استخدام ميزة "المساعدة المستندة إلى الذكاء الاصطناعي" في SQL Connect

يمكنك استخدام Gemini في Firebase للمساعدة في صياغة المخططات والاستعلامات والتعديلات لـ رمز من جهة العميل.

يمكنك وصف تطبيقك أو نموذج البيانات أو استعلام أو تعديل مطلوب بلغة طبيعية، وسينشئ Gemini في Firebase ما يعادله في SQL Connect

تتوفّر هذه المساعدة المستندة إلى الذكاء الاصطناعي في سياقات التطوير التالية:

  • في وحدة تحكّم Firebase، يمكنك إنشاء المخططات والعمليات واختبارها ونشرها.
  • في بيئتك المحلية، يمكنك استخدام Firebase CLI وإضافة SQL Connect إلى VS Code لإنشاء تطبيقك واختباره وتطويره باستخدام المحاكي.
  • يمكن لأدوات التطوير المستندة إلى الذكاء الاصطناعي استخدام خادم Firebase MCP لإنشاء تطبيقك واختباره وتطويره.

يمكنك الاطّلاع على مزيد من المعلومات عن بنية SQL Connect المخططات و الاستعلامات و التعديلات في الأدلة.

كيف تستخدم AI assistance for SQL Connect بياناتك؟

لمزيد من المعلومات، يمكنك الاطّلاع على كيف يستخدم "Gemini في Firebase بياناتك.

إعداد AI assistance for SQL Connect

لاستخدام المساعدة المستندة إلى الذكاء الاصطناعي مع SQL Connect، فعِّل "Gemini في Firebase كما هو موضّح في إعداد Gemini في Firebase.

إنشاء المخططات والاستعلامات والتعديلات باستخدام "Gemini في Firebase"

يمكنك استخدام المساعدة المستندة إلى الذكاء الاصطناعي في SQL Connect في العديد من مهام سير العمل.

في وحدة التحكّم Firebase

عند إنشاء خدمة SQL Connect، تقدّم وحدة تحكّم Firebase تجربة "البدء مع Gemini".

يمكنك وصف فكرة تطبيق، وستنشئ المساعدة المستندة إلى الذكاء الاصطناعي ما يلي:

  • مخطط كامل استنادًا إلى فكرة تطبيقك
  • أمثلة على العمليات وتعديلات البيانات

من صفحة البيانات، يمكنك استخدام الزر ساعدني في كتابة GraphQLpen_spark لإنشاء العمليات وتنفيذها استنادًا إلى اللغة الطبيعية. يمكنك الاطّلاع على بعض الأمثلة على حالات الاستخدام.

تم وصف سير العمل هذا في دليل البدء. يمكنك المتابعة في بيئة التطوير المحلية باستخدام المخطط والعمليات التي تم نشرها.

في بيئتك المحلية

يمكنك أيضًا الحصول على مساعدة بمساعدة الذكاء الاصطناعي من Firebase CLI وإضافة SQL Connect إلى VS Code.

يمكنك تقديم فكرة تطبيقك إلى firebase init dataconnect، وستنشئ ما يلي:

  • مخطط كامل استنادًا إلى فكرة تطبيقك
  • أمثلة على العمليات وتعديل بيانات أولية

توفّر إضافة SQL Connect إلى VS Code الميزات التالية:

  • Generates/Refine Operations Code Lens لتحويل تعليقات GraphQL إلى SQL Connect عمليات.
  • تكامل سلس مع Gemini Code Assist وخادم Firebase MCP

تم وصف سير العمل هذا في دليل البدء لإنشاء النماذج الأولية محليًا.

استخدام خادم Firebase MCP مع أدوات التطوير المستندة إلى الذكاء الاصطناعي

يعمل خادم Firebase MCP مع أي أدوات مساعدة مستندة إلى الذكاء الاصطناعي يمكنها العمل كعميل MCP ، بما في ذلك Gemini CLI وGemini Code Assist وCursor وVisual Studio Code Copilot وClaude Desktop وWindsurf Editor.

