Firebase रिमोट कॉन्फ़िगरेशन की मदद से, अपने Firebase AI Logic ऐप्लिकेशन को डाइनैमिक तौर पर अपडेट करना

Firebase AI Logic SDK टूल का इस्तेमाल करके, अपने ऐप्लिकेशन से Gemini API को कॉल करने पर, आपके अनुरोध में कई पैरामीटर शामिल होते हैं. ये पैरामीटर, जनरेटिव एआई से मिले जवाबों को कंट्रोल करते हैं. इनमें आम तौर पर, मॉडल का नाम, मॉडल जनरेशन कॉन्फ़िगरेशन (ज़्यादा से ज़्यादा टोकन, तापमान वगैरह), सुरक्षा सेटिंग, सिस्टम के निर्देश, और प्रॉम्प्ट डेटा शामिल होता है.

ज़्यादातर मामलों में, आपको इन सेटिंग को ज़रूरत के हिसाब से या मांग पर बदलना होगा. ऐसा इन स्थितियों में किया जा सकता है:

  • नया ऐप्लिकेशन रिलीज़ किए बिना, जनरेटिव एआई मॉडल को अपडेट करें. पुराने वर्शन बंद होने से पहले, नए और स्टेबल मॉडल वर्शन पर अपग्रेड किया जा सकता है. इसके अलावा, उपयोगकर्ताओं की ज़रूरतों और एट्रिब्यूट के आधार पर, कम लागत वाले या बेहतर परफ़ॉर्मेंस वाले मॉडल पर स्विच किया जा सकता है. साथ ही, कुछ शर्तों के साथ, खास उपयोगकर्ता ग्रुप (जैसे, बीटा टेस्टर) के लिए सबसे नए और बेहतरीन मॉडल डिप्लॉय किए जा सकते हैं.
  • उस जगह की जानकारी सेट करें जहां से मॉडल को ऐक्सेस किया जाता है, ताकि यह आपके उपयोगकर्ताओं के ज़्यादा करीब हो.
  • सिस्टम के अलग-अलग निर्देशों और प्रॉम्प्ट का A/B टेस्ट करें. इसके बाद, टेस्ट में सबसे अच्छा परफ़ॉर्म करने वाली वैल्यू को धीरे-धीरे अपने उपयोगकर्ताओं के लिए रोल आउट करें.
  • अपने ऐप्लिकेशन में जनरेटिव एआई की सुविधाओं को तुरंत दिखाने या छिपाने के लिए, फ़ीचर फ़्लैग का इस्तेमाल करें.

Firebase Remote Config इन सभी कामों को पूरा करता है. साथ ही, यह आपको ज़रूरत के हिसाब से पैरामीटर की वैल्यू अपडेट करने की सुविधा देता है. इसके अलावा, यह आपको शर्त के साथ उन ऐप्लिकेशन इंस्टेंस के लिए पैरामीटर की वैल्यू अपडेट करने की सुविधा देता है जो Firebase कंसोल में सेट की गई विशेषताओं से मेल खाते हैं. इसके लिए, आपको ऐप्लिकेशन का नया वर्शन रिलीज़ करने की ज़रूरत नहीं होती.

इस समाधान गाइड में, इस्तेमाल के कुछ सुझाए गए उदाहरण दिए गए हैं. साथ ही, इसमें यह भी बताया गया है कि जनरेटिव एआई ऐप्लिकेशन में Remote Config को कैसे जोड़ा जाए.

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अपने ऐप्लिकेशन के साथ Firebase Remote Config का इस्तेमाल क्यों करें?

Firebase Remote Config की मदद से, ऐप्लिकेशन के काम करने के तरीके में डाइनैमिक तरीके से बदलाव किया जा सकता है. इसके लिए, ऐप्लिकेशन को अपडेट करने की ज़रूरत नहीं होती. यह खास तौर पर उन ऐप्लिकेशन के लिए मददगार है जो जनरेटिव एआई का इस्तेमाल करते हैं. ऐसे ऐप्लिकेशन में, तेज़ी से बदलाव करना और उन्हें बेहतर बनाना ज़रूरी होता है.

