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Atualizar dinamicamente a Vertex AI no app do Firebase com a Configuração remota do Firebase

Ao chamar o Gemini API no app usando um SDK Vertex AI in Firebase, a solicitação contém vários parâmetros que controlam as respostas da IA generativa. Geralmente, eles incluem o nome do modelo, a configuração de geração de modelo (tokens máximos, temperatura etc.), configurações de segurança, instruções do sistema e dados de solicitação.

Na maioria dos casos, é recomendável mudar esses valores sob demanda ou conforme necessário para vários cenários:

Atualize seu modelo de IA generativa sem lançar um novo app. É possível fazer upgrade para versões de modelo mais recentes e estáveis antes que as versões anteriores sejam desativadas, mudar para modelos de menor custo ou de maior desempenho com base nas necessidades e nos atributos dos usuários ou implantar condicionalmente os modelos mais recentes e melhores em segmentos de usuários específicos (como testadores Beta).
Defina o local em que você acessa o modelo para que ele fique mais próximo dos usuários.
Faça testes A/B de diferentes instruções e comandos do sistema e, em seguida, implemente aos poucos os valores do experimento vencedor para os usuários.
Use flags de recursos para expor ou ocultar rapidamente recursos de IA generativa no app.

O Firebase Remote Config faz tudo isso e mais ainda, permitindo que você atualize os valores dos parâmetros conforme necessário e condicionalmente para instâncias de apps que correspondem às características definidas no console Firebase, sem lançar uma nova versão do app.

Este guia de solução apresenta casos de uso recomendados específicos e descreve como adicionar Remote Config ao seu app de IA generativa.

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Por que usar Firebase Remote Config com seu app?

O Firebase Remote Config permite ajustar dinamicamente o comportamento do app sem precisar de atualizações. Isso é especialmente útil para apps que usam IA generativa, em que a iteração rápida e o ajuste fino são cruciais.

Casos de uso essenciais para Remote Config com apps de IA generativa

Recomendamos o uso de Remote Config com Vertex AI in Firebase para os seguintes casos de uso essenciais:

Faça upgrade para a versão mais recente do modelo sem uma atualização do app:use os parâmetros Remote Config para mudar o nome do modelo conforme necessário, para que você possa fazer upgrade para a versão mais recente do modelo Gemini preferido assim que ela estiver disponível.
Atualize as instruções do sistema e as configurações de segurança sem uma atualização do app:armazene as instruções do sistema e as configurações de segurança nos parâmetros Remote Config para garantir que elas possam ser alteradas sob demanda se você descobrir problemas após a implantação.
Reduza os riscos e aplique a segurança da IA:use os lançamentos do Remote Config para lançar de maneira segura e gradual as mudanças de IA generativa para usuários de iOS e Android.

Casos de uso avançados e recomendados para Remote Config com apps de IA generativa

Depois de instrumentar o app com Remote Config e Google Analytics, você pode conferir casos de uso avançados:

Definir a localização com base na localização do cliente:use condições Remote Config para definir a localização do modelo com base na localização detectada do cliente.
Teste modelos diferentes: teste e alterne rapidamente entre vários modelos de IA generativa ou implante modelos diferentes em diferentes segmentos de usuários para encontrar o melhor para seu caso de uso específico.
Otimizar o desempenho do modelo: ajuste os parâmetros do modelo, como prompt do sistema, máximo de tokens de saída, temperatura e outras configurações.
Use diferentes instruções do sistema, solicitações e configuração de modelo com base nos atributos do cliente:ao usar Remote Config com Google Analytics, é possível criar condições com base nos atributos do cliente ou em públicos-alvo personalizados e definir parâmetros diferentes com base nesses atributos.

