ใช้การกำหนดค่าระยะไกลในสภาพแวดล้อมของเซิร์ฟเวอร์
bookmark_border จัดทุกอย่างให้เป็นระเบียบอยู่เสมอด้วยคอลเล็กชัน บันทึกและจัดหมวดหมู่เนื้อหาตามค่ากำหนดของคุณ

ในหน้านี้
ก่อนเริ่มต้น

Firebase Remote Config รองรับการกำหนดค่าฝั่งเซิร์ฟเวอร์โดยใช้ Firebase Admin Node.js SDK v12.1.0 ขึ้นไป ซึ่งช่วยให้คุณจัดการลักษณะการทํางานและการกําหนดค่าแอปพลิเคชันฝั่งเซิร์ฟเวอร์แบบไดนามิกได้โดยใช้ Remote Config ซึ่งรวมถึงการใช้งานแบบเซิร์ฟเวอร์เลส เช่น Cloud Functions

ซึ่งแตกต่างจาก SDK ฝั่งไคลเอ็นต์ของ Firebase ที่ดึงข้อมูลการกําหนดค่าเฉพาะไคลเอ็นต์ที่มาจากเทมเพลต Remote Config ฝั่งเซิร์ฟเวอร์ Remote Config SDK จะดาวน์โหลดเทมเพลต Remote Config ที่สมบูรณ์จาก Firebase จากนั้นเซิร์ฟเวอร์จะประเมินเทมเพลตกับคําขอขาเข้าแต่ละรายการ และใช้ตรรกะของตัวเองเพื่อแสดงการตอบกลับที่กําหนดเองโดยมีเวลาในการตอบสนองต่ำมาก คุณสามารถใช้เงื่อนไขเพื่อควบคุมและปรับแต่งการตอบกลับตามเปอร์เซ็นต์แบบสุ่มและแอตทริบิวต์ไคลเอ็นต์ที่กําหนดไว้ในสัญญาณที่กําหนดเอง

Remote Config ฝั่งเซิร์ฟเวอร์ช่วยให้คุณทําสิ่งต่อไปนี้ได้

กําหนดพารามิเตอร์การกําหนดค่าสําหรับแอปพลิเคชันที่ทํางานในหรือเข้าถึงผ่านเซิร์ฟเวอร์ของคุณ ซึ่งจะช่วยให้ใช้กรณีการใช้งานต่างๆ ได้ เช่น การกําหนดพารามิเตอร์และพรอมต์ของโมเดล AI และการผสานรวมอื่นๆ จากระยะไกล เพื่อให้คีย์ API ของคุณปลอดภัย
ปรับพารามิเตอร์แบบไดนามิกเพื่อตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงในสภาพแวดล้อมหรือการเปลี่ยนแปลงอื่นๆ ของแอปพลิเคชัน เช่น การอัปเดตพารามิเตอร์ LLM และปลายทางของโมเดล
ควบคุมค่าใช้จ่ายด้วยการอัปเดต API ที่เซิร์ฟเวอร์เรียกใช้จากระยะไกล
สร้างการกำหนดค่าที่กำหนดเองขณะใช้งานสำหรับไคลเอ็นต์ที่เข้าถึงเซิร์ฟเวอร์
บันทึกว่าไคลเอ็นต์ใดได้รับค่าพารามิเตอร์ใดและใช้ข้อมูลนี้ใน Cloud Functions เป็นส่วนหนึ่งของระบบการยืนยันการให้สิทธิ์

คุณสามารถทําให้ Remote Config ฝั่งเซิร์ฟเวอร์ใช้งานได้ใน Cloud Run, Cloud Functions หรือสภาพแวดล้อมเซิร์ฟเวอร์ที่โฮสต์ด้วยตนเอง

ก่อนเริ่มต้น

ทําตามวิธีการในหัวข้อเพิ่ม Firebase Admin SDK ลงในเซิร์ฟเวอร์เพื่อสร้างโปรเจ็กต์ Firebase, ตั้งค่าบัญชีบริการ และเพิ่ม Firebase Admin Node.js SDK ลงในเซิร์ฟเวอร์

