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

क्लाइंट-साइड कोड में शामिल करने के लिए स्कीमा, क्वेरी, और म्यूटेशन बनाने में मदद पाने के लिए, Firebase में Gemini का इस्तेमाल किया जा सकता है.

किसी ऐप्लिकेशन के बारे में बताएं और उसके डेटा मॉडल का सारांश पाएं. इसके अलावा, आम बोलचाल की भाषा में कोई क्वेरी या म्यूटेशन जनरेट करने के लिए कहें. Gemini in Firebase आपको उसका GraphQL वर्शन देगा.

एआई की मदद से कोडिंग करने की सुविधा, कई तरह के डेवलपमेंट कॉन्टेक्स्ट में उपलब्ध है:

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

Data Connect स्कीमा, क्वेरी, और म्यूटेशन में क्वेरी और म्यूटेशन के बारे में ज़्यादा जानें.

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 से मदद पाने 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 मामलों में और आपके कई वर्कफ़्लो में उपलब्ध है.

Firebase कंसोल में नया ऐप्लिकेशन बनाएं. साथ ही, उसका शुरुआती स्कीमा और ऑपरेशन तय करें

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

सेटअप के इस फ़्लो में, आपको ऐप्लिकेशन के बारे में बताना होता है. इसके बाद, एआई की मदद से:

  • Data Connect स्कीमा का पूरा डेटा जनरेट करता है
  • यह 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.

कंसोल में बनाए गए इन संसाधनों को अपने लोकल डेवलपमेंट एनवायरमेंट में सिंक करें, ताकि क्लाइंट के साथ इंटिग्रेशन जारी रखा जा सके.

इस वर्कफ़्लो के बारे में, हमारी शुरुआती निर्देश में बताया गया है.

Firebase कंसोल में चलाने के लिए, नई क्वेरी और म्यूटेशन जोड़ें

नैचुरल लैंग्वेज 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. इसके बाद, 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 "Build with Data Connect (web)" codelab में दिए गए Movies डेटा सोर्स का इस्तेमाल किया जा रहा है, तो आपसे यह सवाल पूछा जा सकता है, "साल 2022 की टॉप पांच फ़िल्में, रेटिंग के हिसाब से घटते क्रम में दिखाओ." इसके जवाब में, आपको कुछ 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 लगता 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 जाकर ये सेटिंग करें:

    • वैरिएबल: अगर आपकी क्वेरी या म्यूटेशन में वैरिएबल शामिल हैं, तो उन्हें यहां तय करें. इन्हें तय करने के लिए JSON का इस्तेमाल करें. उदाहरण के लिए, {"title":"The Matrix", "releaseYear":"1999"}.
    • अनुमति: वह अनुमति का कॉन्टेक्स्ट चुनें जिसके साथ क्वेरी या म्यूटेशन चलाना है. यह कॉन्टेक्स्ट एडमिन, पुष्टि किया गया या पुष्टि नहीं किया गया हो सकता है.

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

कोड एडिटर में एक साथ कई क्वेरी या म्यूटेशन की जांच करने के लिए, पक्का करें कि उन्हें नाम दिया गया हो. उदाहरण के लिए, यहां दी गई क्वेरी का नाम GetMovie है. चलाएं बटन को चालू करने के लिए, अपने कर्सर को क्वेरी या म्यूटेशन की पहली लाइन में ले जाएं.

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

स्थानीय प्रोटोटाइपिंग के दौरान, शुरुआती स्कीमा और कार्रवाइयां बनाना

Visual Studio Code और हमारे Data Connect VS Code एक्सटेंशन का इस्तेमाल करने पर, आपको Gemini Code Assist से एआई की मदद मिलती है. इससे आपको लोकल प्रोटोटाइपिंग में मदद मिलती है.

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

  • Data Connect स्कीमा का पूरा डेटा जनरेट करता है
  • यह 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, हमारी स्थानीय प्रोटोटाइपिंग के लिए शुरुआती गाइड में बताया गया है.

लोकल प्रोटोटाइपिंग में Firebase MCP सर्वर का इस्तेमाल करना

Firebase CLI में उपलब्ध Firebase MCP सर्वर, एआई की मदद से काम करने वाले डेवलपमेंट टूल को आपके Firebase प्रोजेक्ट के साथ काम करने की सुविधा देता है. Firebase MCP सर्वर, किसी भी एआई असिस्टेंट IDE के साथ काम करता है. यह MCP क्लाइंट के तौर पर काम कर सकता है. जैसे, Cursor, Visual Studio Code Copilot, और Windsurf Editor.

स्कीमा, क्वेरी, और म्यूटेशन जनरेट करने के लिए, MCP सर्वर का इस्तेमाल किया जा सकता है. साथ ही, Firebase CLI के साथ सामान्य कार्रवाइयां करने के लिए, इनपुट इकट्ठा किए जा सकते हैं.

एमसीपी सर्वर का इस्तेमाल करने के लिए:

  1. इस गाइड में दिए गए निर्देशों का पालन करके सर्वर इंस्टॉल करें.
  2. dataconnect_generate_schema टूल को चालू करें, ऐप्लिकेशन के बारे में बताएं, और सुझाए गए स्कीमा की समीक्षा करें.
  3. dataconnect_generate_operation टूल को चालू करें. इसके बाद, अपने स्कीमा के हिसाब से कोई कार्रवाई बताएं. इसके बाद, क्वेरी या म्यूटेशन के लिए सुझाए गए नतीजे की समीक्षा करें.