जनरेटिव एआई ऐप्लिकेशन के साथ Remote Config को इस्तेमाल करने के मुख्य तरीके

हमारा सुझाव है कि Firebase AI Logic के साथ Remote Config का इस्तेमाल करें. इससे आपको इन ज़रूरी कामों में मदद मिलेगी:

  • ऐप्लिकेशन को अपडेट किए बिना, मॉडल के नए वर्शन पर अपग्रेड करें: ज़रूरत के मुताबिक मॉडल का नाम बदलने के लिए, Remote Config पैरामीटर का इस्तेमाल करें. इससे आपके पसंदीदा Gemini मॉडल का नया वर्शन उपलब्ध होते ही, उसे अपग्रेड किया जा सकेगा.

  • ऐप्लिकेशन को अपडेट किए बिना, सिस्टम के निर्देशों और सुरक्षा सेटिंग को अपडेट करना: सिस्टम के निर्देशों और सुरक्षा सेटिंग को Remote Config पैरामीटर में सेव करें, ताकि डिप्लॉयमेंट के बाद समस्याएं मिलने पर, उन्हें ज़रूरत के हिसाब से बदला जा सके.

  • जोखिम कम करें और एआई के सुरक्षित इस्तेमाल को बढ़ावा दें: Remote Config रोलआउट का इस्तेमाल करके, iOS और Android उपयोगकर्ताओं के लिए जनरेटिव एआई से जुड़े बदलावों को सुरक्षित तरीके से और धीरे-धीरे रिलीज़ करें.

जनरेटिव एआई ऐप्लिकेशन के साथ Remote Config को इस्तेमाल करने के बेहतर और सुझाए गए तरीके

अपने ऐप्लिकेशन में Remote Config और Google Analytics को लागू करने के बाद, बेहतर इस्तेमाल के उदाहरणों के बारे में जानें:

  • क्लाइंट की जगह की जानकारी के आधार पर जगह की जानकारी सेट करना: Remote Config शर्तों का इस्तेमाल करके, क्लाइंट की जगह की जानकारी के आधार पर, वह जगह सेट करें जहां से मॉडल को ऐक्सेस किया जाता है.

  • अलग-अलग मॉडल आज़माएं: अलग-अलग जनरेटिव एआई मॉडल को तुरंत टेस्ट करें और उनके बीच स्विच करें. इसके अलावा, अलग-अलग उपयोगकर्ता सेगमेंट के लिए अलग-अलग मॉडल ऐक्सेस करें. इससे आपको अपने इस्तेमाल के खास उदाहरण के लिए सबसे सही मॉडल ढूंढने में मदद मिलेगी.

  • मॉडल की परफ़ॉर्मेंस को ऑप्टिमाइज़ करें: मॉडल के पैरामीटर को बेहतर बनाएं. जैसे, सिस्टम प्रॉम्प्ट, ज़्यादा से ज़्यादा आउटपुट टोकन, टेंपरेचर, और अन्य सेटिंग.

  • क्लाइंट एट्रिब्यूट के आधार पर, सिस्टम के अलग-अलग निर्देश, प्रॉम्प्ट, और मॉडल कॉन्फ़िगरेशन का इस्तेमाल करें: Remote Config के साथ Google Analytics का इस्तेमाल करते समय, क्लाइंट एट्रिब्यूट या कस्टम ऑडियंस के आधार पर शर्तें बनाई जा सकती हैं. साथ ही, इन एट्रिब्यूट के आधार पर अलग-अलग पैरामीटर सेट किए जा सकते हैं.

