Sử dụng tính năng hỗ trợ AI cho SQL Connect

Sử dụng Gemini trong Firebase để giúp tạo giản đồ, truy vấn và đột biến cho mã phía máy khách.

Mô tả ứng dụng, mô hình dữ liệu hoặc truy vấn hoặc đột biến mong muốn bằng ngôn ngữ tự nhiên, và Gemini trong Firebase sẽ tạo ra tương đương SQL Connect.

Trợ lý AI này có trong các ngữ cảnh phát triển sau:

  • Trong bảng điều khiển Firebase, bạn có thể tạo, kiểm thử và triển khai giản đồ và thao tác.
  • Trong môi trường cục bộ, bạn có thể sử dụng Firebase CLI và tiện ích SQL Connect VS Code để tạo, kiểm thử và phát triển trên ứng dụng của mình bằng trình mô phỏng.
  • Các công cụ phát triển dựa trên AI có thể sử dụng máy chủ Firebase MCP để tạo, kiểm thử và phát triển ứng dụng của bạn.

Tìm hiểu thêm về cú pháp SQL Connect giản đồ, truy vấn và đột biến trong hướng dẫn.

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

Để biết thêm thông tin, hãy xem Cách Gemini trong Firebase sử dụng dữ liệu của bạn.

Thiết lập AI assistance for SQL Connect

Để sử dụng trợ lý AI với SQL Connect, hãy bật Gemini trong Firebase như mô tả trong bài viết Thiết lập Gemini trong Firebase.

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

Bạn có thể sử dụng trợ lý AI cho SQL Connect trong nhiều quy trình làm việc.

Trong bảng điều khiển Firebase

Khi bạn tạo một dịch vụ SQL Connect, bảng điều khiển Firebase sẽ cung cấp trải nghiệm "Bắt đầu sử dụng Gemini".

Bạn có thể mô tả ý tưởng về ứng dụng và trợ lý AI sẽ tạo ra những nội dung sau:

  • Một giản đồ hoàn chỉnh dựa trên ý tưởng về ứng dụng của bạn.
  • Các thao tác và đột biến dữ liệu mẫu.

Trên trang dữ liệu, bạn có thể sử dụng nút Giúp tôi viết GraphQLpen_spark để tạo và thực thi các thao tác dựa trên ngôn ngữ tự nhiên. Hãy xem một số trường hợp sử dụng mẫu cases.

Quy trình làm việc này được mô tả trong Hướng dẫn bắt đầu của chúng tôi. Bạn có thể tiếp tục trong môi trường phát triển cục bộ với giản đồ và các thao tác đã triển khai.

Trong môi trường cục bộ

Bạn cũng có thể nhận được sự trợ giúp của AI từ Firebase CLI và tiện ích SQL Connect VS Code.

Bạn có thể cung cấp ý tưởng về ứng dụng cho firebase init dataconnect và ý tưởng này sẽ tạo ra những nội dung sau:

  • Một giản đồ hoàn chỉnh dựa trên ý tưởng về ứng dụng của bạn.
  • Các thao tác mẫu và đột biến dữ liệu ban đầu.

Tiện ích SQL Connect VS Code cung cấp các tính năng sau:

  • Tạo/Tinh chỉnh mã thao tác để chuyển đổi nhận xét GraphQL thành các thao tác SQL Connect.
  • Tích hợp liền mạch với máy chủ Firebase MCP.

Quy trình làm việc này được mô tả trong Hướng dẫn bắt đầu tạo mẫu cục bộ prototyping.

Sử dụng máy chủ Firebase MCP với các công cụ phát triển dựa trên AI

Máy chủ Firebase MCP hoạt động với mọi công cụ trợ lý AI có thể đóng vai trò là ứng dụng MCP client, bao gồm Antigravity, Gemini CLI và Gemini Code Assist, Claude Code và Claude Desktop, Cline, Cursor, VS Code Copilot, Windsurf và nhiều công cụ khác.

Máy chủ Firebase MCP cung cấp thêm bối cảnh và các chức năng để giúp các công cụ phát triển dựa trên AI hoạt động tốt hơn với SQL Connect. Máy chủ này có thể làm những việc sau:

  • Thiết lập các thư mục dự án mới và SDK đã tạo.
  • Xây dựng và lặp lại các giản đồ, thao tác dựa trên lỗi biên dịch.
  • Thực thi các thao tác đối với trình mô phỏng cục bộ hoặc dịch vụ phụ trợ.
  • Thu thập thông tin về các dịch vụ hiện có.

Cách sử dụng máy chủ Firebase MCP:

  1. Thiết lập ứng dụng MCP theo hướng dẫn này.
  2. Yêu cầu trợ giúp liên quan đến SQL Connect. Ví dụ về câu lệnh:
    1. Thiết lập dự án SQL Connect cho ứng dụng giao bánh pizza.
    2. "Khắc phục lỗi biên dịch SQL Connect."
    3. "Trên trang chủ, tôi cần hiển thị các phòng trò chuyện đang hoạt động và danh sách bạn bè. Tạo truy vấn SQL Connect."
    4. "Những người dùng nào có trong trình mô phỏng SQL Connect cục bộ của tôi?"
    5. "Các dịch vụ SQL Connect của tôi nằm ở những khu vực nào của Google Cloud?"