Por exemplo, se você estiver usando a IA generativa para oferecer suporte técnico no app, defina instruções do sistema específicas para a plataforma do app para garantir que instruções precisas sejam fornecidas aos usuários do Android, iOS e da plataforma da Web.
Personalize as experiências para cada usuário: use a personalização Remote Config para determinar automaticamente as configurações de IA generativa ideais para cada usuário.
Controlar custos: ajuste remotamente quais modelos de IA generativa são chamados, com que frequência eles são usados e configure dinamicamente os valores máximos de token de saída com base no público-alvo do usuário para reduzir custos desnecessários.
Otimize a experiência e os resultados do app:use A/B Testing com Remote Config nos seus apps iOS, Android e Flutter para testar mudanças nos parâmetros de IA generativa em diferentes segmentos de usuários e conferir como elas afetam as principais métricas, como retenção e receita.

Ao instrumentar seu app de IA generativa com Firebase Remote Config, você pode criar aplicativos com tecnologia de IA flexíveis, seguros e econômicos, além de criar experiências incríveis para seus usuários.

Adicionar o Firebase Remote Config ao app

Neste guia de solução, você vai usar Firebase Remote Config para atualizar dinamicamente os parâmetros no app Android que usam o SDK Vertex AI in Firebase. Você aprenderá o seguinte:

Busque e ative parâmetros, como nomes de modelos e instruções do sistema de Firebase Remote Config.
Atualize suas chamadas Gemini API para usar os parâmetros recuperados dinamicamente, permitindo alternar entre modelos diferentes ou modificar instruções do sistema sem uma atualização do app.
Controle os parâmetros remotamente, ajustando o comportamento e os recursos do modelo conforme necessário.

Pré-requisitos

Neste guia, pressupomos que você já sabe usar o JavaScript para desenvolver apps da Web. Este guia é independente de framework. Antes de começar, verifique se você fez o seguinte:

Conclua o Guia de início do SDK Vertex AI in Firebase. Verifique se você fez o seguinte:
1. Configure um projeto do Firebase novo ou existente, incluindo o uso do plano de preços Blaze e a ativação das APIs necessárias.
2. Conecte seu app ao Firebase, incluindo o registro e adição da configuração do Firebase.
3. Adicione o SDK e inicialize o serviço da Vertex AI e o modelo generativo no seu app.
Ative Google Analytics no projeto e adicione o SDK dele ao app (necessário para a segmentação condicional, como a definição do serviço e do local do modelo com base na localização do dispositivo cliente).

Etapa 1: definir valores de parâmetros no Console do Firebase

Crie um modelo de Remote Config do cliente e configure os parâmetros e valores para buscar e usar no app.

Abra o console Firebase e, no menu de navegação, abra Run e selecione Remote Config.
Verifique se o Cliente está selecionado no seletor Cliente/servidor na parte superior da página Remote Config.
- Se esta é a primeira vez que você usa modelos de cliente Remote Config, clique em Criar configuração. O painel Criar seu primeiro parâmetro é exibido.
- Se esta não for a primeira vez que você usa modelos Remote Config, clique em Adicionar parâmetro.

Defina os seguintes parâmetros Remote Config:

Nome do parâmetro	Descrição	Tipo	Valor padrão
`model_name`	Nome do modelo. Para acessar listas atualizadas de nomes de modelos a serem usados no código, consulte Nomes de modelos disponíveis.	String	`gemini-1.5-flash`
`system_instructions`	As instruções do sistema são como um "preâmbulo" que você adiciona antes que o modelo seja exposto a outras instruções do usuário final para influenciar o comportamento do modelo com base em necessidades e casos de uso específicos.	String	`You are a helpful assistant who knows everything there is to know about Firebase!`
`prompt`	Comando padrão para usar com o recurso de IA generativa.	String	`I am a developer who wants to know more about Firebase!`
`vertex_location`	Controle o local para executar o serviço Vertex AI e acessar um modelo. É possível definir condições para configurar essa opção com base na localização do cliente detectada por Google Analytics.	String	`us-central1`

Quando terminar de adicionar parâmetros, clique em Publicar alterações. Se esse não for um novo modelo Remote Config, revise as mudanças e clique em Publicar alterações novamente.

