Firebase Data Connect के स्कीमा, क्वेरी, और म्यूटेशन के लिए एआई की मदद लें

Firebase में Gemini का इस्तेमाल करके, क्लाइंट-साइड कोड में शामिल करने के लिए स्कीमा, क्वेरी, और बदलाव बनाए जा सकते हैं.

किसी ऐप्लिकेशन के बारे में बताएं और उसके डेटा मॉडल की खास जानकारी दें. इसके अलावा, किसी ऐसी क्वेरी या म्यूटेशन के बारे में बताएं जिसे आपको सामान्य भाषा में जनरेट करना है. ऐसा करने पर, Firebase में मौजूद Gemini, आपको GraphQL के हिसाब से क्वेरी या म्यूटेशन जनरेट कर देगा.

एआई की यह सहायता, डेवलपमेंट के कई संदर्भों में उपलब्ध है:

  • Firebase कंसोल में, आउटपुट को चलाकर उसकी जांच करें. साथ ही, अपने स्कीमा और ऑपरेशन को प्रोडक्शन में डिप्लॉय करें और उन्हें अपने लोकल डेवलपमेंट एनवायरमेंट से सिंक करें.
  • स्थानीय तौर पर, हमारे Data Connect VS Code एक्सटेंशन में, किसी स्थानीय PostgreSQL डेटाबेस और एमुलेटर के साथ Gemini Code Assist का इस्तेमाल करके, डिज़ाइन करें, चलाएं, और जांच करें.

क्वेरी और म्यूटेशन के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, Data Connect स्कीमा, क्वेरी, और म्यूटेशन पर जाएं.

AI assistance for Data Connect आपके डेटा का इस्तेमाल कैसे करता है

Firebase में Gemini आपके डेटा का इस्तेमाल कैसे करता है, इस बारे में ज़्यादा जानने के लिए Firebase में Gemini आपके डेटा का इस्तेमाल कैसे करता है लेख पढ़ें.

AI assistance for Data Connect सेट अप करें

Data Connect में एआई असिस्टेंट की सुविधा सेट अप करने के लिए, Firebase में Gemini सेट अप करें में बताए गए तरीके से Firebase में Gemini चालू करें. इसके बाद, Firebase में Gemini की मदद से GraphQL क्वेरी और म्यूटेशन जनरेट करें पर जाएं.

Firebase में Gemini की मदद से, GraphQL स्कीमा, क्वेरी, और म्यूटेशन जनरेट करना

Data Connect के लिए एआई की मदद, कई संदर्भों और आपके कई वर्कफ़्लो में उपलब्ध है.

Firebase कंसोल में नया ऐप्लिकेशन और उसका शुरुआती स्कीमा और ऑपरेशन बनाएं

नया Firebase प्रोजेक्ट बनाने और नया ऐप्लिकेशन डेवलप करने के लिए सेट अप करने पर, Firebase कंसोल अपने-आप स्कीमा और ऑपरेशन जनरेशन के लिए एआई की मदद देता है.

इस सेटअप फ़्लो की मदद से, किसी ऐप्लिकेशन और फिर एआई की सहायता के बारे में बताया जा सकता है:

  • पूरा Data Connect स्कीमा जनरेट करता है
  • क्वेरी और म्यूटेशन का एक काम का और मुख्य सेट जनरेट करता है. इसके बाद, इसे क्लाइंट कोड के साथ इंटिग्रेट किया जा सकता है.

अपने क्लाइंट के साथ इंटिग्रेशन जारी रखने के लिए, कंसोल में बनाए गए इन संसाधनों को अपने स्थानीय डेवलपमेंट एनवायरमेंट के साथ सिंक किया जाता है.

इस वर्कफ़्लो के बारे में, शुरू करने के लिए गाइड में बताया गया है.