ขั้นตอนที่ 1: เริ่มต้น Firebase Admin Node.js SDK และให้สิทธิ์คําขอ API

เมื่อคุณเริ่มต้น Admin SDK โดยไม่มีพารามิเตอร์ SDK จะใช้ข้อมูลเข้าสู่ระบบเริ่มต้นของแอปพลิเคชัน Google และอ่านตัวเลือกจากตัวแปรสภาพแวดล้อม GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS วิธีเริ่มต้นใช้งาน SDK และเพิ่ม Remote Config

import { initializeApp } from "firebase-admin/app";
import { getRemoteConfig } from "firebase-admin/remote-config";

// Initialize Firebase
const firebaseApp = initializeApp();

ขั้นตอนที่ 2: ระบุค่าพารามิเตอร์เริ่มต้นสําหรับแอปพลิเคชันเซิร์ฟเวอร์

ระบุตัวแปรในแอปที่ต้องการอัปเดตแบบไดนามิกด้วย Remote Config จากนั้นพิจารณาว่าต้องตั้งค่าตัวแปรใดเป็นค่าเริ่มต้นในแอปพลิเคชันของคุณ และค่าเริ่มต้นของตัวแปรเหล่านั้นควรเป็นอย่างไร วิธีนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าแอปพลิเคชันจะทํางานได้สําเร็จแม้ว่าการเชื่อมต่อกับRemote Configเซิร์ฟเวอร์แบ็กเอนด์จะหยุดชะงัก

เช่น หากคุณเขียนแอปพลิเคชันเซิร์ฟเวอร์ที่จัดการฟังก์ชัน Generative AI คุณอาจตั้งชื่อโมเดลเริ่มต้น พรอมต์นำหน้า และการกําหนดค่า Generative AI ดังนี้

ชื่อพารามิเตอร์	คำอธิบาย	ประเภท	ค่าเริ่มต้น
`model_name`	ชื่อ Model API	สตริง	`gemini-2.0-flash`
`preamble_prompt`	พรอมต์ที่จะเพิ่มไว้ก่อนคำถามของผู้ใช้	สตริง	`I'm a developer who wants to learn about Firebase and you are a helpful assistant who knows everything there is to know about Firebase!`
`generation_config`	พารามิเตอร์ที่จะส่งไปยังโมเดล	JSON	`{"stopSequences": ["I hope this helps"], "temperature": 0.7, "maxOutputTokens": 512, "topP": 0.1, "topK": 20}`

ขั้นตอนที่ 3: กำหนดค่าแอปพลิเคชันเซิร์ฟเวอร์

หลังจากกําหนดพารามิเตอร์ที่ต้องการใช้กับ Remote Config แล้ว ให้กําหนดค่าเริ่มต้น ดึงข้อมูลเทมเพลต Remote Config สําหรับเซิร์ฟเวอร์ที่เฉพาะเจาะจง และใช้ค่าของเทมเพลต ขั้นตอนต่อไปนี้จะอธิบายวิธีกำหนดค่าแอปพลิเคชัน Node.js

