Firebase AI Logic की मदद से ऐप्लिकेशन डेवलप करते समय, आपको मुख्य गाइड में बताई गई बुनियादी बातों से आगे बढ़ना पड़ सकता है. इस सेक्शन में बताए गए समाधानों से, इस्तेमाल के ज़्यादा ऐडवांस उदाहरणों के बारे में दिशा-निर्देश मिलते हैं.
फ़ाइलों को मैनेज करना और मल्टीमॉडल अनुरोधों में बड़ी फ़ाइलों को शामिल करना
Cloud Storage for Firebase का इस्तेमाल करके, फ़ाइलें सेव करने और मैनेज करने के लिए, तेज़, सुरक्षित, और बेहतर इंफ़्रास्ट्रक्चर का फ़ायदा पाया 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 को ऐसे क्लाइंट के गलत इस्तेमाल से बचाना होगा जिनके पास अनुमति नहीं है. Firebase App Check का इस्तेमाल करके, यह पुष्टि की जा सकती है कि सभी एपीआई कॉल आपके असली ऐप्लिकेशन से किए गए हैं.
डाइनैमिक तरीके से और शर्तों के आधार पर रनटाइम कॉन्फ़िगरेशन सेट करना
अगर आपको रनटाइम की स्थितियों के आधार पर कॉन्फ़िगरेशन सेट करने हैं, तो Firebase Remote Config का इस्तेमाल करें. इसका एक उदाहरण यह है कि किसी व्यक्ति की जगह के हिसाब से, Vertex AI सेवा और जनरेटिव मॉडल को चलाने की जगह बदलना.
ऐप्लिकेशन का नया वर्शन रिलीज़ किए बिना, ऐप्लिकेशन में वैल्यू अपडेट करना
अगर आपको अपने ऐप्लिकेशन का नया वर्शन रिलीज़ किए बिना, ऐप्लिकेशन में वैल्यू को डाइनैमिक तरीके से बदलना है, तो Firebase Remote Config का इस्तेमाल करें. उदाहरण के लिए, जब मॉडल का नया वर्शन रिलीज़ होता है, तब मॉडल का नाम अपडेट करना या सिस्टम के निर्देशों, प्रॉम्प्ट, सुरक्षा सेटिंग या अनुरोध के लिए इनपुट में बदलाव करना.
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