    उदाहरण के लिए, अगर आपको अपने ऐप्लिकेशन में तकनीकी सहायता देने के लिए जनरेटिव एआई का इस्तेमाल करना है, तो आपको ऐप्लिकेशन प्लैटफ़ॉर्म के हिसाब से सिस्टम के निर्देश सेट करने पड़ सकते हैं. इससे यह पक्का किया जा सकेगा कि Android, iOS, और वेब प्लैटफ़ॉर्म के उपयोगकर्ताओं को सटीक निर्देश दिए जाएं.

  • हर उपयोगकर्ता को उसकी पसंद के मुताबिक अनुभव दें: अपने मोबाइल ऐप्लिकेशन और गेम में Remote Config मनमुताबिक बनाने की सुविधा का इस्तेमाल करें. इससे हर उपयोगकर्ता के लिए, जनरेटिव एआई की सबसे सही सेटिंग अपने-आप तय हो जाती हैं.

  • लागत कंट्रोल करना: रिमोट तरीके से यह अडजस्ट करें कि किन जनरेटिव एआई मॉडल को कॉल किया जाए और उनका इस्तेमाल कितनी बार किया जाए. साथ ही, उपयोगकर्ता ऑडियंस के आधार पर, ज़्यादा से ज़्यादा आउटपुट टोकन वैल्यू को डाइनैमिक तरीके से कॉन्फ़िगर करें, ताकि गैर-ज़रूरी लागत को कम किया जा सके.

  • ऐप्लिकेशन इस्तेमाल करने के अनुभव और नतीजों को ऑप्टिमाइज़ करें: अपने मोबाइल ऐप्लिकेशन और गेम के साथ A/B Testing और Remote Config का इस्तेमाल करें. इससे आपको अलग-अलग उपयोगकर्ता सेगमेंट में जनरेटिव एआई पैरामीटर में किए गए बदलावों को टेस्ट करने में मदद मिलेगी. साथ ही, यह भी पता चलेगा कि इससे उपयोगकर्ताओं को अपने साथ जोड़े रखने और रेवेन्यू जैसी मुख्य मेट्रिक पर कैसा असर पड़ता है.

अपने जनरेटिव एआई ऐप्लिकेशन में Firebase Remote Config को इंटिग्रेट करके, एआई की मदद से काम करने वाले ऐसे ऐप्लिकेशन बनाए जा सकते हैं जो सुरक्षित हों, लागत के लिहाज़ से किफ़ायती हों, और जिनमें ज़रूरत के हिसाब से बदलाव किया जा सके. साथ ही, उपयोगकर्ताओं को बेहतरीन अनुभव दिया जा सकता है.

अपने ऐप्लिकेशन में Firebase Remote Config जोड़ना

इस समाधान गाइड में, Firebase Remote Config का इस्तेमाल करके, Firebase AI Logic SDK का इस्तेमाल करने वाले Android ऐप्लिकेशन में पैरामीटर को डाइनैमिक तरीके से अपडेट किया जाएगा. आपको इनके बारे में जानकारी मिलेगी:

  • Firebase Remote Config से मॉडल के नाम और सिस्टम के निर्देशों जैसे पैरामीटर फ़ेच और चालू करें.
  • डाइनैमिक तौर पर फ़ेच किए गए पैरामीटर का इस्तेमाल करने के लिए, अपने Gemini API कॉल अपडेट करें. इससे आपको ऐप्लिकेशन अपडेट किए बिना, अलग-अलग मॉडल के बीच स्विच करने या सिस्टम के निर्देशों में बदलाव करने की सुविधा मिलती है.
  • ज़रूरत के मुताबिक, मॉडल के व्यवहार और क्षमताओं में बदलाव करके, पैरामीटर को दूर से कंट्रोल करें.

ज़रूरी शर्तें

इस गाइड में यह माना गया है कि आपको अपने प्लैटफ़ॉर्म के लिए ऐप्लिकेशन डेवलप करने के बारे में पता है.