Ví dụ về các trường hợp sử dụng để tạo thao tác

Các phần sau đây mô tả các trường hợp sử dụng mẫu:

Trả về 5 bộ phim hàng đầu theo thứ tự giảm dần theo điểm xếp hạng

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

  1. Trong bảng điều khiển Firebase, hãy chuyển đến Cơ sở dữ liệu và bộ nhớ > SQL 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. Mô tả bằng ngôn ngữ tự nhiên truy vấn hoặc đột biến mà bạn muốn tạo rồi nhấp vào Tạo.

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

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

  4. Xem câu trả lời:

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

  5. Sau khi bạn chấp nhận câu trả lời, hãy thiết lập các nội dung sau trong phần Tham số (nếu có):

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

  6. Nhấp vào Chạy trong trình soạn thảo mã rồi xem kết quả.

Để kiểm thử nhiều truy vấn hoặc đột biến trong trình soạn thảo mã, hãy đảm bảo bạn đã đặt tên cho các truy vấn hoặc đột biến đó. 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 Chạy.

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

Tạo một đột biến giúp thêm một bộ phim vào cơ sở dữ liệu dựa trên hoạt động đầu vào của người dùng

Ví dụ này cho biết cách sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để tạo một đột biến GraphQL giúp điền dữ liệu vào cơ sở dữ liệu của bạn. Ví dụ này giả định rằng bạn đang sử dụng giản đồ cơ sở dữ liệu phim được dùng trong tài liệu Firebase SQL Connect và lớp học lập trình "Xây dựng bằng SQL Connect (web)".Firebase SQL ConnectSQL Connect

  1. Trong bảng điều khiển Firebase, hãy chuyển đến Cơ sở dữ liệu và bộ nhớ > SQL 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 rồi mô tả đột biến của bạn:

    Create a movie based on user input.

  4. Nhấp vào Tạo. Đột biến được trả về. 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 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 các biến. Trong phần Tham số, hãy mở Biến rồi 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 giúp xác minh rằng bộ phim của bạn đã được thêm. Nhấp vào Giúp tôi viết GraphQL pen_spark rồi nhập câu lệnh vào hộp xuất hiện:

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

    Gemini có thể trả về 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. Bộ phim bạn đã thêm sẽ xuất hiện trong trường Nhật ký.

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

Ví dụ này cho biết cách sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để tạo một truy vấn GraphQL. Ví dụ này giả định rằng bạn đang sử dụng cơ sở dữ liệu phim được dùng trong tài liệu Firebase SQL Connect và lớp học lập trình"Xây dựng bằng SQL Connect (web)".

  1. Trong bảng điều khiển Firebase, hãy chuyển đến Cơ sở dữ liệu và bộ nhớ > SQL 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 rồi mô tả 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 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 các biến. Trong phần Tham số, hãy mở Biến rồi thêm các biến để sử dụng cho việc kiểm thử:

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

  8. Nhấp vào Chạy.

Thiết kế câu lệnh cho các công cụ trợ lý AI của bên thứ ba

Giống như tất cả các công cụ trợ lý AI, câu lệnh càng tốt thì kết quả càng hữu ích.

Khi bạn cung cấp câu lệnh bằng ngôn ngữ tự nhiên cho Gemini trong Firebase, ở chế độ nền, trợ lý này sẽ dịch thông tin đầu vào của bạn thành một câu lệnh được phát triển đầy đủ hơn.

Nếu bạn đang làm việc với các công cụ AI của bên thứ ba như Cursor hoặc Windsurf, bạn có thể nhận được các đề xuất SQL Connect tốt hơn bằng cách sử dụng các câu lệnh tương tự và chi tiết hơn.

Chúng tôi đã xuất bản các mẫu câu lệnh để bạn tải xuống, điều chỉnh và sao chép vào IDE:

Sau khi tải xuống và sửa đổi, hãy tạo một câu lệnh trong công cụ quen thuộc (ví dụ: Cursor hoặc Windsurf) như sau:

  • Trong Cursor (hãy nhớ xem hướng dẫn mới nhất của instructions from Cursor):

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

  • Trong Windsurf (hãy nhớ xem hướng dẫn mới nhất của Windsurf):

    1. Mở cửa sổ Cascade bằng cách nhấp vào nút Cascade ở góc trên cùng bên phải.
    2. Nhấp vào biểu tượng Tuỳ chỉnh trong trình đơn thanh trượt ở 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 các quy tắc mới ở cấp toàn cục hoặc cấp không gian làm việc.
    4. Sao chép và dán quy tắc.

Khắc phục sự cố AI assistance for SQL Connect

Xem bài viết Khắc phục sự cố Gemini trong Firebase.

Giá

AI assistance for SQL Connect có trong Gemini trong Firebase và được cung cấp cho người dùng cá nhân.

Hãy xem bài viết Giá của Gemini trong Firebase để biết thêm thông tin.

Các bước tiếp theo