ลองใช้ Gemini ในคอนโซล Firebase

หลังจากตั้งค่า Gemini ใน Firebase แล้ว คุณสามารถเริ่มใช้เพื่อปรับปรุงประสบการณ์การใช้งาน Firebase ของนักพัฒนาแอป

วิธีเปิดแผง Gemini

• คลิก ✦Gemini ใน Firebase ซึ่งอยู่ในเมนูด้านขวาบนของคอนโซล Firebase

แผง Gemini จะเปิดขึ้นและแสดงอยู่ในทุกหน้าในคอนโซล Firebase ตอนนี้คุณแชทกับ Gemini และสำรวจฟีเจอร์ทั้งหมดที่มีอยู่ในแผง Gemini ได้แล้ว

หาก ✦Gemini ใน Firebase ไม่ปรากฏในคอนโซล Firebase ให้ทําตามขั้นตอนในตั้งค่า Gemini ใน Firebase สําหรับโปรเจ็กต์เพื่อเปิดใช้

แชทกับ Gemini

หลังจากเปิดหน้าต่าง Gemini แล้ว คุณสามารถเริ่มการสนทนากับ Gemini ได้ทันทีและเริ่มถามคำถามโดยใช้ภาษาที่เป็นธรรมชาติ

ขั้นตอนต่อไปนี้แสดงการสนทนาที่คุณอาจได้พูดคุยกับ Gemini เกี่ยวกับ Cloud Firestore ในตัวอย่างนี้ คุณขอให้ Gemini ระบุชุดกฎพื้นฐานของFirestore ให้คุณ และปรับแต่งกฎเข้าด้วยกันขณะที่คุณเพิ่มข้อกำหนด

1. ในช่องถามอะไรก็ได้เกี่ยวกับ Firebase ให้ป้อนคำถามแล้วคลิกส่ง ส่ง เช่น คุณอาจถามคำถามต่อไปนี้

   When should I use a Remote Config rollout vs. an A/B Test?
   

   Gemini แสดงคำตอบ

2. จากนั้นคุณสามารถถามGeminiคําถามเพื่อชี้แจงเพื่อขยายการสนทนา หรือวางโค้ดและขอคําแนะนํา

คุณสามารถสนทนาต่อ รวมถึงแชร์ข้อมูลและคำถามเกี่ยวกับแอปและโปรเจ็กต์ที่คุณกำลังทำอยู่ต่อได้ในขณะที่แก้ปัญหา จากนั้น Gemini จะแนะนำการปรับปรุงและการเพิ่มประสิทธิภาพรวมถึงคำแนะนำเพิ่มเติม

สำรวจแผง Gemini ในคอนโซล Firebase

แผง Gemini ในคอนโซล Firebase มีฟีเจอร์หลายอย่างที่ลดความซับซ้อนในการทำงานร่วมกันกับโมเดล Gemini

ใช้ความช่วยเหลือจาก AI ใน Crashlytics

วิธีใช้ความช่วยเหลือจาก AI ใน Crashlytics เพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับข้อขัดข้อง

1. เปิดแดชบอร์ด Crashlytics ในโปรเจ็กต์ แล้วเลือกแอป

2. ค้นหาและเลือกข้อขัดข้องที่ต้องการตรวจสอบ หน้าCrashlyticsกิจกรรมจะปรากฏขึ้นพร้อมปุ่มสร้างข้อมูลเชิงลึกจาก AI

   หากไม่เห็นปุ่มสร้างข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับ AI ให้ตรวจสอบว่าเปิดใช้ Gemini ใน Firebase แล้ว (ดูวิธีการตั้งค่าได้ที่ตั้งค่า Gemini ใน Firebase) และตรวจสอบว่ากำลังดูกิจกรรมของ Apple หรือ Android อยู่ ระบบยังไม่รองรับเหตุการณ์ Flutter, Unity และ Android NDK รวมถึงเหตุการณ์ที่ไม่ร้ายแรง สุดท้าย ตรวจสอบว่าได้ขยายส่วนข้อมูลเชิงลึกในหน้าเหตุการณ์ Crashlytics แล้ว

3. คลิกปุ่มสร้างข้อมูลเชิงลึกจาก AI

   ข้อมูลเชิงลึกจะปรากฏขึ้นโดยมีข้อมูลต่อไปนี้อย่างน้อย 1 รายการ

   • การวิเคราะห์ข้อขัดข้องพร้อมสาเหตุที่เป็นไปได้
   • วิธีการแก้ไขข้อบกพร่อง
   • ขั้นตอนถัดไปที่นําไปใช้ได้จริง
   • แนวทางปฏิบัติแนะนำ

4. หากต้องการระบุโค้ดและบริบทเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่ละเอียดยิ่งขึ้น ให้คลิกเริ่มต้นใช้งานในช่องต้องการข้อมูลเชิงลึกที่ละเอียดยิ่งขึ้นใช่ไหม

5. วางรหัสที่ Gemini ใน Firebase ขอลงในช่องรหัส

6. หากมีบริบทหรือรายละเอียดเพิ่มเติมที่จะแชร์ซึ่งอาจช่วยปรับปรุงข้อมูลเชิงลึกของ AI ให้เพิ่มลงในช่องแชร์บริบทหรือรายละเอียดที่เกี่ยวข้อง