शुरू करने से पहले, पक्का करें कि आपने ये काम पूरे कर लिए हों:

  • Firebase AI Logic शुरू करने से जुड़ी गाइड पढ़ें. इसमें बताया गया है कि Firebase प्रोजेक्ट कैसे सेट अप करें, अपने ऐप्लिकेशन को Firebase से कैसे कनेक्ट करें, एसडीके कैसे जोड़ें, चुने गए "Gemini API" प्रोवाइडर के लिए बैकएंड सेवा को कैसे शुरू करें, और मॉडल इंस्टेंस कैसे बनाएं.

  • अपने Firebase प्रोजेक्ट में Google Analytics चालू करें और इसके SDK टूल को अपने ऐप्लिकेशन में जोड़ें. यह शर्तों के हिसाब से टारगेटिंग करने के लिए ज़रूरी है. जैसे, क्लाइंट डिवाइस की जगह की जानकारी के आधार पर, मॉडल को ऐक्सेस करने की जगह सेट करना.

पहला चरण: Firebase कंसोल में पैरामीटर वैल्यू सेट करना

क्लाइंट Remote Config टेंप्लेट बनाएं. साथ ही, ऐप्लिकेशन में फ़ेच और इस्तेमाल करने के लिए पैरामीटर और वैल्यू कॉन्फ़िगर करें.

  1. Firebase कंसोल में अपना Firebase प्रोजेक्ट खोलें. इसके बाद, नेविगेशन मेन्यू में जाकर, चलाएं को बड़ा करें और Remote Config को चुनें.
  2. पक्का करें कि पेज पर सबसे ऊपर मौजूद, क्लाइंट/सर्वर सिलेक्टर में से क्लाइंट चुना गया हो.
  3. क्लाइंट टेंप्लेट का इस्तेमाल शुरू करने के लिए, कॉन्फ़िगरेशन बनाएं पर क्लिक करें. अगर आपने पहले क्लाइंट टेंप्लेट का इस्तेमाल किया है, तो पैरामीटर जोड़ें पर क्लिक करें.
  4. वे पैरामीटर तय करें जिन्हें आपको Remote Config की मदद से कंट्रोल करना है. उदाहरण के लिए:

    पैरामीटर का नाम ब्यौरा टाइप डिफ़ॉल्ट वैल्यू
    model_name मॉडल का नाम. उपलब्ध मॉडल के नाम देखें. स्ट्रिंग gemini-2.5-flash
    system_instructions सिस्टम के निर्देश, "प्रीएम्बल" की तरह होते हैं. इन्हें मॉडल को असली उपयोगकर्ता से मिलने वाले अन्य निर्देशों से पहले जोड़ा जाता है, ताकि मॉडल के व्यवहार पर असर डाला जा सके. स्ट्रिंग You are a helpful assistant who knows everything there is to know about Firebase!
    prompt जनरेटिव एआई की सुविधा के साथ इस्तेमाल करने के लिए डिफ़ॉल्ट प्रॉम्प्ट. स्ट्रिंग I am a developer who wants to know more about Firebase!
    vertex_location यह सुविधा सिर्फ़ Vertex AI Gemini API का इस्तेमाल करने पर लागू होती है.
    मॉडल को ऐक्सेस करने के लिए, जगह की जानकारी को कंट्रोल करें. Google Analytics से पता लगाई गई क्लाइंट की जगह के आधार पर, इस विकल्प को कॉन्फ़िगर करने के लिए शर्तें सेट की जा सकती हैं.
    स्ट्रिंग global
  5. पैरामीटर जोड़ने के बाद, बदलाव पब्लिश करें पर क्लिक करें. अगर यह नया Remote Config टेंप्लेट नहीं है, तो बदलावों की समीक्षा करें. इसके बाद, बदलाव पब्लिश करें पर फिर से क्लिक करें.

