Elenco di controllo per la produzione per l'utilizzo di Firebase AI Logic

Quando è tutto pronto per lanciare la tua app e consentire agli utenti finali reali di interagire con le funzionalità di AI dell'app, assicurati di esaminare questo elenco di controllo delle best practice e delle considerazioni importanti.

Generale

Esamina l'elenco di controllo generale per il lancio

Consulta l'elenco di controllo per il lancio di Firebase per conoscere le best practice importanti prima di lanciare un'app Firebase in produzione.

Segui le best practice per i progetti Firebase

Utilizza progetti Firebase separati per lo sviluppo, i test e la produzione. Consulta altre best practice per la gestione dei progetti.

Accesso e sicurezza

Esamina gli elenchi di controllo di sicurezza

Consulta l'elenco di controllo per la sicurezza di Firebase e l'elenco di controllo per la sicurezza di Firebase AI Logic dedicato per conoscere le best practice importanti per l'accesso e la sicurezza.

Applica Firebase App Check

Applica Firebase App Check per proteggere Gemini API da abusi quando viene chiamato direttamente dalla tua app. Quando App Check viene applicato, verifica che le richieste in arrivo provengano dalla tua app autentica e/o da un dispositivo non manomesso.

App Check supporta i provider di attestazione per le piattaforme Apple (DeviceCheck, App Attest o reCAPTCHA Enterprise), Android (Play Integrity o reCAPTCHA Enterprise) e Web (reCAPTCHA Enterprise). Supporta tutti questi provider anche per le app Flutter e Unity.

Inoltre, valuta la possibilità di applicare la protezione di riproduzione, il che significa che i token sono monouso. Questa opzione offre una protezione avanzata che va oltre la protezione di base e ti consente di impostare un livello di protezione appropriato per la tua app e i tuoi casi d'uso.

Configura le limitazioni per le chiavi API Firebase

Le chiavi API Firebase identificano il progetto e l'app Firebase quando effettui richieste. Per impedire l'utilizzo non autorizzato delle tue chiavi API:

  • Imposta "Restrizioni delle applicazioni" nella console Google Cloud per limitare l'utilizzo della chiave solo alle richieste provenienti dall'ID pacchetto specifico della tua app (Apple), dal nome del pacchetto e dall'impronta SHA-1 (Android) o dal referrer HTTP (web).

  • Esamina la lista consentita "Restrizioni delle API" di ogni chiave:

    • Assicurati che l'API Firebase AI Logic (firebasevertexai.googleapis.com) sia inclusa nella lista consentita.
    • Assicurati che le uniche altre API nella lista consentita siano i servizi Firebase specifici richiesti dalla tua app. Consulta l'elenco delle API richieste per le chiavi Firebase limitate.

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.

Limita le richieste ai soli utenti autenticati

Valuta la possibilità di applicare la modalità utenti autenticati in modo che tutte le richieste tramite Firebase AI Logic debbano includere credenziali valide di Firebase Authentication. Se una richiesta proviene da un utente finale non autenticato, viene rifiutata con un errore 401: unauthenticated.

Monitoraggio, limiti e fatturazione

Configura il monitoraggio AI nella console Firebase

Configura il monitoraggio AI nella console Firebase per ottenere visibilità sulle metriche sul rendimento chiave, come il numero di richieste, la latenza, l'utilizzo dei token e le percentuali di errore. Puoi anche esaminare singole tracce nella console Google Cloud.

Imposta i limiti di frequenza e gestisci le quote

Proteggi il tuo progetto da picchi di utilizzo imprevisti e attacchi denial-of-wallet:

Evita sorprese in fattura con avvisi e limiti di spesa

Se il tuo progetto Firebase è nel piano tariffario Blaze con pagamento a consumo:

Gestione delle configurazioni

Utilizza una versione stabile del modello nell'app di produzione

Nell'app di produzione, utilizza solo versioni del modello stabili (come gemini-3.8-flash). Non utilizzare una versione di anteprima o sperimentale o un alias -latest.

Utilizza Firebase Remote Config o i template di prompt del server

Quando utilizzi Remote Config o i template di prompt del server, puoi controllare configurazioni importanti per le funzionalità di AI della tua app nel cloud (lato server) anziché impostare valori hardcoded nel codice. Ciò significa che puoi aggiornare le configurazioni senza rilasciare una nuova versione dell'app.

  • (Vivamente consigliato) Apporta modifiche on demand al nome del modello utilizzato per la tua funzionalità di AI man mano che vengono rilasciati nuovi modelli o ne vengono disattivati altri. Consulta i dettagli per l'utilizzo di Remote Config o dei template di prompt del server.

  • (Facoltativo) Controlla in modo dinamico e persino condizionale altri parametri per la tua funzionalità di AI, ad esempio la configurazione del modello (come i token di output massimi), le impostazioni di sicurezza, le istruzioni di sistema e i dati dei prompt. Consulta i dettagli per l'utilizzo di Remote Config o dei template di prompt del server.

  • (Facoltativo) Imposta un parametro minimum_version in Remote Config per confrontare la versione corrente dell'app con l'ultima versione definita da Remote Config, per mostrare una notifica di upgrade agli utenti o per forzarli a eseguire l'upgrade.

Imposta la località per accedere al modello

Disponibile solo se utilizzi Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) come provider API.

Imposta una località per accedere al modello per ottimizzare la quota ed evitare la latenza per gli utenti.

Se non specifichi una località, il valore predefinito è global (quando utilizzi la nuova sintassi di inizializzazione "Agent Platform"). Puoi impostare questa località durante l'inizializzazione o, facoltativamente, utilizzare Firebase Remote Config per modificarla dinamicamente in base alla località di ciascun utente.