เข้าถึงและโหลดเทมเพลต
```
// Initialize server-side Remote Config
const rc = getRemoteConfig(firebaseApp);
const template = rc.initServerTemplate();

// Load Remote Config
await template.load();
```
หากใช้ Node.js ภายใน Cloud Functions คุณจะใช้ getServerTemplate แบบอะซิงโครนัสเพื่อดึงข้อมูลและโหลดเทมเพลตในขั้นตอนเดียวได้ ดังนี้
```
// Initialize server-side Remote Config
const rc = getRemoteConfig(firebaseApp);
const template = await rc.getServerTemplate();
```
โปรดเพิ่มค่าเริ่มต้นสำหรับพารามิเตอร์แต่ละรายการลงในแอปเพื่อให้แอปพลิเคชันทำงานได้สําเร็จแม้ว่าการเชื่อมต่อกับRemote Configเซิร์ฟเวอร์แบ็กเอนด์จะหยุดชะงักก็ตาม โดยเพิ่ม defaultConfig ไว้ในฟังก์ชันเทมเพลต initServerTemplate หรือ getServerTemplate ดังนี้
```
const template = rc.initServerTemplate({
  defaultConfig: {
    model_name: "gemini-pro",
    generation_config: '{"stopSequences": [], "temperature": 0.7, "maxOutputTokens": 512, "topP": 0.1, "topK": 20}',
    preamble_prompt: "I'm a developer who wants to learn about Firebase and you are a helpful assistant who knows everything there is to know about Firebase!"
  },
});

// Load Remote Config
await template.load()
```
หลังจากโหลดเทมเพลตแล้ว ให้ใช้ template.evaluate() เพื่อนําเข้าพารามิเตอร์และค่าจากเทมเพลต
```
// Add template parameters to config
const config = template.evaluate();
```
หากตั้งค่าเงื่อนไขในเทมเพลต Remote Config (ไม่บังคับ) ให้กําหนดและระบุค่าที่ต้องการ ดังนี้
- หากใช้เงื่อนไขแบบเปอร์เซ็นต์ ให้เพิ่ม randomizationId ที่ต้องการใช้ประเมินเงื่อนไขภายในฟังก์ชัน template.evaluate()
- หากใช้สัญญาณที่กำหนดเอง ให้กําหนดแอตทริบิวต์และค่าของแอตทริบิวต์ สัญญาณที่กําหนดเองพร้อมใช้งานใน Firebase Admin Node.js SDK 12.5.0 ขึ้นไป
เช่น คุณอาจตั้งค่ารหัสการติดตั้ง Firebase เป็น randomizationId หรือรหัสผู้ใช้ เพื่อให้มั่นใจว่าระบบจะเพิ่มผู้ใช้แต่ละรายที่ติดต่อเซิร์ฟเวอร์ของคุณลงในกลุ่มแบบสุ่มที่เหมาะสม version เป็นสัญญาณที่กําหนดเองเพื่อกําหนดเป้าหมายเวอร์ชันไคลเอ็นต์ที่เฉพาะเจาะจง และ platform เป็นสัญญาณที่กําหนดเองเพื่อกําหนดเป้าหมายแพลตฟอร์มไคลเอ็นต์

หมายเหตุ: ตัวอย่างต่อไปนี้เป็นตัวอย่างที่เข้าใจง่าย ในสถานการณ์จริง คุณอาจกําหนดค่าเซิร์ฟเวอร์ให้สร้างรหัสแบบสุ่มที่ไม่ซ้ำกันสําหรับไคลเอ็นต์ทุกราย วิธีนี้ช่วยให้ Remote Config แสดงค่าเดียวกันให้กับผู้ใช้แต่ละรายอย่างสม่ำเสมอ โดยอิงตามกลุ่มที่ได้รับมอบหมายในเงื่อนไขที่อิงตามเปอร์เซ็นต์

ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับเงื่อนไขได้ที่ประเภทกฎเงื่อนไข
```
// Add template parameters to `config`. Evaluates the
// template and returns the parameter value assigned to
// the group assigned to the {randomizationId} and version.
const config = template.evaluate({
  randomizationId: "2ac93c28-c459-4760-963d-a3974ec26c04",
  version: "1.0",
  platform: "Android"
});
```
สำคัญ: หากไม่ได้ระบุ randomizationId หรือสัญญาณที่กำหนดเองเมื่อประเมินเทมเพลต ระบบจะแสดงผลค่าเริ่มต้นจากเทมเพลต Remote Config
จากนั้นดึงค่าพารามิเตอร์ที่ต้องการจากค่าคงที่การกําหนดค่า ใช้ getters เพื่อแปลงค่าจาก Remote Config ให้เป็นรูปแบบที่คาดไว้ ระบบรองรับประเภทต่อไปนี้
- บูลีน: getBoolean
- ออบเจ็กต์: getValue
- หมายเลข: getNumber
- สตริง: getString
ตัวอย่างเช่น หากคุณติดตั้งใช้งาน Vertex AI ในเซิร์ฟเวอร์และต้องการเปลี่ยนแปลงโมเดลและพารามิเตอร์ของโมเดล คุณอาจต้องกำหนดค่าพารามิเตอร์สำหรับ model_name และ generationConfig ตัวอย่างวิธีเข้าถึงค่าของ Remote Config มีดังนี้
```
// Replace defaults with values from Remote Config.
const generationConfig =
  JSON.parse(
    config.getString('generation_config'));

const is_ai_enabled = config.getBool('is_ai_enabled');

const model = config.getString('model_name');

// Generates a prompt comprised of the Remote Config
// parameter and prepends it to the user prompt
const prompt = `${config.getString('preamble_prompt')} ${req.query.prompt}`;
```
หากเซิร์ฟเวอร์ทำงานต่อเนื่องเป็นเวลานาน ซึ่งต่างจากสภาพแวดล้อมแบบเซิร์ฟเวอร์เสมือน ให้ใช้ setInterval เพื่อโหลดเทมเพลตซ้ำเป็นระยะๆ เพื่อให้แน่ใจว่าคุณดึงข้อมูลเทมเพลตล่าสุดจากเซิร์ฟเวอร์ Remote Config เป็นระยะๆ

