ডেটা কানেক্টের জন্য AI সহায়তা ব্যবহার করুন

আপনার ক্লায়েন্ট-সাইড কোডের জন্য স্কিমা, কোয়েরি এবং মিউটেশন তৈরি করতে Firebase এ Gemini ব্যবহার করুন।

আপনার অ্যাপ, ডেটা মডেল, অথবা একটি পছন্দসই কোয়েরি বা মিউটেশনকে প্রাকৃতিক ভাষায় বর্ণনা করুন, এবং Firebase এ Gemini Data Connect সমতুল্য তৈরি করে।

এই AI সহায়তা নিম্নলিখিত উন্নয়ন প্রেক্ষাপটে উপলব্ধ:

  • Firebase কনসোলে, আপনি আপনার স্কিমা এবং ক্রিয়াকলাপ তৈরি, পরীক্ষা এবং স্থাপন করতে পারেন।
  • আপনার স্থানীয় পরিবেশে, আপনি এমুলেটর দিয়ে আপনার অ্যাপ তৈরি, পরীক্ষা এবং বিকাশের জন্য Firebase CLI এবং Data Connect VS Code এক্সটেনশন ব্যবহার করতে পারেন।
  • এআই-চালিত ডেভেলপমেন্ট টুলগুলি আপনার অ্যাপ তৈরি, পরীক্ষা এবং বিকাশের জন্য ফায়ারবেস এমসিপি সার্ভার ব্যবহার করতে পারে।

Data Connect স্কিমা , কোয়েরি এবং মিউটেশন সিনট্যাক্স সম্পর্কে আরও জানুন গাইডগুলিতে।

AI assistance for Data Connect কীভাবে আপনার ডেটা ব্যবহার করে

আরও তথ্যের জন্য, Firebase এ Gemini কীভাবে আপনার ডেটা ব্যবহার করে তা দেখুন।

AI assistance for Data Connect সেট আপ করুন

Data Connect মাধ্যমে AI সহায়তা ব্যবহার করতে, Firebase এ Gemini সক্ষম করুন যেমনটি Firebase এ Gemini সেট আপ করুন- এ বর্ণিত হয়েছে।

Firebase এ Gemini ব্যবহার করে স্কিমা, কোয়েরি এবং মিউটেশন তৈরি করুন

আপনার অনেক কর্মপ্রবাহে Data Connect জন্য আপনি এআই সহায়তা ব্যবহার করতে পারেন।

Firebase কনসোলে

যখন আপনি একটি Data Connect পরিষেবা তৈরি করেন, তখন Firebase কনসোল "জেমিনি দিয়ে শুরু করা" অভিজ্ঞতা প্রদান করে।

আপনি একটি অ্যাপের ধারণা বর্ণনা করতে পারেন, এবং AI সহায়তা নিম্নলিখিতগুলি তৈরি করে:

  • আপনার অ্যাপ ধারণার উপর ভিত্তি করে একটি সম্পূর্ণ স্কিমা।
  • উদাহরণ অপারেশন এবং ডেটা মিউটেশন।

ডেটা পৃষ্ঠা থেকে, আপনি প্রাকৃতিক ভাষার উপর ভিত্তি করে ক্রিয়াকলাপ তৈরি এবং সম্পাদন করতে আমাকে GraphQL লিখতে সাহায্য করুন pen_spark বোতামটি ব্যবহার করতে পারেন। কিছু উদাহরণ ব্যবহারের উদাহরণ দেখুন।

এই কর্মপ্রবাহটি আমাদের শুরু করার নির্দেশিকাতে বর্ণনা করা হয়েছে। আপনি আপনার স্থানীয় উন্নয়ন পরিবেশে স্থাপন করা স্কিমা এবং ক্রিয়াকলাপগুলি চালিয়ে যেতে পারেন।