दूसरा चरण: अपने ऐप्लिकेशन में Remote Config जोड़ना और उसे शुरू करना

अपने ऐप्लिकेशन में Remote Config लाइब्रेरी जोड़ें और Remote Config को सेट अप करें.

Swift

Firebase AI Logic सेटअप के दौरान, आपने पहले ही अपने ऐप्लिकेशन में Firebase SDK टूल जोड़ लिया है. हालांकि, आपको Remote Config भी जोड़ना होगा.

  1. Xcode में, प्रोजेक्ट खुला होने पर, File > Add Package Dependencies पर जाएं.

  2. firebase-ios-sdk को चुनें. इसके बाद, पैकेज जोड़ें पर क्लिक करें.

  3. प्रोजेक्ट नेविगेटर में जाकर, अपना ऐप्लिकेशन > टारगेट > अपना ऐप्लिकेशन चुनें.

  4. सामान्य टैब में, फ़्रेमवर्क, लाइब्रेरी, और एम्बेड किया गया कॉन्टेंट तक स्क्रोल करें.

  5. + पर क्लिक करें और FirebaseRemoteConfig चुनें. इसके बाद, जोड़ें पर क्लिक करें.

  6. अपने कोड में FirebaseRemoteConfig इंपोर्ट करें:

    import FirebaseRemoteConfig
    
  7. अपने ऐप्लिकेशन की सही क्लास में, Firebase को शुरू करें और Remote Config को अपने मुख्य ऐप्लिकेशन लॉजिक में जोड़ें.

    यहां, आपको Remote Config और Remote Config रीयल-टाइम लिसनर को इंपोर्ट के तौर पर शामिल करना होगा, ताकि ऐप्लिकेशन रीयल-टाइम में नई वैल्यू फ़ेच कर सके. साथ ही, फ़ेच करने का कम से कम इंटरवल जोड़ना होगा:

    let remoteConfig = RemoteConfig.remoteConfig()
    let settings = RemoteConfigSettings()
    settings.minimumFetchInterval = 3600
    remoteConfig.configSettings = settings
    

    क्विकस्टार्ट ऐप्लिकेशन में, यह AppDelegate क्लास में मौजूद VertexAISampleApp के अंदर होगा.

Kotlin

  1. अपनी मॉड्यूल (ऐप्लिकेशन-लेवल) की Gradle फ़ाइल में Remote Config डिपेंडेंसी जोड़ें. आम तौर पर, यह app/build.gradle.kts या app/build.gradle होती है:

    dependencies {
        implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:34.0.0"))
        implementation("com.google.firebase:firebase-ai")
        implementation("com.google.firebase:firebase-config")
        // ... other dependencies
    }
    
  2. अपने ऐप्लिकेशन के मुख्य लॉजिक में Remote Config को जोड़ें. यहां, आपको Remote Config को शुरू करना होगा और फ़ेच करने का कम से कम इंटरवल जोड़ना होगा:

    val remoteConfig: FirebaseRemoteConfig = Firebase.remoteConfig
    val configSettings = remoteConfigSettings {
    minimumFetchIntervalInSeconds = 3600
    }
    remoteConfig.setConfigSettingsAsync(configSettings)
    

Java

  1. अपनी मॉड्यूल (ऐप्लिकेशन-लेवल) की Gradle फ़ाइल में Remote Config डिपेंडेंसी जोड़ें. आम तौर पर, यह app/build.gradle.kts या app/build.gradle होती है:

    dependencies {
        implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:34.0.0"))
        implementation("com.google.firebase:firebase-ai")
        implementation("com.google.firebase:firebase-config")
        // ... other dependencies
    }
    
  2. अपने ऐप्लिकेशन के मुख्य लॉजिक में Remote Config को जोड़ें. यहां, आपको Remote Config को शुरू करना होगा और फ़ेच करने का कम से कम इंटरवल जोड़ना होगा:

