الزمنية التلقائية لجلب البيانات 3600 ثانية، ولكن ننصحك بتحديد حد أدنى منخفض نسبيًا للفترة الزمنية لجلب البيانات داخل الرمز البرمجي أثناء عملية التطوير.

Kotlin

أضِف الاعتمادية Remote Config إلى ملف Gradle الخاص بالوحدة (على مستوى التطبيق) (عادةً app/build.gradle.kts أو app/build.gradle):

dependencies {
    implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:33.15.0"))
    implementation("com.google.firebase:firebase-ai")
    implementation("com.google.firebase:firebase-config")
    // ... other dependencies
}

أضِف Remote Config إلى منطق تطبيقك الرئيسي. في هذا القسم، عليك ضبط قيمة Remote Config وإضافة الحدّ الأدنى للفاصل الزمني بين عمليات الجلب:
```
val remoteConfig: FirebaseRemoteConfig = Firebase.remoteConfig
val configSettings = remoteConfigSettings {
minimumFetchIntervalInSeconds = 3600
}
remoteConfig.setConfigSettingsAsync(configSettings)
```
ملاحظة: في هذا المثال، تبلغ الفترة الزمنية التلقائية لجلب البيانات 3600 ثانية، ولكن ننصحك بتحديد حد أدنى منخفض نسبيًا للفترة الزمنية لجلب البيانات داخل الرمز البرمجي أثناء عملية التطوير.

Java

أضِف الاعتمادية Remote Config إلى ملف Gradle الخاص بالوحدة (على مستوى التطبيق) (عادةً app/build.gradle.kts أو app/build.gradle):

dependencies {
    implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:33.15.0"))
    implementation("com.google.firebase:firebase-ai")
    implementation("com.google.firebase:firebase-config")
    // ... other dependencies
}

أضِف Remote Config إلى منطق تطبيقك الرئيسي. في هذا القسم، عليك ضبط قيمة Remote Config وإضافة الحدّ الأدنى للفاصل الزمني بين عمليات الجلب:
```
FirebaseRemoteConfig mFirebaseRemoteConfig = FirebaseRemoteConfig.getInstance();
FirebaseRemoteConfigSettings configSettings = new FirebaseRemoteConfigSettings.Builder()
    .setMinimumFetchIntervalInSeconds(3600)
    .build();
mFirebaseRemoteConfig.setConfigSettingsAsync(configSettings);
```
ملاحظة: في هذا المثال، تبلغ الفترة الزمنية التلقائية لجلب البيانات 3600 ثانية، ولكن ننصحك بتحديد حد أدنى منخفض نسبيًا للفترة الزمنية لجلب البيانات داخل الرمز البرمجي أثناء عملية التطوير.

Web

افتح الرمز في محرِّر نصوص واستورِد Remote Config:
```
import { getRemoteConfig } from 'firebase/remote-config';
```
داخل وظيفتك الأساسية وبعد تهيئة تطبيق Firebase لحزمة تطوير البرامج (SDK) Firebase AI Logic، يمكنك تهيئة Remote Config:
```
  // Initialize Remote Config and get a reference to the service
  const remoteConfig = getRemoteConfig(app);
```
ضبط الحدّ الأدنى للفاصل الزمني بين عمليات الجلب:
```
remoteConfig.settings.minimumFetchIntervalMillis = 3600000;
```
ملاحظة: في هذا المثال، تبلغ الفترة الزمنية التلقائية لجلب البيانات 3600 ثانية، ولكن ننصحك بتحديد حد أدنى منخفض نسبيًا للفترة الزمنية لجلب البيانات داخل الرمز البرمجي أثناء عملية التطوير.

Dart

من دليل مشروع Flutter، ثبِّت Remote Config وأضِفه باستخدام الأمر التالي:
```
flutter pub add firebase_remote_config
```

افتح ./lib/main.dart وأضِف عملية الاستيراد بعد عمليات الاستيراد الأخرى التي أضفتها لدعم Firebase AI Logic:

import 'package:firebase_vertexai/firebase_ai.dart';
import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
import 'package:firebase_remote_config/firebase_remote_config.dart';