আপনার স্থানীয় পরিবেশে

আপনি Firebase CLI এবং Data Connect VS Code এক্সটেনশন থেকেও AI সহায়তা পেতে পারেন।

আপনি আপনার অ্যাপ আইডিয়া firebase init dataconnect এ প্রদান করতে পারেন, এবং এটি নিম্নলিখিতগুলি তৈরি করে:

  • আপনার অ্যাপ ধারণার উপর ভিত্তি করে একটি সম্পূর্ণ স্কিমা।
  • উদাহরণ অপারেশন এবং একটি বীজ তথ্য পরিবর্তন।

ডেটা কানেক্ট ভিএস কোড এক্সটেনশন নিম্নলিখিত বৈশিষ্ট্যগুলি প্রদান করে:

  • GraphQL মন্তব্যগুলিকে Data Connect অপারেশনে রূপান্তর করতে অপারেশন কোড লেন্স তৈরি/পরিমার্জন করে ।
  • Gemini Code Assist এবং ফায়ারবেস এমসিপি সার্ভারের সাথে নিরবচ্ছিন্ন ইন্টিগ্রেশন।

এই কর্মপ্রবাহটি স্থানীয় প্রোটোটাইপিংয়ের জন্য আমাদের শুরু করার নির্দেশিকাতে বর্ণনা করা হয়েছে।

AI-চালিত ডেভেলপমেন্ট টুল সহ Firebase MCP সার্ভার ব্যবহার করুন

ফায়ারবেস এমসিপি সার্ভার যেকোন এআই সহকারী সরঞ্জামের সাথে কাজ করে যা এমসিপি ক্লায়েন্ট হিসেবে কাজ করতে পারে, যার মধ্যে রয়েছে জেমিনি সিএলআই, Gemini Code Assist , কার্সার, ভিজ্যুয়াল স্টুডিও কোড কোপাইলট, ক্লড ডেস্কটপ এবং উইন্ডসার্ফ এডিটর।

ফায়ারবেস এমসিপি সার্ভার Data Connect সাথে এআই-চালিত ডেভেলপমেন্ট টুলগুলিকে আরও ভালোভাবে কাজ করতে সাহায্য করার জন্য অতিরিক্ত প্রসঙ্গ এবং ক্ষমতা প্রদান করে। এটি নিম্নলিখিত কাজগুলি করতে পারে:

  • নতুন প্রকল্প ডিরেক্টরি এবং জেনারেটেড SDK সেট আপ করুন।
  • কম্পাইল ত্রুটির উপর ভিত্তি করে স্কিমা, অপারেশন তৈরি এবং পুনরাবৃত্তি করুন।
  • প্রয়োজনীয়তার উপর ভিত্তি করে নতুন স্কিমা, অপারেশন তৈরি করুন।
  • স্থানীয় এমুলেটর বা ব্যাকএন্ড পরিষেবাগুলির বিরুদ্ধে ক্রিয়াকলাপ তৈরি এবং সম্পাদন করুন।
  • বিদ্যমান পরিষেবা সম্পর্কে তথ্য সংগ্রহ করুন।

ফায়ারবেস এমসিপি সার্ভার ব্যবহার করতে:

  1. এই নির্দেশিকা অনুসরণ করে আপনার MCP ক্লায়েন্ট সেট আপ করুন।
  2. Data Connect সম্পর্কিত সাহায্যের জন্য জিজ্ঞাসা করুন। উদাহরণ প্রম্পট:
    1. "পিৎজা ডেলিভারি অ্যাপের জন্য একটি Data Connect প্রকল্প সেট আপ করুন।"
    2. " Data Connect কম্পাইল ত্রুটিগুলি ঠিক করুন।"
    3. "হোম পেজে, আমাকে সক্রিয় চ্যাট রুম এবং বন্ধু তালিকা দেখাতে হবে। একটি Data Connect কোয়েরি তৈরি করুন।"
    4. "আমার স্থানীয় Data Connect এমুলেটরে কোন ব্যবহারকারীরা আছেন?"
    5. "আমার Data Connect পরিষেবাগুলি কোন গুগল ক্লাউড অঞ্চলে আছে?"

