Sử dụng tính năng hỗ trợ AI cho các giản đồ, truy vấn và đột biến của Firebase Data Connect

Bạn có thể sử dụng Gemini trong Firebase để tạo giản đồ, truy vấn và các đột biến để đưa vào mã phía máy khách.

Mô tả một ứng dụng và tóm tắt mô hình dữ liệu của ứng dụng đó, hoặc mô tả truy vấn hoặc đột biến mà bạn muốn tạo bằng ngôn ngữ tự nhiên, và Gemini trong Firebase sẽ cung cấp cho bạn nội dung tương đương bằng GraphQL.

Tính năng hỗ trợ AI này có sẵn trong nhiều ngữ cảnh phát triển:

  • Trong bảng điều khiển Firebase, hãy chạy và kiểm thử kết quả, triển khai giản đồ và các thao tác của bạn sang môi trường thực tế, đồng thời đồng bộ hoá các thao tác đó với môi trường phát triển cục bộ.
  • Trên máy, trong tiện ích Data Connect VS Code, hãy thiết kế, chạy và kiểm thử bằng cách sử dụng Gemini Code Assist với trình mô phỏng và cơ sở dữ liệu PostgreSQL cục bộ.

Tìm hiểu thêm về truy vấn và đột biến tại giản đồ, truy vấn và đột biến Data Connect.

Cách AI assistance for Data Connect sử dụng dữ liệu của bạn

Hãy xem bài viết Cách Gemini trong Firebase sử dụng dữ liệu của bạn để biết thêm thông tin về cách Gemini trong Firebase sử dụng dữ liệu của bạn.

Thiết lập AI assistance for Data Connect

Để thiết lập tính năng hỗ trợ AI trong Data Connect, hãy bật Gemini trong Firebase như mô tả trong phần Thiết lập Gemini trong Firebase, sau đó chuyển đến phần Tạo truy vấn và đột biến GraphQL bằng Gemini trong Firebase.

Tạo giản đồ, truy vấn và đột biến GraphQL bằng Gemini trong Firebase

Hỗ trợ AI cho Data Connect có sẵn trong nhiều ngữ cảnh và trong nhiều quy trình làm việc của bạn.

Tạo một ứng dụng mới cùng với giản đồ và hoạt động ban đầu của ứng dụng đó trong bảng điều khiển Firebase

Khi bạn tạo một dự án Firebase mới và thiết lập để phát triển một ứng dụng mới, bảng điều khiển Firebase sẽ tự động cung cấp tính năng hỗ trợ AI để tạo giản đồ và thao tác.

Quy trình thiết lập này cho phép bạn mô tả một ứng dụng, sau đó là trợ lý AI:

  • Tạo một giản đồ Data Connect hoàn chỉnh
  • Tạo một tập hợp truy vấn và đột biến cốt lõi hữu ích, sau đó bạn có thể tích hợp với mã ứng dụng.

Bạn đồng bộ hoá các tài nguyên này được tạo trong bảng điều khiển với môi trường phát triển cục bộ để tiếp tục tích hợp với ứng dụng khách.

Quy trình công việc này được mô tả trong Hướng dẫn bắt đầu sử dụng.

Thêm các truy vấn và đột biến mới để chạy trong bảng điều khiển Firebase

Cách sử dụng AI assistance for Data Connect để tạo GraphQL dựa trên ngôn ngữ tự nhiên:

  1. Mở Data Connect trong dự án của bạn, rồi chọn nguồn dữ liệu trong mục Dịch vụ.

  2. Nhấp vào Dữ liệu.

  3. Nhấp vào biểu tượng Giúp tôi viết GraphQLpen_spark.

  4. Bên trong trường văn bản xuất hiện, hãy mô tả bằng ngôn ngữ tự nhiên cụm từ tìm kiếm hoặc đột biến mà bạn muốn tạo, rồi nhấp vào Tạo.

    Ví dụ: nếu đang sử dụng nguồn dữ liệu Phim được tham chiếu trong lớp học lập trình "Tạo bằng Data Connect (web)", bạn có thể yêu cầu "Trả về 5 bộ phim hàng đầu năm 2022, theo thứ tự giảm dần theo điểm xếp hạng". Thao tác này có thể trả về kết quả như sau:

    query TopMovies2022 {
  movies(where: {releaseYear: {eq: 2022}}, orderBy: [{rating: DESC}], limit: 5) {
    id
    title
    rating
    releaseYear
  }
}

  5. Xem xét câu trả lời:

    • Nếu phản hồi có vẻ chính xác, hãy nhấp vào Chèn để chèn phản hồi vào trình soạn thảo mã.
    • Nếu bạn có thể tinh chỉnh câu trả lời, hãy nhấp vào Chỉnh sửa, cập nhật câu lệnh rồi nhấp vào Tạo lại.