يوفّر خادم Firebase MCP سياقًا وإمكانات إضافية لمساعدة أدوات التطوير المستندة إلى الذكاء الاصطناعي على العمل بشكل أفضل مع SQL Connect. ويمكنه إجراء ما يلي:

  • إعداد أدلة مشاريع جديدة وحِزم تطوير برامج (SDK) تم إنشاؤها
  • إنشاء المخططات والعمليات وتكرارها استنادًا إلى أخطاء التجميع
  • تنفيذ العمليات على المحاكي المحلي أو الخدمات الخلفية
  • جمع معلومات عن الخدمات الحالية

لاستخدام خادم Firebase MCP:

  1. يمكنك إعداد عميل MCP باتّباع هذا الدليل.
  2. يمكنك طلب المساعدة بشأن SQL Connect. أمثلة على الطلبات:
    1. إعداد مشروع SQL Connect لتطبيق توصيل البيتزا
    2. إصلاح أخطاء تجميع SQL Connect
    3. "في الصفحة الرئيسية، أريد عرض غرف الدردشة النشطة وقائمة الأصدقاء. إنشاء استعلام SQL Connect."
    4. ما هم المستخدمون في محاكي SQL Connect المحلي؟
    5. ما هي مناطق Google Cloud التي تتوفّر فيها خدمات SQL Connect؟

أمثلة على حالات الاستخدام لإنشاء العمليات

تصف الأقسام التالية أمثلة على حالات الاستخدام:

عرض أفضل خمسة أفلام بترتيب تنازلي حسب التقييم

لاستخدام AI assistance for SQL Connect لإنشاء GraphQL استنادًا إلى اللغة الطبيعية:

  1. في وحدة تحكّم Firebase، انتقِل إلى قواعد البيانات ومساحة التخزين > SQL Connect.

  2. اختَر خدمتك ومصدر بياناتك، ثم افتح علامة التبويب البيانات.

  3. انقر على رمز ساعدني في كتابة GraphQLpen_spark. صِف بلغة طبيعية الـ استعلام أو التعديل الذي تريد إنشاءه، ثم انقر على إنشاء.

    على سبيل المثال، إذا كنت تستخدم مصدر بيانات "الأفلام" المشار إليه في "الإنشاء باستخدام SQL Connect (الويب)" الدرس التطبيقي حول الترميز، يمكنك أن تطلب "عرض أفضل خمسة أفلام لعام 2022 بترتيب تنازلي حسب التقييم"، ما قد يعرض نتيجة مثل ما يلي:

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

  4. راجِع الردّ:

    • إذا بدا الردّ صحيحًا، انقر على إدراج لإدراجه في أداة تعديل الرموز.
    • إذا كان من الممكن تحسين الردّ، انقر على تعديل، وعدِّل الـ طلب، ثم انقر على إعادة الإنشاء.

  5. بعد قبول الردّ، اضبط ما يلي في قسم المَعلمات ، إذا كان ذلك منطبقًا:

    • المتغيّرات: إذا كان الاستعلام أو التعديل يحتوي على متغيّرات، حدِّد ها هنا. استخدِم JSON لتحديدها، على سبيل المثال، {"title":"The Matrix", "releaseYear":"1999"}.
    • الإذن: اختَر سياق الإذن(المشرف أو المستخدم الذي تم التحقّق من هويته أو المستخدم الذي لم يتم التحقّق من هويته) الذي سيتم تشغيل الاستعلام أو التعديل به.

  6. انقر على تشغيل في أداة تعديل الرموز وراجِع النتائج.

لاختبار استعلامات أو تعديلات متعددة في أداة تعديل الرموز، تأكَّد من تسميتها. على سبيل المثال، تم تسمية الاستعلام التالي GetMovie. انقل مؤشر الماوس إلى السطر الأول من الاستعلام أو التعديل لتفعيل الزر تشغيل.

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

إنشاء تعديل يضيف فيلمًا إلى قاعدة البيانات استنادًا إلى بيانات أدخلها المستخدم

يوضّح هذا المثال كيفية استخدام اللغة الطبيعية لإنشاء تعديل GraphQL يملأ قاعدة البيانات. يفترض هذا المثال أنّك تستخدم مخطط قاعدة بيانات الأفلام المستخدَم في Firebase SQL Connect مستندات و"الإنشاء باستخدام SQL Connect (الويب)" الدرس التطبيقي حول الترميز.

  1. في وحدة تحكّم Firebase، انتقِل إلى قواعد البيانات ومساحة التخزين > SQL Connect.

  2. اختَر خدمتك ومصدر بياناتك، ثم افتح علامة التبويب البيانات.

  3. انقر على رمز ساعدني في كتابة GraphQLpen_spark وصِف التعديل:

    Create a movie based on user input.

  4. انقر على إنشاء. سيتم عرض التعديل. على سبيل المثال، قد يعرض Gemini تعديلاً مثل:

    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. راجِع الناتج. إذا لزم الأمر، انقر على تعديل لتحسين الطلب، ثم انقر على إعادة الإنشاء.

  6. بعد ذلك، انقر على إدراج لإدراج التعديل في محرِّر البيانات.

  7. لتنفيذ التعديل، عليك إضافة متغيّرات. من قسم المَعلمات ، افتح المتغيّرات وأدرِج بعض المتغيّرات التجريبية:

    {"title":"My amazing movie", "releaseYear":2024, "genre": "Comedy",
"rating": 8, "description": "A new movie to test mutations",
"imageUrl": "", "tags": ["comedy","space travel"]}

  8. انقر على تشغيل.