অপারেশন তৈরির জন্য ব্যবহারের উদাহরণ

নিম্নলিখিত বিভাগগুলি নমুনা ব্যবহারের ক্ষেত্রে বর্ণনা করে:

রেটিং অনুসারে শীর্ষ পাঁচটি সিনেমার নাম অবরোহী ক্রমে দিন

প্রাকৃতিক ভাষার উপর ভিত্তি করে গ্রাফকিউএল তৈরি করতে AI assistance for Data Connect ব্যবহার করতে:

  1. আপনার প্রোজেক্টে Data Connect খুলুন এবং Services এর অধীনে, আপনার ডেটা উৎস নির্বাচন করুন।

  2. ডেটা ক্লিক করুন।

  3. "GraphQL pen_spark" আইকনে ক্লিক করুন। আপনি যে কোয়েরি বা মিউটেশন তৈরি করতে চান তা স্বাভাবিক ভাষায় বর্ণনা করুন এবং "Generate" এ ক্লিক করুন।

    উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনি "Build with Data Connect (web)" codelab- এ উল্লেখিত Movies ডেটা সোর্স ব্যবহার করেন, তাহলে আপনি " রেটিং অনুসারে অবরোহী ক্রমে 2022 সালের সেরা পাঁচটি সিনেমা ফেরত দিন " বলতে পারেন, যা নিম্নলিখিত ফলাফল দিতে পারে:

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

  4. প্রতিক্রিয়াটি পর্যালোচনা করুন:

    • যদি উত্তরটি সঠিক মনে হয়, তাহলে কোড এডিটরে উত্তরটি সন্নিবেশ করতে "Insert" এ ক্লিক করুন।
    • যদি প্রতিক্রিয়াটি পরিমার্জিত করা যায়, তাহলে সম্পাদনা করুন এ ক্লিক করুন, প্রম্পটটি আপডেট করুন এবং পুনঃজেনারেট এ ক্লিক করুন।

  5. প্রতিক্রিয়া গ্রহণ করার পর, প্রযোজ্য হলে, প্যারামিটার বিভাগে নিম্নলিখিতগুলি সেট করুন:

    • ভেরিয়েবল : যদি আপনার কোয়েরি বা মিউটেশনে ভেরিয়েবল থাকে, তাহলে এখানে সেগুলো সংজ্ঞায়িত করুন। JSON ব্যবহার করে সেগুলো সংজ্ঞায়িত করুন, উদাহরণস্বরূপ, {"title":"The Matrix", "releaseYear":"1999"}
    • অনুমোদন : কোয়েরি বা মিউটেশন চালানোর জন্য অনুমোদনের প্রসঙ্গ (প্রশাসক, প্রমাণীকরণকৃত, অথবা অপ্রমাণিত) বেছে নিন।

  6. কোড এডিটরে Run এ ক্লিক করুন এবং ফলাফল পর্যালোচনা করুন।

কোড এডিটরে একাধিক কোয়েরি বা মিউটেশন পরীক্ষা করার জন্য, নিশ্চিত করুন যে সেগুলির নামকরণ করা হয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, নিম্নলিখিত কোয়েরির নাম GetMovie । রান বোতামটি সক্রিয় করতে আপনার কার্সারটি কোয়েরি বা মিউটেশনের প্রথম লাইনে নিয়ে যান।

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

ব্যবহারকারীর ইনপুটের উপর ভিত্তি করে ডাটাবেসে একটি চলচ্চিত্র যোগ করে এমন একটি মিউটেশন তৈরি করুন