7. คลิกสร้างข้อมูลเชิงลึกจาก AI อีกครั้ง

   Gemini ใน Firebase จะสร้างข้อมูลเชิงลึกที่อัปเดตแล้วตามโค้ดและบริบทที่คุณให้ไว้

ดูข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่รับความช่วยเหลือจาก AI ใน Crashlytics

รับข้อมูลเชิงลึกจาก AI สําหรับแคมเปญการรับส่งข้อความด้วย Gemini ใน Firebase

Gemini ใน Firebase จะให้ข้อมูลสรุป ข้อมูลเชิงลึก และคำแนะนำเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพแคมเปญ Firebase Cloud Messaging และ In-App Messaging Gemini ใน Firebase ช่วยให้คุณเข้าใจการเข้าถึงและผลลัพธ์ของแคมเปญได้ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลแคมเปญ และแนะนํากลยุทธ์เพื่อปรับปรุงการมีส่วนร่วมของผู้ใช้และการเติบโต

เข้าถึงข้อมูลเชิงลึกจาก AI สําหรับแคมเปญการรับส่งข้อความ

หากต้องการใช้ข้อมูลเชิงลึก AI ของแคมเปญการรับส่งข้อความ ให้ตรวจสอบว่าโปรเจ็กต์ของคุณมีคุณสมบัติต่อไปนี้

• Gemini ใน Firebase เปิดใช้สำหรับโปรเจ็กต์ของคุณแล้ว ดูข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่ตั้งค่า Gemini ใน Firebase

• Firebase Cloud Messaging หรือ In-App Messaging เปิดใช้ในโปรเจ็กต์ Firebase แล้ว

• มีแคมเปญอย่างน้อย 1 รายการปรากฏในคอนโซล Firebase

หลังจากตรวจสอบว่าเป็นไปตามข้อกําหนดเหล่านี้แล้ว ให้ทําดังนี้

1. เปิดการรับส่งข้อความในคอนโซล Firebase เพื่อเข้าถึงข้อมูลแคมเปญ

2. หลังจากโหลดข้อมูลแคมเปญแล้ว ให้คลิกสร้างข้อมูลเชิงลึกจาก AI

   ระบบจะแสดงข้อมูลสรุปและการวิเคราะห์เกี่ยวกับแคมเปญการรับส่งข้อความ

สร้างการค้นหาและการเปลี่ยนรูปแบบ GraphQL สําหรับ Data Connect ด้วย Gemini ใน Firebase

วิธีใช้ AI assistance for Data Connect in the Firebase console เพื่อสร้าง GraphQL ตามภาษาธรรมชาติ

1. เปิด Data Connect ในโปรเจ็กต์ แล้วเลือกแหล่งข้อมูลในส่วนบริการ

2. คลิกข้อมูล

3. คลิกไอคอนช่วยฉันเขียน GraphQLpen_spark

4. ในช่องข้อความที่ปรากฏขึ้น ให้อธิบายคําค้นหาหรือการกลายพันธุ์ที่ต้องการสร้างเป็นภาษาธรรมชาติ แล้วคลิกสร้าง

   ตัวอย่างเช่น หากคุณใช้แหล่งข้อมูลภาพยนตร์ที่อ้างอิงใน Firebase Data Connect บทแนะนำการใช้งาน และ สร้างด้วย Data Connect codelab คุณอาจถามได้ว่า "แสดงภาพยนตร์ยอดนิยม 5 อันดับแรกของปี 2022 ตามลําดับจากมากไปน้อยตามคะแนน" ซึ่งอาจแสดงผลลัพธ์ดังต่อไปนี้

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

5. ตรวจสอบคำตอบ:

   • หากคำตอบดูถูกต้อง ให้คลิกแทรกเพื่อแทรกคำตอบลงในเครื่องมือแก้ไขโค้ด
   • หากปรับแต่งคำตอบได้ ให้คลิกแก้ไข อัปเดตพรอมต์ แล้วคลิกสร้างใหม่

6. หลังจากยอมรับการตอบกลับแล้ว ให้ตั้งค่าต่อไปนี้ในส่วนพารามิเตอร์ (หากมี)

   • ตัวแปร: หากการค้นหาหรือการกลายพันธุ์มีตัวแปร ให้กําหนดตัวแปรที่นี่ ใช้ JSON เพื่อกำหนด เช่น {"title":"The Matrix", "releaseYear":"1999"}
   • การให้สิทธิ์: เลือกบริบทการให้สิทธิ์ (ผู้ดูแลระบบ ตรวจสอบสิทธิ์แล้ว หรือไม่ได้ตรวจสอบสิทธิ์) เพื่อเรียกใช้การค้นหาหรือการดัดแปลง

7. คลิกเรียกใช้ในตัวแก้ไขโค้ดและตรวจสอบผลลัพธ์

หากต้องการทดสอบการค้นหาหรือการกลายพันธุ์หลายรายการในเครื่องมือแก้ไขโค้ด ให้ตรวจสอบว่าได้ตั้งชื่อแล้ว เช่น คําค้นหาต่อไปนี้มีชื่อว่า GetMovie ย้ายเคอร์เซอร์ไปยังบรรทัดแรกของการค้นหาหรือการกลายพันธุ์เพื่อเปิดใช้งานปุ่มเรียกใช้

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

สำหรับ Use Case ขั้นสูง โปรดดูกรณีการใช้งาน AI assistance for Data Connect in the Firebase console