    FirebaseRemoteConfig mFirebaseRemoteConfig = FirebaseRemoteConfig.getInstance();
    FirebaseRemoteConfigSettings configSettings = new FirebaseRemoteConfigSettings.Builder()
        .setMinimumFetchIntervalInSeconds(3600)
        .build();
    mFirebaseRemoteConfig.setConfigSettingsAsync(configSettings);
    

Web

  1. अपने कोड को टेक्स्ट एडिटर में खोलें और Remote Config इंपोर्ट करें:

    import { getRemoteConfig } from 'firebase/remote-config';
    
  2. अपने मुख्य फ़ंक्शन में और Firebase ऐप्लिकेशन के Firebase AI Logic SDK टूल के लिए शुरू होने के बाद, Remote Config को शुरू करें:

      // Initialize Remote Config and get a reference to the service
      const remoteConfig = getRemoteConfig(app);
    
  3. डेटा फ़ेच करने का कम से कम इंटरवल सेट करें:

    remoteConfig.settings.minimumFetchIntervalMillis = 3600000;
    

Dart

  1. अपने Flutter प्रोजेक्ट की डायरेक्ट्री से, Remote Config को इंस्टॉल करें और जोड़ें. इसके लिए, यह कमांड इस्तेमाल करें:

    flutter pub add firebase_remote_config
    
  2. ./lib/main.dart खोलें और Firebase AI Logic के साथ काम करने वाले अन्य इंपोर्ट के बाद, इंपोर्ट जोड़ें:

    import 'package:firebase_vertexai/firebase_ai.dart';
    import 'package:firebase_core/firebase_core.dart';
    import 'package:firebase_remote_config/firebase_remote_config.dart';
    
  3. अपने ऐप्लिकेशन में _modelName, _systemInstructions, और _prompt वैरिएबल जोड़ें, ताकि हम बाद में उनका इस्तेमाल कर सकें:

    late final String _modelName;
    late final String _systemInstructions;
    late final String _prompt;
    
  4. Remote Config ऑब्जेक्ट इंस्टेंस पाएं और समय-समय पर रीफ़्रेश के लिए फ़ेच करने का छोटे से छोटा इंटरवल सेट करें. पक्का करें कि आपने इसे Firebase के शुरू होने के बाद जोड़ा हो.

      final remoteConfig = FirebaseRemoteConfig.instance;
      await remoteConfig.setConfigSettings(RemoteConfigSettings(
        fetchTimeout: const Duration(seconds: 3600),
        minimumFetchInterval: const Duration(seconds: 3600),
      ));
    

Unity

  1. इन निर्देशों का पालन करके, अपने Unity प्रोजेक्ट में Remote Config जोड़ें.

  2. Remote Config ऑब्जेक्ट इंस्टेंस पाएं और समय-समय पर रीफ़्रेश के लिए फ़ेच करने का छोटे से छोटा इंटरवल सेट करें. पक्का करें कि आपने इसे Firebase के शुरू होने के बाद जोड़ा हो.

    var remoteConfig = FirebaseRemoteConfig.DefaultInstance;
    const int MillisecondsPerSecond = 1000;
    await remoteConfig.SetConfigSettingsAsync(new ConfigSettings() {
      FetchTimeoutInMilliseconds = 3600 * MillisecondsPerSecond,
      MinimumFetchIntervalInMilliseconds = 3600 * MillisecondsPerSecond
    });
    

तीसरा चरण: ऐप्लिकेशन में मौजूद पैरामीटर की वैल्यू सेट करना

आपको Remote Config ऑब्जेक्ट में, इन-ऐप्लिकेशन डिफ़ॉल्ट पैरामीटर वैल्यू सेट करनी चाहिए. इससे यह पक्का होता है कि Remote Config सेवा से वैल्यू फ़ेच न कर पाने पर भी, आपका ऐप्लिकेशन उम्मीद के मुताबिक काम करता है.