এই উদাহরণে দেখানো হয়েছে কিভাবে প্রাকৃতিক ভাষা ব্যবহার করে আপনার ডাটাবেসকে পূর্ণ করে এমন একটি GraphQL মিউটেশন তৈরি করতে হয়। এই উদাহরণে ধরে নেওয়া হয়েছে যে আপনি Firebase Data Connect ডকুমেন্টেশন এবং "Build with Data Connect (web)" codelab- এ ব্যবহৃত মুভি ডাটাবেস স্কিমা ব্যবহার করছেন।

  1. Firebase কনসোল থেকে, Data Connect খুলুন।

  2. আপনার পরিষেবা এবং ডেটা উৎস নির্বাচন করুন, তারপর ডেটা ট্যাব খুলুন।

  3. "GraphQL pen_spark" আইকনে ক্লিক করুন এবং আপনার মিউটেশন বর্ণনা করুন:

    Create a movie based on user input.

  4. Generate এ ক্লিক করুন। মিউটেশনটি ফেরত পাঠানো হয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, জেমিনি একটি মিউটেশন ফেরত দিতে পারে যেমন:

    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. আউটপুট পর্যালোচনা করুন। প্রয়োজনে, প্রম্পটটি পরিমার্জন করতে সম্পাদনা করুন এ ক্লিক করুন এবং Regenerate এ ক্লিক করুন।

  6. এরপর, ডেটা এডিটরে মিউটেশন সন্নিবেশ করতে Insert এ ক্লিক করুন।

  7. মিউটেশনটি কার্যকর করার জন্য, আপনাকে ভেরিয়েবল যোগ করতে হবে। প্যারামিটার বিভাগ থেকে, ভেরিয়েবল খুলুন এবং কিছু পরীক্ষামূলক ভেরিয়েবল অন্তর্ভুক্ত করুন:

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

  8. রান ক্লিক করুন।

  9. এরপর, একটি কোয়েরি তৈরি করুন যা যাচাই করে যে আপনার সিনেমাটি যোগ করা হয়েছে। Help me write GraphQL pen_spark এ ক্লিক করুন এবং প্রদর্শিত বাক্সে, আপনার প্রম্পটটি টাইপ করুন:

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

    মিথুন রাশি নিম্নলিখিত ধরণের প্রতিক্রিয়া জানাতে পারে:

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

  10. কোয়েরিটি সন্নিবেশ করুন এবং চালান। আপনার যোগ করা সিনেমাটি ইতিহাস ক্ষেত্রে প্রদর্শিত হওয়া উচিত।

ব্যবহারকারীর প্রদত্ত ধরণ এবং রেটিংয়ের উপর ভিত্তি করে পর্যালোচনা তালিকাভুক্ত করে এমন একটি কোয়েরি তৈরি করুন।

এই উদাহরণে দেখানো হয়েছে কিভাবে প্রাকৃতিক ভাষা ব্যবহার করে একটি GraphQL কোয়েরি তৈরি করতে হয়। এই উদাহরণে ধরে নেওয়া হয়েছে যে আপনি Firebase Data Connect ডকুমেন্টেশন এবং "Build with Data Connect (web)" codelab- এ ব্যবহৃত মুভি ডাটাবেস ব্যবহার করছেন।

  1. Firebase কনসোল থেকে, Data Connect খুলুন।

  2. আপনার পরিষেবা এবং ডেটা উৎস নির্বাচন করুন, তারপর ডেটা ট্যাব খুলুন।

  3. "GraphQL pen_spark লিখতে সাহায্য করুন" আইকনে ক্লিক করুন এবং আপনার প্রশ্নের বর্ণনা দিন:

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

  4. Generate এ ক্লিক করুন। কোয়েরিটি ফেরত পাঠানো হয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, Gemini এই ধরণের কোয়েরি ফেরত দিতে পারে:

    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. আউটপুট পর্যালোচনা করুন। প্রয়োজনে, প্রম্পটটি পরিমার্জন করতে সম্পাদনা করুন এ ক্লিক করুন এবং Regenerate এ ক্লিক করুন।