  6. Sau khi bạn chấp nhận phản hồi, hãy thiết lập các thông tin sau trong phần Parameters (Thông số) (nếu có):

    • Biến: Nếu truy vấn hoặc đột biến của bạn chứa biến, hãy xác định các biến đó tại đây. Sử dụng JSON để xác định các loại này, ví dụ: {"title":"The Matrix", "releaseYear":"1999"}.
    • Uỷ quyền: Chọn Ngữ cảnh ủy quyền (Quản trị viên, Đã xác thực hoặc Chưa xác thực) để chạy truy vấn hoặc đột biến.

  7. Nhấp vào Run (Chạy) trong trình soạn thảo mã và xem lại kết quả.

Để kiểm thử nhiều truy vấn hoặc đột biến trong trình soạn thảo mã, hãy đảm bảo rằng các truy vấn hoặc đột biến đó được đặt tên. Ví dụ: truy vấn sau đây có tên là GetMovie. Di chuyển con trỏ vào dòng đầu tiên của truy vấn hoặc đột biến để kích hoạt nút Run (Chạy).

query GetMovie($myKey: Movie_Key!) {
  movie(key: $myKey) { title }
}

Tạo giản đồ và thao tác ban đầu trong quá trình tạo bản mô hình cục bộ

Gemini Code Assist có hỗ trợ AI cho công việc tạo bản mô hình cục bộ khi bạn sử dụng Visual Studio Code và tiện ích Data Connect VS Code của chúng tôi.

Tiện ích này cho phép bạn mô tả một ứng dụng, sau đó Gemini Code Assist:

  • Tạo một giản đồ Data Connect hoàn chỉnh
  • Tạo một tập hợp truy vấn và đột biến cốt lõi hữu ích, sau đó bạn có thể tích hợp với mã ứng dụng.

Quy trình công việc này được mô tả trong Hướng dẫn bắt đầu tạo bản mô hình cục bộ.

Các trường hợp sử dụng khác của AI assistance for Data Connect

Các phần sau đây mô tả các trường hợp sử dụng mẫu, bao gồm cả trường hợp bạn có thể yêu cầu Gemini giúp bạn tạo một đột biến để điền sẵn Data Connect, sau đó truy vấn để xác minh kết quả.

Tạo một đột biến để thêm phim vào cơ sở dữ liệu dựa trên dữ liệu đầu vào của người dùng

Trong phần này, bạn sẽ tìm hiểu ví dụ về cách sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để tạo GraphQL cho một đột biến mà bạn có thể sử dụng để điền sẵn cơ sở dữ liệu. Ví dụ này giả định rằng bạn đang sử dụng giản đồ cơ sở dữ liệu phim được dùng trong tài liệu về Firebase Data Connect và lớp học lập trình "Tạo bằng Data Connect (web)".

  1. Trên bảng điều khiển Firebase, hãy mở Data Connect.

  2. Chọn dịch vụ và nguồn dữ liệu, sau đó mở thẻ Dữ liệu.

  3. Nhấp vào biểu tượng Giúp tôi viết GraphQLpen_spark và trong hộp xuất hiện, hãy nhập truy vấn của bạn:

    Create a movie based on user input.

  4. Nhấp vào Tạo. Phương thức này sẽ trả về kết quả đột biến. Ví dụ: Gemini có thể trả về một đột biến như:

    mutation CreateMovie($title: String!, $releaseYear: Int!, $genre: String!, $rating: Float!, $description: String!, $imageUrl: String!, $tags: [String!] = []) @auth(level: USER) {
  movie_insert(data: {
    title: $title,
    releaseYear: $releaseYear,
    genre: $genre,
    rating: $rating,
    description: $description,
    imageUrl: $imageUrl,
    tags: $tags
  })
}

  5. Xem lại kết quả. Nếu cần, hãy nhấp vào Chỉnh sửa để tinh chỉnh câu lệnh rồi nhấp vào Tạo lại.

  6. Tiếp theo, hãy nhấp vào Chèn để chèn đột biến vào trình chỉnh sửa dữ liệu.

  7. Để thực thi đột biến, bạn cần thêm biến. Trong phần Parameters (Thông số), hãy mở Variables (Biến) và thêm một số biến kiểm thử:

    {"title":"My amazing movie", "releaseYear":2024, "genre": "Comedy",
"rating": 8, "description": "A new movie to test mutations",
"imageUrl": "", "tags": ["comedy","space travel"]}

  8. Nhấp vào Chạy.

  9. Tiếp theo, hãy tạo một truy vấn để xác minh rằng bạn đã thêm phim. Nhấp vào biểu tượng Giúp tôi viết GraphQL pen_spark và trong hộp xuất hiện, hãy nhập câu lệnh của bạn:

    List all movies from 2024 that include all of these tags: 'space travel', 'comedy'.