Swift

  1. Firebase कंसोल में, Remote Config खोलें.

  2. पैरामीटर टैब में, मेन्यू खोलें. इसके बाद, डिफ़ॉल्ट वैल्यू डाउनलोड करें को चुनें.

  3. जब आपसे कहा जाए, तब iOS के लिए .plist को चालू करें. इसके बाद, फ़ाइल डाउनलोड करें पर क्लिक करें.

  4. फ़ाइल को अपने ऐप्लिकेशन डायरेक्ट्री में सेव करें.

    अगर सैंपल ऐप्लिकेशन का इस्तेमाल किया जा रहा है, तो इसे FirebaseVertexAI/Sample/VertexAISample में सेव करें.

  5. Xcode में, अपने ऐप्लिकेशन पर राइट क्लिक करें और फ़ाइलें जोड़ें चुनें

    अगर सैंपल का इस्तेमाल किया जा रहा है, तो VertexAISample पर राइट क्लिक करें. इसके बाद, "VertexAISample" में फ़ाइलें जोड़ें को चुनें.

  6. remote_config_defaults.plist को चुनें. इसके बाद, जोड़ें पर क्लिक करें.

  7. डिफ़ॉल्ट फ़ाइल का रेफ़रंस देने के लिए, अपने ऐप्लिकेशन कोड को अपडेट करें:

    // Set default values
    remoteConfig.setDefaults(fromPlist: "remote_config_defaults")
    

Kotlin

  1. Firebase कंसोल में जाकर, Remote Config खोलें.

  2. पैरामीटर टैब में, मेन्यू खोलें. इसके बाद, डिफ़ॉल्ट वैल्यू डाउनलोड करें को चुनें.

  3. जब आपसे कहा जाए, तब Android के लिए .xml फ़ाइल चालू करें. इसके बाद, फ़ाइल डाउनलोड करें पर क्लिक करें.

  4. फ़ाइल को अपने ऐप्लिकेशन की एक्सएमएल रिसॉर्स डायरेक्ट्री में सेव करें.

  5. अपनी मुख्य गतिविधि वाली फ़ाइल को अपडेट करें, ताकि configSettings जोड़ने के बाद डिफ़ॉल्ट वैल्यू जोड़ी जा सकें:

    // Set default values.
    remoteConfig.setDefaultsAsync(R.xml.remote_config_defaults)
    

Java

  1. Firebase कंसोल में, Remote Config खोलें.

  2. पैरामीटर टैब में, मेन्यू खोलें. इसके बाद, डिफ़ॉल्ट वैल्यू डाउनलोड करें को चुनें.

  3. जब आपसे कहा जाए, तब Android के लिए .xml फ़ाइल चालू करें. इसके बाद, फ़ाइल डाउनलोड करें पर क्लिक करें.

  4. फ़ाइल को अपने ऐप्लिकेशन की एक्सएमएल रिसॉर्स डायरेक्ट्री में सेव करें.

  5. अपनी मुख्य गतिविधि वाली फ़ाइल को अपडेट करें, ताकि configSettings जोड़ने के बाद डिफ़ॉल्ट वैल्यू जोड़ी जा सकें:

    // Set default values.
    mFirebaseRemoteConfig.setDefaultsAsync(R.xml.remote_config_defaults);
    

Web

डिफ़ॉल्ट वैल्यू को सीधे अपने कोड में सेट किया जा सकता है:

// 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

डिफ़ॉल्ट वैल्यू को सीधे अपने कोड में सेट किया जा सकता है:

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

डिफ़ॉल्ट वैल्यू को सीधे अपने कोड में सेट किया जा सकता है:

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" }
  }
);

चौथा चरण: वैल्यू फ़ेच करना और उन्हें चालू करना

डिफ़ॉल्ट वैल्यू सेट करने के बाद, वैल्यू को फ़ेच और ऐक्टिवेट करने के लिए, यह कोड जोड़ें.