أضِف المتغيّرات _modelName و_systemInstructions و_prompt إلى تطبيقك لنتمكّن من استخدامها لاحقًا:
```
late final String _modelName;
late final String _systemInstructions;
late final String _prompt;
```
احصل على النسخة الافتراضية للعنصر Remote Config وحدِّد أقل فترة زمنية للاسترجاع من أجل السماح بإعادة التحميل بشكل متكرّر. احرِص على إضافة هذا الرمز بعد إعداد Firebase.
```
  final remoteConfig = FirebaseRemoteConfig.instance;
  await remoteConfig.setConfigSettings(RemoteConfigSettings(
    fetchTimeout: const Duration(seconds: 3600),
    minimumFetchInterval: const Duration(seconds: 3600),
  ));
```
ملاحظة: في هذا المثال، تبلغ الفترة الزمنية التلقائية لجلب البيانات 3600 ثانية، ولكن ننصحك بتحديد حد أدنى منخفض نسبيًا للفترة الزمنية لجلب البيانات داخل الرمز البرمجي أثناء عملية التطوير.

Unity

أضِف Remote Config إلى مشروع Unity باتّباع هذه التعليمات.
احصل على النسخة الافتراضية للعنصر Remote Config وحدِّد أقل فترة زمنية للاسترجاع من أجل السماح بإعادة التحميل بشكل متكرّر. احرِص على إضافة هذا الرمز بعد إعداد Firebase.
```
var remoteConfig = FirebaseRemoteConfig.DefaultInstance;
const int MillisecondsPerSecond = 1000;
await remoteConfig.SetConfigSettingsAsync(new ConfigSettings() {
  FetchTimeoutInMilliseconds = 3600 * MillisecondsPerSecond,
  MinimumFetchIntervalInMilliseconds = 3600 * MillisecondsPerSecond
});
```
ملاحظة: في هذا المثال، تبلغ الفترة الزمنية التلقائية لجلب البيانات 3600 ثانية، ولكن ننصحك بتحديد حد أدنى منخفض نسبيًا للفترة الزمنية لجلب البيانات داخل الرمز البرمجي أثناء عملية التطوير.

الخطوة 3: ضبط قيم المَعلمات داخل التطبيق

عليك ضبط قيم المَعلمات التلقائية داخل التطبيق في العنصر Remote Config. يضمن ذلك أن يتصرف تطبيقك على النحو المتوقّع حتى إذا تعذّر عليه جلب القيم من خدمة Remote Config.

Swift

في وحدة تحكّم Firebase، افتح Remote Config.
في علامة التبويب المَعلمات، افتح القائمة، ثم انقر على تنزيل القيم التلقائية.
عندما يُطلب منك ذلك، فعِّل plist لنظام التشغيل iOS، ثم انقر على تنزيل الملف.
احفظ الملف في دليل التطبيق.

في حال استخدام تطبيق العيّنة، احفظه ضمن FirebaseVertexAI/Sample/VertexAISample.
في Xcode، انقر بزر الماوس الأيمن على تطبيقك واختَر إضافة ملفات (Add Files).

في حال استخدام النموذج، انقر بزر الماوس الأيمن على VertexAISample واختَر إضافة ملفات إلى "VertexAISample".
اختَر remote_config_defaults.plist، ثمّ انقر على إضافة.
عدِّل رمز تطبيقك للإشارة إلى ملف الإعدادات التلقائية:
```
// Set default values
remoteConfig.setDefaults(fromPlist: "remote_config_defaults")
```

Kotlin

من وحدة تحكّم Firebase، افتح Remote Config.
في علامة التبويب المَعلمات، افتح القائمة، ثم انقر على تنزيل القيم التلقائية.
عندما يُطلب منك ذلك، فعِّل ملف ‎.xml لنظام التشغيل Android، ثم انقر على تنزيل الملف.
احفظ الملف في دليل موارد XML الخاص بتطبيقك.
عدِّل ملف النشاط الرئيسي لإضافة القيم التلقائية بعد configSettings التي أضفتها سابقًا:
```
// Set default values.
remoteConfig.setDefaultsAsync(R.xml.remote_config_defaults)
```

Java

في وحدة تحكّم Firebase، افتح Remote Config.
في علامة التبويب المَعلمات، افتح القائمة، ثم انقر على تنزيل القيم التلقائية.
عندما يُطلب منك ذلك، فعِّل ملف ‎.xml لنظام التشغيل Android، ثم انقر على تنزيل الملف.
احفظ الملف في دليل موارد XML الخاص بتطبيقك.
عدِّل ملف النشاط الرئيسي لإضافة القيم التلقائية بعد configSettings التي أضفتها سابقًا:
```
// Set default values.
mFirebaseRemoteConfig.setDefaultsAsync(R.xml.remote_config_defaults);
```