ขั้นตอนที่ 4: ตั้งค่าพารามิเตอร์เฉพาะเซิร์ฟเวอร์ใน Remote Config

ถัดไป ให้สร้างเทมเพลตRemote Configเซิร์ฟเวอร์และกำหนดค่าพารามิเตอร์และค่าที่จะใช้ในแอป

วิธีสร้างเทมเพลต Remote Config สำหรับเซิร์ฟเวอร์โดยเฉพาะ

เปิดหน้าพารามิเตอร์คอนโซล Firebase Remote Config แล้วเลือกเซิร์ฟเวอร์จากตัวเลือกไคลเอ็นต์/เซิร์ฟเวอร์
กําหนดพารามิเตอร์ Remote Config ที่มีชื่อและประเภทข้อมูลเดียวกับพารามิเตอร์ที่คุณกําหนดในแอป แล้วระบุค่า ค่าเหล่านี้จะลบล้าง defaultConfig ที่คุณตั้งค่าไว้ในกําหนดค่าแอปพลิเคชันเซิร์ฟเวอร์เมื่อคุณดึงข้อมูลและประเมินเทมเพลต รวมถึงกําหนดค่าเหล่านี้ให้กับตัวแปร
(ไม่บังคับ) ตั้งค่าเงื่อนไขให้ใช้ค่ากับอินสแตนซ์หรือสัญญาณที่กําหนดเองแบบสุ่มอย่างต่อเนื่อง ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับเงื่อนไขได้ที่ประเภทกฎเงื่อนไข
เมื่อเพิ่มพารามิเตอร์เสร็จแล้ว ให้คลิกเผยแพร่การเปลี่ยนแปลง
ตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงแล้วคลิกเผยแพร่การเปลี่ยนแปลงอีกครั้ง

ขั้นตอนที่ 5: ติดตั้งใช้งานด้วย Cloud Functions หรือ Cloud Run

หากแอปพลิเคชันเซิร์ฟเวอร์มีน้ำหนักเบาและทำงานตามเหตุการณ์ คุณควรพิจารณาทำให้โค้ดใช้งานได้โดยใช้ Cloud Functions ตัวอย่างเช่น สมมติว่าคุณมีแอปที่มีบทสนทนาของตัวละครที่ทำงานด้วย Generative AI API (เช่น Google AI หรือ Vertex AI) ในกรณีนี้ คุณสามารถโฮสต์ตรรกะการแสดง LLM ในฟังก์ชันที่แอปเรียกใช้แบบออนดีมานด์

หากต้องการใช้โซลูชันที่ใช้ Cloud Functions รุ่นที่ 2 กับ Remote Config ฝั่งเซิร์ฟเวอร์ โปรดดูใช้ Remote Config ฝั่งเซิร์ฟเวอร์กับ Cloud Functions และ Vertex AI
ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการทำให้แอปใช้งานได้ด้วย Cloud Functions ได้ที่เริ่มต้นใช้งาน: เขียน ทดสอบ และทำให้ฟังก์ชันแรกใช้งานได้
ลองใช้ฟังก์ชันเรียกใช้ได้ตัวอย่างที่มี Remote Config และ App Check ฝั่งเซิร์ฟเวอร์ที่ เรียก Vertex AI Gemini API ด้วย Remote Config และ App Check

หากแอปพลิเคชันของคุณมีไว้เพื่อใช้งานในระยะยาว (เช่น เว็บแอปที่มีชิ้นงาน) คุณอาจพิจารณาใช้ Cloud Run หากต้องการทำให้แอปเซิร์ฟเวอร์ใช้งานได้ด้วย Cloud Run ให้ทำตามคำแนะนำในการเริ่มต้นใช้งานอย่างรวดเร็ว: ทำให้บริการ Node.js ใช้งานได้ใน Cloud Run

ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับกรณีการใช้งานที่เหมาะสมที่สุดสำหรับ Cloud Run และ Cloud Functions ได้ที่ Cloud Functions กับ Cloud Run: กรณีใดควรใช้แพลตฟอร์มใด