Swift

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

जब भी कोई नया Remote Config टेंप्लेट पब्लिश किया जाता है, तब Remote Config ऑब्जेक्ट अपडेट होना चाहिए.

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

  1. अपने इंपोर्ट में getValue और fetchAndActivate को जोड़ें:

    import { getValue, fetchAndActivate } from 'firebase/remote-config';
    
  2. डिफ़ॉल्ट Remote Config वैल्यू को कॉन्फ़िगर करने के लिए जोड़े गए कोड के बाद, कॉन्फ़िगरेशन को फ़ेच और चालू करें. इसके बाद, modelName, systemInstructions, prompt, और vertexLocation कॉन्स्टेंट को वैल्यू असाइन करें.

    // 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();

पांचवां चरण: रीयल-टाइम Remote Config लिसनर जोड़ना

अपने ऐप्लिकेशन में रीयल-टाइम Remote Config लिसनर जोड़ें, ताकि यह पक्का किया जा सके कि Remote Config टेंप्लेट में किए गए बदलाव, अपडेट होने के तुरंत बाद क्लाइंट को दिखें.

नीचे दिया गया कोड, पैरामीटर की वैल्यू में बदलाव होने पर Remote Config ऑब्जेक्ट को अपडेट करता है.

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

addOnCompleteListener ऐक्टिवेशन के अंदर कोई कार्रवाई भी कॉन्फ़िगर की जा सकती है. हालांकि, ऐसा करना ज़रूरी नहीं है:

      // 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

addOnCompleteListener ऐक्टिवेशन के अंदर कोई कार्रवाई भी कॉन्फ़िगर की जा सकती है. हालांकि, ऐसा करना ज़रूरी नहीं है:

  // 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

वेब ऐप्लिकेशन के लिए, रीयल-टाइम Remote Config श्रोता सुविधा उपलब्ध नहीं है.

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();
};

छठा चरण: Remote Config वैल्यू का इस्तेमाल करने के लिए, Gemini API अनुरोधों को अपडेट करें

इस पेज पर, Gemini API उपलब्ध कराने वाली कंपनी के हिसाब से कॉन्टेंट और कोड देखने के लिए, उस कंपनी पर क्लिक करें.

Remote Config को पूरी तरह से कॉन्फ़िगर करने के बाद, अपने कोड को अपडेट करें. ऐसा इसलिए, ताकि हार्ड-कोड की गई वैल्यू को Remote Config से ली गई वैल्यू से बदला जा सके.

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.");

सातवां चरण: ऐप्लिकेशन चलाएं

ऐप्लिकेशन बनाएं और उसे चलाएं. साथ ही, पुष्टि करें कि वह काम कर रहा है. Firebase कंसोल में मौजूद Remote Config पेज पर जाकर, अपने कॉन्फ़िगरेशन में बदलाव करें. इसके बाद, बदलावों को पब्लिश करें और नतीजे की पुष्टि करें.

अगले चरण

  • Remote Config के बारे में और जानें.

  • टारगेटिंग की सुविधा चालू करने के लिए, अपने क्लाइंट कोड में Google Analytics जोड़ें.

  • मोबाइल ऐप्लिकेशन और गेम के लिए:

    • Remote Config और A/B Testing की मदद से, मॉडल की अलग-अलग सेटिंग टेस्ट करें.

    • Remote Config रोलआउट का इस्तेमाल करके, मॉडल पैरामीटर में हुए बदलावों को धीरे-धीरे रिलीज़ करें. यह सुविधा सिर्फ़ iOS+ और Android के लिए उपलब्ध है.

    • Remote Config निजीकरण का इस्तेमाल करें. इससे मशीन लर्निंग का इस्तेमाल करके, अलग-अलग उपयोगकर्ताओं के लिए सबसे अच्छी सेटिंग तय की जा सकती हैं. यह सुविधा सिर्फ़ iOS+, Android, और Unity के लिए उपलब्ध है.