Firebase कंसोल में चलाने के लिए नई क्वेरी और म्यूटेशन जोड़ना

सामान्य भाषा के आधार पर GraphQL जनरेट करने के लिए, AI assistance for Data Connect का इस्तेमाल करने का तरीका:

  1. अपने प्रोजेक्ट में Data Connect खोलें और सेवाएं में जाकर, अपना डेटा सोर्स चुनें.

  2. डेटा पर क्लिक करें.

  3. GraphQL लिखने में मेरी मदद करोpen_spark आइकॉन पर क्लिक करें.

  4. दिखने वाले टेक्स्ट फ़ील्ड में, सामान्य भाषा में उस क्वेरी या म्यूटेशन के बारे में बताएं जिसे आपको जनरेट करना है. इसके बाद, जनरेट करें पर क्लिक करें.

    उदाहरण के लिए, अगर "Data Connect (वेब) के साथ बनाएं" कोडलैब में दिए गए फ़िल्मों के डेटा सोर्स का इस्तेमाल किया जा रहा है, तो "2022 की पांच सबसे लोकप्रिय फ़िल्में, रेटिंग के हिसाब से घटते क्रम में दिखाएं" कहा जा सकता है. इससे आपको ऐसा नतीजा मिल सकता है:

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

  5. जवाब की समीक्षा करें:

    • अगर जवाब सही है, तो कोड एडिटर में जवाब डालने के लिए, शामिल करें पर क्लिक करें.
    • अगर जवाब को बेहतर बनाया जा सकता है, तो बदलाव करें पर क्लिक करें. इसके बाद, प्रॉम्प्ट को अपडेट करें और फिर से जनरेट करें पर क्लिक करें.

  6. जवाब स्वीकार करने के बाद, अगर लागू हो, तो पैरामीटर सेक्शन में ये सेट करें:

    • वैरिएबल: अगर आपकी क्वेरी या म्यूटेशन में वैरिएबल हैं, तो उन्हें यहां तय करें. उन्हें तय करने के लिए, JSON का इस्तेमाल करें. उदाहरण के लिए, {"title":"The Matrix", "releaseYear":"1999"}.
    • अनुमति: क्वेरी या म्यूटेशन को चलाने के लिए, अनुमति का कॉन्टेक्स्ट (एडमिन, पुष्टि की गई या पुष्टि नहीं की गई) चुनें.

  7. कोड एडिटर में चालू करें पर क्लिक करें और नतीजों की समीक्षा करें.

कोड एडिटर में एक से ज़्यादा क्वेरी या म्यूटेशन की जांच करने के लिए, पक्का करें कि उनका नाम दिया गया हो. उदाहरण के लिए, इस क्वेरी का नाम GetMovie है. चालू करें बटन को चालू करने के लिए, कर्सर को क्वेरी या म्यूटेशन की पहली लाइन पर ले जाएं.

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

स्थानीय प्रोटोटाइप के दौरान शुरुआती स्कीमा और ऑपरेशन बनाना

Visual Studio Code और हमारे Data Connect VS Code एक्सटेंशन का इस्तेमाल करने पर, Gemini Code Assist से एआई की मदद पाएं.

इस एक्सटेंशन की मदद से, किसी ऐप्लिकेशन के बारे में जानकारी दी जा सकती है. इसके बाद, Gemini Code Assist:

  • पूरा Data Connect स्कीमा जनरेट करता है
  • क्वेरी और म्यूटेशन का एक काम का और मुख्य सेट जनरेट करता है. इसके बाद, इसे क्लाइंट कोड के साथ इंटिग्रेट किया जा सकता है.

इस वर्कफ़्लो के बारे में, स्थानीय प्रोटोटाइप बनाने के लिए शुरुआती गाइड में बताया गया है.

AI assistance for Data Connect के इस्तेमाल के और उदाहरण

यहां दिए गए सेक्शन में, इस्तेमाल के उदाहरणों के सैंपल के बारे में बताया गया है. इनमें से एक उदाहरण में, Data Connect को पॉप्युलेट करने के लिए, Gemini से म्यूटेशन बनाने में मदद करने के लिए कहा जा सकता है. इसके बाद, नतीजों की पुष्टि करने के लिए उससे क्वेरी की जा सकती है.