  6. এরপর, ডেটা এডিটরে মিউটেশন সন্নিবেশ করতে Insert এ ক্লিক করুন।

  7. এই কোয়েরিটি পরীক্ষা করার জন্য, আপনাকে ভেরিয়েবল যোগ করতে হবে। প্যারামিটার বিভাগ থেকে, ভেরিয়েবল খুলুন এবং পরীক্ষার জন্য ব্যবহারযোগ্য ভেরিয়েবল অন্তর্ভুক্ত করুন: 

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

  8. রান ক্লিক করুন।

তৃতীয় পক্ষের AI সহায়তা সরঞ্জামগুলির জন্য ডিজাইন প্রম্পট

সমস্ত AI সহায়তা সরঞ্জামের মতো, আরও ভাল প্রম্পটগুলি আরও কার্যকর আউটপুট দেয়।

যখন আপনি Firebase এ Gemini-কে প্রাকৃতিক ভাষার প্রম্পট প্রদান করেন, তখন পর্দার আড়ালে, সহকারী আপনার ইনপুটগুলিকে আরও সম্পূর্ণরূপে বিকশিত প্রম্পটে অনুবাদ করে।

আপনি যদি কার্সার বা উইন্ডসার্ফের মতো তৃতীয় পক্ষের এআই টুলগুলির সাথে কাজ করেন, তাহলে অনুরূপ, আরও বিস্তারিত প্রম্পট ব্যবহার করে আপনি আরও ভাল Data Connect সুপারিশ পেতে পারেন।

আমরা আপনার IDE-তে ডাউনলোড, অ্যাডাপ্ট এবং কপি করার জন্য প্রম্পট টেমপ্লেট প্রকাশ করেছি:

ডাউনলোড এবং পরিবর্তন করার পরে, পরিচিত টুলিংয়ে (যেমন কার্সার বা উইন্ডসার্ফ) নিম্নরূপ একটি প্রম্পট তৈরি করুন:

  • কার্সারে ( Cursor এর সর্বশেষ নির্দেশাবলী পর্যালোচনা করতে ভুলবেন না):

    1. উপরের ডানদিকে সেটিংস আইকনে ক্লিক করুন।
    2. নিয়ম ট্যাব নির্বাচন করুন।
    3. প্রকল্পের নিয়মের অধীনে, একটি নতুন নিয়ম যোগ করুন বোতামে ক্লিক করুন।
    4. নিয়মটি কপি করে পেস্ট করুন।

  • উইন্ডসার্ফে ( উইন্ডসার্ফের সর্বশেষ নির্দেশাবলী পর্যালোচনা করতে ভুলবেন না):

    1. উপরের ডান কোণে ক্যাসকেড বোতামে ক্লিক করে ক্যাসকেড উইন্ডোটি খুলুন।
    2. ক্যাসকেডের উপরের ডানদিকের স্লাইডার মেনুতে কাস্টমাইজেশন আইকনে ক্লিক করুন, তারপর নিয়ম প্যানেলে যান।
    3. গ্লোবাল অথবা ওয়ার্কস্পেস লেভেলে যথাক্রমে নতুন নিয়ম তৈরি করতে + গ্লোবাল অথবা + ওয়ার্কস্পেস বোতামে ক্লিক করুন।
    4. নিয়মটি কপি করে পেস্ট করুন।

AI assistance for Data Connect সমস্যা সমাধান করুন

Firebase এ জেমিনি রাশির সমস্যা সমাধান দেখুন।

মূল্য নির্ধারণ

Firebase জেমিনির অংশ হিসেবে AI assistance for Data Connect পাওয়া যায় এবং এটি পৃথক ব্যবহারকারীদের জন্য অন্তর্ভুক্ত।

আরও তথ্যের জন্য Firebase মূল্য নির্ধারণে Gemini দেখুন।

পরবর্তী পদক্ষেপ