Quando è tutto pronto per il lancio dell'app e gli utenti finali reali interagiscono con le funzionalità di AI generativa, assicurati di esaminare questo elenco di controllo delle best practice e delle considerazioni importanti.
Generale
Esamina l'elenco di controllo generale per il lancio delle app che utilizzano Firebase
Questo elenco di controllo per il lancio di Firebase descrive le best practice importanti da seguire prima di lanciare qualsiasi app Firebase in produzione.
Assicurati che i tuoi progetti Firebase seguano le best practice
Ad esempio, assicurati di utilizzare progetti Firebase diversi per lo sviluppo, i test e la produzione. Esamina altre best practice per la gestione dei progetti.
Accesso e sicurezza
Esamina l'elenco di controllo generale per la sicurezza delle app che utilizzano Firebase
Questo elenco di controllo per la sicurezza descrive le best practice importanti per l'accesso e la sicurezza delle app e dei servizi Firebase.
Inizia ad applicare Firebase App Check
Firebase App Check contribuisce a proteggere le API che ti danno accesso ai modelli Gemini e Imagen. App Check verifica che le richieste provengano dalla tua app effettiva e da un dispositivo autentico, non manomesso. Supporta i provider di attestazione per le piattaforme Apple (DeviceCheck o App Attest), Android (Play Integrity) e web (reCAPTCHA Enterprise) e supporta tutti questi provider anche per le app Flutter e Unity.
Inoltre, per prepararti alla protezione avanzata di App Check tramite la protezione dalla riproduzione, ti consigliamo di attivare l'utilizzo di token a uso limitato nelle tue app.
Configura le limitazioni per le chiavi API Firebase
Esamina la lista consentita "Limitazioni API" di ogni chiave API Firebase:
Assicurati che l'Firebase AI Logic API sia nella lista consentita.
Assicurati che le uniche altre API nella lista consentita della chiave siano per i servizi Firebase che utilizzi nella tua app. Consulta l'elenco delle API che devono essere nella lista consentita per ogni prodotto.
Imposta "Limitazioni delle applicazioni" per limitare l'utilizzo di ogni chiave API Firebase solo alle richieste provenienti dalla tua app (ad esempio, un ID pacchetto corrispondente per l'app Apple). Tieni presente che, anche se limiti la chiave, è comunque fondamentale configurare Firebase App Check per proteggere l'app dall'abuso delle API.
Tieni presente che le API correlate a Firebase utilizzano le chiavi API solo per identificare il progetto o l'app Firebase, non per l'autorizzazione a chiamare l'API.
Fatturazione, monitoraggio e quota
Evita fatture a sorpresa
Se il tuo progetto Firebase utilizza il piano tariffario Blaze con pagamento a consumo, allora monitora l'utilizzo e configura gli avvisi di budget.
Configura il monitoraggio AI nella console Firebase
Configura il monitoraggio AI per ottenere visibilità sulle metriche di rendimento chiave, come richieste, latenza, errori, e utilizzo dei token. Il monitoraggio AI ti aiuta anche a esaminare ed eseguire il debug delle funzionalità Firebase AI Logic mostrando le singole tracce.
Esamina le quote per le API sottostanti richieste
Imposta i limiti di frequenza per utente (il valore predefinito è 100 RPM).
Modifica la quota o richiedi un aumento della quota, se necessario.
Gestione delle configurazioni
Utilizza una versione del modello stabile nella tua app di produzione
Nell'app di produzione, utilizza solo
versioni del modello stabili (ad esempio
gemini-2.0-flash-001), non una versione di anteprima o sperimentale o
un alias aggiornato automaticamente.
Anche se un alias stabile aggiornato automaticamente rimanda a una versione stabile, la versione del modello effettiva a cui rimanda cambierà automaticamente ogni volta che viene rilasciata una nuova versione stabile, il che potrebbe comportare comportamenti o risposte imprevisti. Inoltre, le versioni di anteprima e sperimentali sono consigliate solo durante la prototipazione.
Configura e utilizza Firebase Remote Config
Con Remote Config, puoi controllare le configurazioni importanti per le tue funzionalità di AI generativa nel cloud anziché codificare i valori nel tuo codice. Ciò significa che puoi aggiornare la configurazione senza rilasciare una nuova versione dell'app.
(Vivamente consigliato) Modifica da remoto il nome del modello utilizzato nella tua app quando vengono rilasciati nuovi modelli o altri vengono chiusi.
(Facoltativo) Controlla in modo dinamico e persino condizionale altri parametri nella tua app, come la configurazione della generazione del modello (token massimi, temperatura e così via), le impostazioni di sicurezza, le istruzioni di sistema e i dati dei prompt.
(Facoltativo) Imposta un parametro
minimum_versionin Remote Config per confrontare la versione corrente dell'app con la versione più recente definita da Remote Config, in modo da mostrare agli utenti una notifica di upgrade o forzarli a eseguire l' upgrade.
Imposta la località per accedere al modello
| Disponibile solo quando utilizzi Vertex AI Gemini API come provider di API. |
L'impostazione di una località per l'accesso al modello può contribuire a ridurre i costi e la latenza per gli utenti.
Se non specifichi una località, il valore predefinito è us-central1. Puoi impostare questa
località durante l'inizializzazione oppure, facoltativamente,
utilizzare Firebase Remote Config per modificare dinamicamente la località in base alla località di ogni utente.