ऐसा म्यूटेशन बनाएं जो उपयोगकर्ता के इनपुट के आधार पर, डेटाबेस में कोई फ़िल्म जोड़ता हो

इस सेक्शन में, आपको किसी म्यूटेशन के लिए GraphQL जनरेट करने के लिए, नैचुरल लैंग्वेज का इस्तेमाल करने के उदाहरण के बारे में बताया जाएगा. इस म्यूटेशन का इस्तेमाल, अपने डेटाबेस को पॉप्युलेट करने के लिए किया जा सकता है. इस उदाहरण में यह माना गया है कि फ़िल्म डेटाबेस स्कीमा का इस्तेमाल किया जा रहा है. इसका इस्तेमाल, Firebase Data Connect दस्तावेज़ और "Data Connect (वेब) की मदद से बनाएं" कोडलैब में किया गया है.

  1. Firebase कंसोल में, Data Connect खोलें.

  2. अपनी सेवा और डेटा सोर्स चुनें. इसके बाद, डेटा टैब खोलें.

  3. GraphQL लिखने में मेरी मदद करोpen_spark आइकॉन पर क्लिक करें. इसके बाद, दिखने वाले बॉक्स में अपनी क्वेरी लिखें:

    Create a movie based on user input.

  4. जनरेट करें पर क्लिक करें. म्यूटेशन दिखाया जाता है. उदाहरण के लिए, Gemini इस तरह का म्यूटेशन दिखा सकता है:

    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. आउटपुट की समीक्षा करें. अगर ज़रूरी हो, तो प्रॉम्प्ट को बेहतर बनाने के लिए, बदलाव करें पर क्लिक करें और फिर फिर से जनरेट करें पर क्लिक करें.

  6. इसके बाद, डेटा एडिटर में म्यूटेशन डालने के लिए, शामिल करें पर क्लिक करें.

  7. म्यूटेशन को लागू करने के लिए, आपको वैरिएबल जोड़ने होंगे. पैरामीटर सेक्शन में जाकर, वैरिएबल खोलें और कुछ टेस्ट वैरिएबल शामिल करें:

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

  8. चालू करें पर क्लिक करें.

  9. इसके बाद, ऐसी क्वेरी बनाएं जिससे यह पुष्टि की जा सके कि आपकी फ़िल्म जोड़ी गई है. लिखने में मेरी मदद करो pen_spark पर क्लिक करें. इसके बाद, दिखने वाले बॉक्स में अपना प्रॉम्प्ट टाइप करें:

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

    Gemini से आपको ऐसा जवाब मिल सकता है:

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

  10. क्वेरी डालें और चलाएं. आपने जो फ़िल्म जोड़ी है वह इतिहास फ़ील्ड में दिखेगी.

ऐसी क्वेरी बनाएं जो उपयोगकर्ता की दी गई शैली और रेटिंग के आधार पर समीक्षाओं की सूची दिखाए

इस सेक्शन में, किसी क्वेरी के लिए GraphQL जनरेट करने के लिए, सामान्य भाषा का इस्तेमाल करने के उदाहरण के बारे में बताया गया है. इस उदाहरण में यह माना गया है कि Firebase Data Connect दस्तावेज़ और "Data Connect (वेब) के साथ बनाएं" कोडलैब में इस्तेमाल किए गए मूवी डेटाबेस का इस्तेमाल किया जा रहा है.

  1. Firebase कंसोल में, Data Connect खोलें.

  2. अपनी सेवा और डेटा सोर्स चुनें. इसके बाद, डेटा टैब खोलें.