  9. بعد ذلك، أنشئ استعلامًا يتحقّق من إضافة فيلمك. انقر على ساعدني في كتابة GraphQL pen_spark، وفي المربّع الذي يظهر، اكتب طلبك:

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

    قد يعرض Gemini ردًا مثل ما يلي:

    query ComedySpaceTravelMovies2024 @auth(level: PUBLIC) {
  movies(
    where: {
    releaseYear: { eq: 2024 },
    tags: { includesAll: ["space travel", "comedy"] }
    }
  ) {
      id
      title
      imageUrl
      releaseYear
      genre
      rating
      description
      tags
    }
}

  10. أدرِج الاستعلام وشغِّله. يجب أن يظهر الفيلم الذي أضفته في حقل السجلّ.

إنشاء استعلام يعرض المراجعات استنادًا إلى النوع والتقييمات التي يقدّمها المستخدم

يوضّح هذا المثال كيفية استخدام اللغة الطبيعية لإنشاء استعلام GraphQL. يفترض هذا المثال أنّك تستخدم قاعدة بيانات الأفلام المستخدَمة في Firebase SQL Connect المستندات و"الإنشاء باستخدام SQL Connect (الويب)" الدرس التطبيقي حول الترميز.

  1. في وحدة تحكّم Firebase، انتقِل إلى قواعد البيانات ومساحة التخزين > SQL Connect.

  2. اختَر خدمتك ومصدر بياناتك، ثم افتح علامة التبويب البيانات.

  3. انقر على رمز ساعدني في كتابة GraphQLpen_spark وصِف الاستعلام:

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

  4. انقر على إنشاء. سيتم عرض الاستعلام. على سبيل المثال، قد يعرض Gemini استعلامًا مثل:

    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. راجِع الناتج. إذا لزم الأمر، انقر على تعديل لتحسين الطلب، ثم انقر على إعادة الإنشاء.

  6. بعد ذلك، انقر على إدراج لإدراج التعديل في محرِّر البيانات.

  7. لاختبار هذا الاستعلام، عليك إضافة متغيّرات. من قسم المَعلمات ، افتح المتغيّرات وأدرِج متغيّرات لاستخدامها في الاختبار:

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

  8. انقر على تشغيل.

تصميم الطلبات لأدوات المساعدة المستندة إلى الذكاء الاصطناعي الخارجية

كما هو الحال مع جميع أدوات المساعدة المستندة إلى الذكاء الاصطناعي، تؤدي الطلبات الأفضل إلى نتائج أكثر فائدة.

عند تقديم طلبات بلغة طبيعية إلى "Gemini في Firebase"، يترجم المساعد في الخلفية بياناتك إلى طلب أكثر تطورًا.

إذا كنت تعمل مع أدوات ذكاء اصطناعي خارجية، مثل Cursor أو Windsurf، يمكنك الحصول على اقتراحات أفضل SQL Connect باستخدام طلبات مماثلة وأكثر تفصيلاً.

لقد نشرنا نماذج طلبات لتنزيلها وتعديلها ونسخها إلى بيئة التطوير المتكاملة (IDE):

بعد التنزيل والتعديل، أنشئ طلبًا في أداة مألوفة (مثل Cursor أو Windsurf) على النحو التالي:

  • في Cursor (احرص على مراجعة أحدث التعليمات من Cursor):

    1. انقر على رمز الإعدادات في أعلى يسار الصفحة.
    2. انقر على علامة التبويب القواعد.
    3. ضمن قواعد المشروع، انقر على الزر إضافة قاعدة جديدة.
    4. انسخ القاعدة والصقها.

  • في Windsurf (احرص على مراجعة أحدث التعليمات من Windsurf):

    1. افتح نافذة Cascade بالنقر على الزر Cascade في أعلى يسار الصفحة.
    2. انقر على رمز التخصيصات في قائمة شريط التمرير أعلى يسار Cascade، ثم انتقِل إلى لوحة القواعد.
    3. انقر على الزر + Global أو + Workspace لإنشاء قواعد جديدة على مستوى العالم أو مساحة العمل، على التوالي.
    4. انسخ القاعدة والصقها.

تحديد المشاكل وحلّها AI assistance for SQL Connect

يمكنك الاطّلاع على تحديد المشاكل وحلّها في "Gemini في Firebase".

الأسعار

AI assistance for SQL Connect تتوفّر كجزء من "Gemini في Firebase وهي مضمّنة للمستخدمين الأفراد.

لمزيد من المعلومات، يمكنك الاطّلاع على أسعار Gemini في Firebase.

الخطوات التالية