Web

يمكنك ضبط القيم التلقائية مباشرةً في الرمز البرمجي:

// Set default Remote Config parameter values
remoteConfig.defaultConfig = {
  model_name: 'gemini-2.5-flash',
  system_instructions:
    'You are a helpful assistant who knows everything there is to know about Firebase!',
  prompt: 'I am a developer who wants to know more about Firebase!',
  vertex_location: 'global',
};

Dart

يمكنك ضبط القيم التلقائية مباشرةً في الرمز البرمجي:

remoteConfig.setDefaults(const {
  "model_name": "gemini-2.5-flash",
  "system_instructions": "You are a helpful assistant who knows everything there is to know about Firebase!",
  "prompt": "I am a developer who wants to know more about Firebase!",
  "vertex_location": "global"
});

Unity

يمكنك ضبط القيم التلقائية مباشرةً في الرمز البرمجي:

await remoteConfig.SetDefaultsAsync(
  new System.Collections.Generic.Dictionary<string, object>() {
    { "model_name", "gemini-2.5-flash" },
    { "system_instructions", "You are a helpful assistant who knows everything there is to know about Firebase!" },
    { "prompt", "I am a developer who wants to know more about Firebase!" },
    { "vertex_location", "global" }
  }
);

الخطوة 4: استرجاع القيم وتنشيطها

بعد ضبط الإعدادات التلقائية، أضِف ما يلي لجلب القيم وتفعيلها.

Swift

// Fetch and activate Remote Config values
remoteConfig.fetchAndActivate { status, error in
  if let error = error {
    print("Error fetching Remote Config: \(error.localizedDescription)")
  }
}

سيؤدي ذلك إلى تعديل الكائن Remote Config كلما تم نشر نموذج Remote Config جديد.

Kotlin

// Fetch and activate Remote Config values
remoteConfig.fetchAndActivate()
      .addOnCompleteListener(this) { task ->
          if (task.isSuccessful) {
              val updated = task.result
              Log.d(TAG, "Remote Config values fetched and activated: $updated")
          } else {
              Log.e(TAG, "Error fetching Remote Config", task.exception)
          }
      }

Java

  // Fetch and activate Remote Config values
  mFirebaseRemoteConfig.fetchAndActivate()
    .addOnCompleteListener(this, new OnCompleteListener<Boolean>() {
        @Override
        public void onComplete(@NonNull Task<Boolean> task) {
            if (task.isSuccessful()) {
                boolean updated = task.getResult();
                Log.d(TAG, "Config params updated: " + updated);
            } else {
                Log.e(TAG, "Error fetching Remote Config", task.exception)
            }
          }
    });

Web

أضِف getValue وfetchAndActivate إلى عمليات الاستيراد:

import { getValue, fetchAndActivate } from 'firebase/remote-config';

بعد الرمز الذي أضفته لإعداد قيم Remote Config التلقائية، استرجِع الإعداد وفعِّله، ثمّ خصِّص قيمًا للثوابت modelName وsystemInstructions وprompt وvertexLocation.

// Fetch and activate Remote Config.
try {
  await fetchAndActivate(remoteConfig);
} catch(err) {
  console.error('Remote Config fetch failed', err);
}

console.log('Remote Config fetched.');

// Assign Remote Config values.
const modelName = getValue(remoteConfig, 'model_name').asString();
const systemInstructions = getValue(remoteConfig, 'system_instructions').asString();
const prompt = getValue(remoteConfig, 'prompt').asString();
const vertexLocation = getValue(remoteConfig, 'vertex_location').asString();

Dart

// Fetch and activate Remote Config.
remoteConfig.fetchAndActivate();

// Assign Remote Config values.
String? _modelName = remoteConfig.getString("model_name");
String? _systemInstructions = remoteConfig.getString("system_instructions");
String? _prompt = remoteConfig.getString("prompt");
String? _vertexLocation = remoteConfig.getString("vertex_location");

Unity

// Fetch and activate Remote Config values.
await remoteConfig.FetchAndActivateAsync();

الخطوة 5: إضافة أداة معالجة Remote Config في الوقت الفعلي

أضِف أداة معالجة Remote Config في الوقت الفعلي إلى تطبيقك لضمان نقل التغييرات التي تجريها على نموذج Remote Config إلى العميل فور تعديلها.

يعدّل الرمز التالي الكائن Remote Config كلما تغيّرت قيمة إحدى المَعلمات.