  3. GraphQL लिखने में मेरी मदद करोpen_spark आइकॉन पर क्लिक करें. इसके बाद, दिखने वाले बॉक्स में अपनी क्वेरी लिखें:

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

  4. जनरेट करें पर क्लिक करें. क्वेरी वापस आ जाती है. उदाहरण के लिए, Gemini इस तरह की क्वेरी दिखा सकता है:

    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. आउटपुट की समीक्षा करें. अगर ज़रूरी हो, तो प्रॉम्प्ट को बेहतर बनाने के लिए, बदलाव करें पर क्लिक करें और फिर फिर से जनरेट करें पर क्लिक करें.

  6. इसके बाद, डेटा एडिटर में म्यूटेशन डालने के लिए, शामिल करें पर क्लिक करें.

  7. इस क्वेरी की जांच करने के लिए, आपको वैरिएबल जोड़ने होंगे. पैरामीटर सेक्शन में जाकर, वैरिएबल खोलें और टेस्टिंग के लिए इस्तेमाल करने के लिए वैरिएबल शामिल करें:

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

  8. चालू करें पर क्लिक करें.

तीसरे पक्ष के एआई सहायता टूल के साथ इस्तेमाल करने के लिए प्रॉम्प्ट डिज़ाइन करना

एआई की मदद से काम करने वाले सभी टूल और एजेंट की तरह ही, आपके प्रॉम्प्ट जितने बेहतर होंगे, आपके आउटपुट उतने ही काम के होंगे.

Firebase में Gemini को सामान्य भाषा में प्रॉम्प्ट देने पर, Assistant आपके इनपुट को ज़्यादा बेहतर प्रॉम्प्ट में बदल देती है.

अगर Firebase या Firebase के अन्य एआई टूल में Gemini का इस्तेमाल नहीं किया जा रहा है और Cursor या Windsurf जैसे तीसरे पक्ष के एआई टूल का इस्तेमाल किया जा रहा है, तो Data Connect के बारे में बेहतर सुझाव पाने के लिए, ज़्यादा जानकारी वाले प्रॉम्प्ट का इस्तेमाल करें.

हमने प्रॉम्प्ट टेंप्लेट पब्लिश किए हैं, ताकि आप उन्हें डाउनलोड करके अपने IDE में इस्तेमाल कर सकें, उनमें बदलाव कर सकें, और उन्हें कॉपी कर सकें:

डाउनलोड करने और उसमें बदलाव करने के बाद, अपने पसंदीदा टूल (उदाहरण के लिए, कर्सर या विंडसर्फ़) में प्रॉम्प्ट बनाएं. इसके लिए, यह तरीका अपनाएं:

  • Cursor में (Cursor के नए निर्देश ज़रूर देखें):

    1. सबसे ऊपर दाईं ओर मौजूद, सेटिंग आइकॉन पर क्लिक करें.
    2. नियम टैब को चुनें.
    3. प्रोजेक्ट के नियम में जाकर, नया नियम जोड़ें बटन पर क्लिक करें.
    4. नियम को कॉपी करें और चिपकाएं.

  • Windsurf में (Windsurf के नए निर्देश ज़रूर पढ़ें):

    1. सबसे ऊपर दाएं कोने में मौजूद, कैस्केड बटन पर क्लिक करके, कैस्केड विंडो खोलें.
    2. कैस्केड में सबसे ऊपर दाएं स्लाइडर मेन्यू में, पसंद के मुताबिक बनाएं आइकॉन पर क्लिक करें. इसके बाद, नियम पैनल पर जाएं.
    3. ग्लोबल या वर्कस्पेस लेवल पर नए नियम बनाने के लिए, + ग्लोबल या + वर्कस्पेस बटन पर क्लिक करें.
    4. नियम को कॉपी करें और चिपकाएं.

AI assistance for Data Connect से जुड़ी समस्या हल करना

Firebase में Gemini से जुड़ी समस्या हल करना लेख पढ़ें.

कीमत

AI assistance for Data Connect, Firebase में Gemini के हिस्से के तौर पर उपलब्ध है. इसे व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं के लिए शामिल किया गया है.

ज़्यादा जानकारी के लिए, Firebase में Gemini की कीमत देखें.

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