    Gemini có thể trả về một câu trả lời như sau:

    query ComedySpaceTravelMovies2024 @auth(level: PUBLIC) {
  movies(
    where: {
    releaseYear: { eq: 2024 },
    tags: { includesAll: ["space travel", "comedy"] }
    }
  ) {
      id
      title
      imageUrl
      releaseYear
      genre
      rating
      description
      tags
    }
}

  10. Chèn và chạy truy vấn. Phim bạn thêm sẽ xuất hiện trong trường Nhật ký.

Tạo truy vấn liệt kê các bài đánh giá dựa trên thể loại và điểm xếp hạng do người dùng cung cấp

Trong phần này, bạn sẽ tìm hiểu ví dụ về cách sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để tạo GraphQL cho một truy vấn. Ví dụ này giả định rằng bạn đang sử dụng cơ sở dữ liệu phim được dùng trong tài liệu về Firebase Data Connect và lớp học lập trình "Tạo bằng Data Connect (web)".

  1. Trên bảng điều khiển Firebase, hãy mở Data Connect.

  2. Chọn dịch vụ và nguồn dữ liệu, sau đó mở thẻ Dữ liệu.

  3. Nhấp vào biểu tượng Giúp tôi viết GraphQLpen_spark và trong hộp xuất hiện, hãy nhập truy vấn của bạn:

    List all movie reviews, based on user-configurable genre and ratings.

  4. Nhấp vào Tạo. Truy vấn được trả về. Ví dụ: Gemini có thể trả về một truy vấn như:

    query ListReviewsByGenreAndRating($genre: String, $minRating: Int, $maxRating: Int) @auth(level: PUBLIC) {
  reviews(where: {
    movie: {
      genre: {eq: $genre}
    },
    rating: {ge: $minRating, le: $maxRating}
  }) {
    id
    user {
      username
    }
    movie {
      title
      genre
    }
    rating
    reviewText
    reviewDate
  }
}

  5. Xem lại kết quả. Nếu cần, hãy nhấp vào Chỉnh sửa để tinh chỉnh câu lệnh rồi nhấp vào Tạo lại.

  6. Tiếp theo, hãy nhấp vào Chèn để chèn đột biến vào trình chỉnh sửa dữ liệu.

  7. Để kiểm thử truy vấn này, bạn cần thêm biến. Trong mục Parameters (Thông số), hãy mở Variables (Biến) và thêm các biến để sử dụng cho quá trình kiểm thử:

    {"genre":"sci-fi", "minRating":4, "maxRating":9}

  8. Nhấp vào Chạy.

Thiết kế lời nhắc để sử dụng với các công cụ hỗ trợ AI của bên thứ ba

Giống như mọi công cụ và trợ lý hỗ trợ AI, câu lệnh của bạn càng tốt thì kết quả trả về càng hữu ích.

Khi bạn cung cấp câu lệnh bằng ngôn ngữ tự nhiên cho Gemini trong Firebase, ở hậu trường, trợ lý sẽ dịch nội dung bạn nhập thành một câu lệnh được phát triển đầy đủ hơn.

Nếu không sử dụng Gemini trong Firebase hoặc các công cụ hỗ trợ AI khác của Firebase, đồng thời đang làm việc với công cụ AI của bên thứ ba như Cursor hoặc Windsurf, bạn có thể nhận được các đề xuất tốt hơn về Data Connect bằng cách sử dụng các lời nhắc chi tiết tương tự.

Chúng tôi đã phát hành các mẫu lời nhắc để bạn tải xuống, điều chỉnh và sao chép vào IDE:

Sau khi tải xuống và sửa đổi, hãy tạo một lời nhắc trong công cụ quen thuộc (ví dụ: Con trỏ hoặc Windsurf) như sau:

  • Trong Cursor (đừng quên xem hướng dẫn mới nhất của Cursor):

    1. Nhấp vào biểu tượng cài đặt ở trên cùng bên phải.
    2. Chọn thẻ Quy tắc.
    3. Trong mục Quy tắc dự án, hãy nhấp vào nút Thêm quy tắc mới.
    4. Sao chép và dán quy tắc.

  • Trong Windsurf (đừng quên xem hướng dẫn mới nhất của Windsurf):

    1. Mở cửa sổ Cascade (Loạt) bằng cách nhấp vào nút Cascade (Loạt) ở góc trên cùng bên phải.
    2. Nhấp vào biểu tượng Tuỳ chỉnh trong trình đơn thanh trượt trên cùng bên phải trong Cascade, sau đó chuyển đến bảng điều khiển Quy tắc.
    3. Nhấp vào nút + Toàn cục hoặc + Không gian làm việc để tạo quy tắc mới tương ứng ở cấp toàn cục hoặc cấp không gian làm việc.
    4. Sao chép và dán quy tắc.

Khắc phục sự cố AI assistance for Data Connect

Tham khảo bài viết Khắc phục sự cố Gemini trong Firebase.

Giá

AI assistance for Data Connect có trong Gemini trong Firebase, dành cho người dùng cá nhân.

Hãy xem bài viết Gemini trong mức giá Firebase để biết thêm thông tin.

Các bước tiếp theo