Swift

// Add real-time Remote Config
remoteConfig.addOnConfigUpdateListener { configUpdate, error in
  guard let configUpdate = configUpdate, error == nil else {
    print("Error listening for config updates: \(error?.localizedDescription ?? "No error available")")
    return
  }

  print("Updated keys: \(configUpdate.updatedKeys)")
  remoteConfig.activate { changed, error in
    guard error == nil else {
      print("Error activating config: \(error?.localizedDescription ?? "No error available")")
      return
    }
    print("Activated config successfully")
  }
}

Kotlin

يمكنك أيضًا ضبط إجراء داخل عملية التفعيل addOnCompleteListenerاختياريًا:

      // Add a real-time Remote Config listener
      remoteConfig.addOnConfigUpdateListener(object : ConfigUpdateListener {
          override fun onUpdate(configUpdate : ConfigUpdate) {
              Log.d(ContentValues.TAG, "Updated keys: " + configUpdate.updatedKeys);
              remoteConfig.activate().addOnCompleteListener {
                  // Optionally, add an action to perform on update here.
              }
          }

          override fun onError(error : FirebaseRemoteConfigException) {
              Log.w(ContentValues.TAG, "Config update error with code: " + error.code, error)
          }
      }

Java

يمكنك أيضًا ضبط إجراء داخل عملية التفعيل addOnCompleteListenerاختياريًا:

  // Add a real-time Remote Config listener
  remoteConfig.addOnConfigUpdateListener(new ConfigUpdateListener() {
      @Override
      public void onUpdate(ConfigUpdate configUpdate) {
          Log.d(ContentValues.TAG, "Updated keys: " + configUpdate.getUpdatedKeys());
                remoteConfig.activate().addOnCompleteListener(new OnCompleteListener<Boolean>() {
                  @Override
                  public void onComplete(@NonNull Task<Boolean> task) {
                      // Optionally, add an action to perform on update here.
                  }
              });
          }

      @Override
      public void onError(FirebaseRemoteConfigException error) {
          Log.w(ContentValues.TAG, "Config update error with code: " + error.getCode(), error);
      }
  });

Web

لا تتوافق ميزة "الاستماع في الوقت الفعلي" Remote Config مع تطبيقات الويب.

Dart

// Add a real-time Remote Config listener
remoteConfig.onConfigUpdated.listen((event) async {
  await remoteConfig.activate();
});

Unity

// Add a real-time Remote Config listener to automatically update whenever
// a new template is published.
// Note: the parameters can be anonymous as they are unused.

remoteConfig.OnConfigUpdateListener += (_, _) => {
  remoteConfig.ActivateAsync();
};

الخطوة 6: تعديل طلبات Gemini API لاستخدام قيم Remote Config

انقر على مزوّد Gemini API لعرض المحتوى والرمز الخاصين بالمزوّد على هذه الصفحة.

بعد إعداد Remote Config بالكامل، عدِّل الرمز البرمجي لاستبدال القيم المرمّزة بثبات بقيم مصدرها Remote Config.

Swift

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// The Gemini Developer API doesn't support setting the location of a model
let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI())

// Create a `GenerativeModel` and add system instructions into its config
// Both the model name and the system instructions will be sourced from Remote Config
let modelName = remoteConfig.configValue(forKey: "model_name").stringValue
let systemInstructions = remoteConfig.configValue(forKey: "system_instructions").stringValue

let model = ai.generativeModel(
  modelName: modelName,
  systemInstruction: ModelContent(role: "system", parts: systemInstructions)
)

// Provide a prompt that contains text
// The text in the prompt will be sourced from Remote Config
let userPrompt = remoteConfig.configValue(forKey: "prompt").stringValue

// To generate text output, call `generateContent` with the text input
let response = try await model.generateContent(userPrompt)
if let text = response.text {
  print(text)
}

Kotlin

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// The Gemini Developer API doesn't support setting the location of a model
val ai = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI())

// Create a `GenerativeModel` and add system instructions into its config
// Both the model name and the system instructions will be sourced from Remote Config
val model = ai.generativeModel(
  modelName = remoteConfig.getString("model_name"),
  systemInstruction = content { text(remoteConfig.getString("system_instructions")) }
)

// To generate text output, call `generateContent` with the text input
// The text in the prompt will be sourced from Remote Config
val response = model.generateContent(remoteConfig.getString("prompt"))
print(response.text)