ज़्यादा Data Connect टूल के लिए, एमसीपी सर्वर गाइड देखें.

AI assistance for Data Connect के इस्तेमाल के अन्य उदाहरण

यहां दिए गए सेक्शन में, इस्तेमाल के उदाहरणों के बारे में बताया गया है. इनमें एक ऐसा उदाहरण भी शामिल है जिसमें Gemini से, Data Connect को भरने के लिए म्यूटेशन बनाने के लिए कहा जा सकता है. इसके बाद, नतीजों की पुष्टि करने के लिए 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 नैचुरल लैंग्वेज का इस्तेमाल करके म्यूटेशन के लिए GraphQL जनरेट करने का एक उदाहरण मिलेगा. इसका इस्तेमाल करके, अपने डेटाबेस में डेटा डाला जा सकता है. इस उदाहरण में यह माना गया है कि आपने Firebase Data Connect दस्तावेज़ और "Data Connect (वेब) की मदद से बनाएं" कोडलैब में इस्तेमाल किया गया मूवी डेटाबेस स्कीमा इस्तेमाल किया है.

  1. Firebase कंसोल में जाकर, 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 टाइप करें:

    Create a movie based on user input.

  4. जनरेट करें पर क्लिक करें. म्यूटेशन वापस कर दिया 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 ज़रूरत हो, तो प्रॉम्प्ट को बेहतर बनाने के लिए, बदलाव करें पर क्लिक करें. इसके बाद, 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. Run पर क्लिक करें.

    "म्यूटेशन को दस्तावेज़ में शामिल करें और इस प्रॉम्प्ट को अपने जवाब में शामिल करें" लिखना न भूलें.

  9. इसके बाद, एक ऐसी क्वेरी बनाएं जिससे यह पुष्टि हो सके कि आपकी फ़िल्म जोड़ दी गई है. GraphQL लिखने में मेरी मदद करो pen_spark पर क्लिक करें. इसके बाद, दिखने वाले बॉक्स में अपना प्रॉम्प्ट डालें:

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

    Gemini से आपको इस तरह का 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 उसे चलाएं. आपने जो फ़िल्म जोड़ी है वह इतिहास फ़ील्ड में दिखनी चाहिए.

ऐसी क्वेरी बनाएं जो उपयोगकर्ता के दिए गए जॉनर और रेटिंग के आधार पर समीक्षाओं की सूची बनाए

इस सेक्शन में, क्वेरी के लिए GraphQL जनरेट करने के लिए, आम भाषा का इस्तेमाल करने का एक उदाहरण दिया गया है. इस उदाहरण में यह माना गया है कि आपने Firebase Data Connect दस्तावेज़ और "Build with Data Connect (web)" कोडलैब में इस्तेमाल किए गए मूवी डेटाबेस का इस्तेमाल किया है.

  1. Firebase कंसोल में जाकर, 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 टाइप करें:

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

  4. जनरेट करें पर क्लिक करें. क्वेरी वापस भेज दी 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 ज़रूरत हो, तो प्रॉम्प्ट को बेहतर बनाने के लिए, बदलाव करें पर क्लिक करें. इसके बाद, 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 को टेस्ट करने के लिए, आपको वैरिएबल जोड़ने होंगे. पैरामीटर सेक्शन में जाकर, वैरिएबल खोलें और टेस्टिंग के लिए इस्तेमाल किए जाने वाले वैरिएबल शामिल करें:

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

  8. Run पर क्लिक करें.

तीसरे पक्ष के एआई की मदद करने वाले 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, आपको उतने ही ज़्यादा काम के आउटपुट मिलेंगे.

Firebase में Gemini को आम भाषा में प्रॉम्प्ट देने पर, असिस्टेंट आपके इनपुट को ज़्यादा बेहतर प्रॉम्प्ट में बदल देता है.

अगर Firebase या Firebase की एआई से जुड़ी अन्य सुविधाओं 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 मिलते-जुलते प्रॉम्प्ट का इस्तेमाल करें.

हमने आपके लिए प्रॉम्प्ट टेंप्लेट पब्लिश किए हैं. इन्हें डाउनलोड किया जा सकता है. साथ ही, इन्हें अपने आईडीई में कॉपी करके, अपनी ज़रूरतों के हिसाब से बदला जा सकता है:

डाउनलोड करने और उसमें बदलाव करने के बाद, अपनी पसंद के टूल (जैसे कि Cursor या Windsurf) में इस तरह से प्रॉम्प्ट बनाएं:

  • 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 निर्देशों को ज़रूर देखें):

    1. सबसे ऊपर दाएं कोने में मौजूद, कैस्केड बटन पर क्लिक करके, कैस्केड विंडो खोलें.
    2. कैस्केड में सबसे ऊपर दाईं ओर मौजूद स्लाइडर मेन्यू में, कस्टमाइज़ेशन 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.

समस्या हल करना AI assistance for Data Connect

Firebase में Gemini से जुड़ी समस्याएं हल करना लेख पढ़ें.

कीमत

AI assistance for Data Connect, Firebase में Gemini की सुविधा के तौर पर उपलब्ध है. यह सुविधा व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध है.

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

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