Etapa 2: adicionar e inicializar o SDK do Remote Config

Adicione e inicialize o SDK do Remote Config:

Abra o código em um editor de texto e importe Remote Config:

import { getRemoteConfig } from 'firebase/remote-config';

Na função principal e depois que o app do Firebase for inicializado para o SDK Vertex AI in Firebase, inicialize Remote Config:
```
  // Initialize Remote Config and get a reference to the service
  const remoteConfig = getRemoteConfig(app);
```
Defina um intervalo mínimo de busca. Nesse exemplo, o intervalo de busca padrão é de 3.600 segundos, mas recomendamos definir um intervalo de busca mínimo relativamente baixo no código durante o desenvolvimento.
```
remoteConfig.settings.minimumFetchIntervalMillis = 3600000;
```

Etapa 3: definir valores de parâmetros no app

Defina os valores de parâmetro padrão no app no objeto Remote Config para que ele funcione antes de se conectar ao back-end de Remote Config, se o acesso à rede do cliente for interrompido e/ou se nenhum valor for configurado no back-end.

Neste exemplo, você define manualmente valores padrão para o nome do modelo, as instruções do sistema, a solicitação do usuário e o local Vertex AI:

// Set default Remote Config parameter values
remoteConfig.defaultConfig = {
  model_name: 'gemini-1.5-flash',
  system_instructions:
    'You are a helpful assistant who knows everything there is to know about Firebase!',
  prompt: 'I am a developer who wants to know more about Firebase!',
  vertex_location: 'us-central1',
};

Etapa 4: buscar e ativar valores

Adicione getValue e fetchAndActivate às suas importações:

import { getValue, fetchAndActivate } from 'firebase/remote-config';

Depois que o código adicionado para configurar os valores padrão de Remote Config, busque e ative a configuração e atribua valores às constantes modelName, systemInstructions, prompt e vertexLocation.

// Fetch and activate Remote Config.
try {
  await fetchAndActivate(remoteConfig);
} catch(err) {
  console.error('Remote Config fetch failed', err);
}

console.log('Remote Config fetched.');

// Assign Remote Config values.
const modelName = getValue(remoteConfig, 'model_name').asString();
const systemInstructions = getValue(remoteConfig, 'system_instructions').asString();
const prompt = getValue(remoteConfig, 'prompt').asString();
const vertexLocation = getValue(remoteConfig, 'vertex_location').asString();

Etapa 5: atualizar as chamadas Vertex AI para usar valores Remote Config

Agora que o Remote Config está totalmente configurado, atualize o código para substituir valores codificados por valores provenientes de Remote Config. Por exemplo, se você estivesse usando o exemplo usado em Começar a usar a API Gemini usando a Vertex AI nos SDKs do Firebase, atualize-o da seguinte maneira:

// Initialize FirebaseApp
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);

// Initialize the Vertex AI service
// Optionally specify a location in which to run the service and access the model
const vertexAI = getVertexAI(firebaseApp, { location: vertexLocation });

// Initialize the generative model with a model that supports your use case
// Gemini 1.5 models are versatile and can be used with all API capabilities
const model = getGenerativeModel(vertexAI, {
  model: modelName,
  systemInstruction: systemInstruction
});

// Wrap in an async function so you can use await
async function run() {
  // Provide a prompt that contains text
  const userPrompt = prompt;

  // To generate text output, call generateContent with the text input
  const result = await model.generateContent(userPrompt);

  const response = result.response;
  const text = response.text();
  console.log(text);
}

Etapa 6: executar o app

Execute o app e verifique se ele está funcionando. Faça mudanças na configuração na página Remote Config no console do Firebase, publique as mudanças e verifique o resultado.

Próximas etapas

Saiba mais sobre Remote Config.
Adicione Google Analytics ao seu código para ativar o segmento.