Java

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// The Gemini Developer API doesn't support setting the location of a model
FirebaseAI ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI());

// Create a `GenerativeModel` and add system instructions into its config
// Both the model name and the system instructions will be sourced from Remote Config
GenerativeModel gm = ai.generativeModel(
        /* modelName */ remoteConfig.getString("model_name"),
        /* generationConfig (optional) */ null,
        /* safetySettings (optional) */ null,
        /* tools (optional) */ null,
        /* toolsConfig (optional) */ null,
        /* systemInstruction (optional) */ new Content.Builder().addText(
                remoteConfig.getString("system_instructions")).build(),
        /* requestOptions (optional) */ new RequestOptions()
);
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(gm);

// Provide a prompt that contains text
// The text in the prompt will be sourced from Remote Config
Content userPrompt = new Content.Builder()
        .addText(remoteConfig.getString("prompt"))
        .build();

// To generate text output, call `generateContent` with the text input
ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = model.generateContent(userPrompt);
Futures.addCallback(response, new FutureCallback<GenerateContentResponse>() {
    @Override
    public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
        String resultText = result.getText();
        System.out.println(resultText);
    }

    @Override
    public void onFailure(Throwable t) {
        t.printStackTrace();
    }
}, executor);

Web

// Initialize FirebaseApp
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// The Gemini Developer API doesn't support setting the location of a model
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });

// Create a `GenerativeModel` and add system instructions into its config
// Both the model name and the system instructions will be sourced from Remote Config
const model = getGenerativeModel(ai, {
  model: modelName,
  systemInstruction: systemInstruction
});

// Wrap in an async function so you can use await
async function run() {
  // Provide a prompt that contains text
  // The text in the prompt will be sourced from Remote Config
  const userPrompt = prompt;

  // To generate text output, call `generateContent` with the text input
  const result = await model.generateContent(userPrompt);

  const response = result.response;
  const text = response.text();
  console.log(text);
}

Dart

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// The Gemini Developer API doesn't support setting the location of a model
final ai = await FirebaseAI.googleAI();

// Create a `GenerativeModel` and add system instructions into its config
// Both the model name and the system instructions will be sourced from Remote Config
final model =
      ai.generativeModel(
        model: _modelName,
        systemInstruction: Content.system(_systemInstructions),
      );

// Provide a prompt that contains text
// The text in the prompt will be sourced from Remote Config
final _userPrompt = [Content.text(_prompt)];

// To generate text output, call `generateContent` with the text input
final response = await model.generateContent(_userPrompt);
print(response.text);

Unity

// Initialize the Gemini Developer API backend service
// The Gemini Developer API doesn't support setting the location of a model
var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI());

// Create a `GenerativeModel` and add system instructions into its config
// Both the model name and the system instructions will be sourced from Remote Config
var modelName = remoteConfig.GetValue("model_name").StringValue;
var systemInstructions = remoteConfig.GetValue("system_instructions").StringValue;

var model = ai.GetGenerativeModel(
  modelName: modelName,
  systemInstruction: ModelContent.Text(systemInstructions)
);

// Provide a prompt that contains text
// The text in the prompt will be sourced from Remote Config
var userPrompt = remoteConfig.GetValue("prompt").StringValue;

// To generate text output, call `GenerateContentAsync` with the text input
var response = await model.GenerateContentAsync(userPrompt);
UnityEngine.Debug.Log(response.Text ?? "No text in response.");

الخطوة 7: تشغيل التطبيق

أنشئ التطبيق وشغِّله وتأكَّد من أنّه يعمل. أجرِ تغييرات على إعداداتك من صفحة Remote Config في وحدة تحكّم Firebase، وانشر التغييرات، وتأكَّد من النتيجة.

الخطوات التالية

مزيد من المعلومات عن Remote Config
أضِف Google Analytics إلى رمز العميل لتفعيل الاستهداف.
بالنسبة إلى التطبيقات والألعاب على الأجهزة الجوّالة:
- اختبِر إعدادات نماذج مختلفة باستخدام Remote Config وA/B Testing.
- إصدار تغييرات مَعلمات النموذج تدريجيًا باستخدام Remote Config عمليات طرح (على نظامَي التشغيل iOS وAndroid فقط)
- استخدِم ميزة تخصيص Remote Config للاستفادة من تكنولوجيا تعلُّم الآلة في تحديد أفضل الإعدادات لكل مستخدم (على أجهزة iOS وAndroid وUnity فقط).