SQL Connect के लिए, एआई की मदद से काम करने वाले असिस्टेंट का इस्तेमाल करना

Firebase में Gemini का इस्तेमाल करके, क्लाइंट-साइड कोड के लिए स्कीमा, क्वेरी, और म्यूटेशन बनाएं.

अपने ऐप्लिकेशन, डेटा मॉडल या किसी क्वेरी या म्यूटेशन के बारे में सामान्य भाषा में बताएं. इसके बाद, Gemini in Firebase, SQL Connect के बराबर का कोड जनरेट करेगा.

एआई से मदद पाने की यह सुविधा, डेवलपमेंट के इन संदर्भों में उपलब्ध है:

  • Firebase कंसोल में, स्कीमा और कार्रवाइयां जनरेट की जा सकती हैं. साथ ही, उन्हें टेस्ट और डिप्लॉय किया जा सकता है.
  • अपने लोकल एनवायरमेंट में, Firebase CLI और SQL Connect VS Code एक्सटेंशन का इस्तेमाल किया जा सकता है. इससे, एम्युलेटर की मदद से अपने ऐप्लिकेशन पर जनरेट, टेस्ट, और डेवलप किया जा सकता है.
  • एआई की मदद से काम करने वाले डेवलपमेंट टूल, Firebase MCP सर्वर का इस्तेमाल करके, आपके ऐप्लिकेशन को जनरेट, टेस्ट, और डेवलप कर सकते हैं.

गाइड में SQL Connect स्कीमा, क्वेरी, और म्यूटेशन सिंटैक्स के बारे में ज़्यादा जानें.

AI assistance for SQL Connect आपके डेटा का इस्तेमाल कैसे करता है

ज़्यादा जानकारी के लिए, Firebase में Gemini आपके डेटा का इस्तेमाल कैसे करता है लेख पढ़ें.

AI assistance for SQL Connect सेट अप करें

SQL Connect के साथ एआई की मदद पाने के लिए, Firebase में Gemini को चालू करें. इसके लिए, Firebase में Gemini सेट अप करें लेख पढ़ें.

Firebase में Gemini की मदद से स्कीमा, क्वेरी, और म्यूटेशन जनरेट करना

SQL Connect के लिए, एआई की मदद से काम करने की सुविधा का इस्तेमाल कई वर्कफ़्लो में किया जा सकता है.

Firebase कंसोल में

SQL Connect सेवा बनाते समय, Firebase कंसोल "Gemini का इस्तेमाल शुरू करें" सुविधा देता है.

ऐप्लिकेशन के आइडिया के बारे में जानकारी देने पर, एआई की मदद से ये चीज़ें जनरेट की जा सकती हैं:

  • आपके ऐप्लिकेशन के आइडिया के आधार पर पूरा स्कीमा.
  • कार्रवाइयों और डेटा म्यूटेशन के उदाहरण.

डेटा पेज पर, GraphQL लिखने में मेरी मदद करोpen_spark बटन का इस्तेमाल करके, नैचुरल लैंग्वेज के आधार पर कार्रवाइयां जनरेट और लागू की जा सकती हैं. इस्तेमाल के कुछ उदाहरण देखें.

इस वर्कफ़्लो के बारे में, हमारी शुरू करने से जुड़ी गाइड में बताया गया है. डिप्लॉय किए गए स्कीमा और कार्रवाइयों के साथ, अपने लोकल डेवलपमेंट एनवायरमेंट में काम जारी रखा जा सकता है.

आपके लोकल एनवायरमेंट में

Firebase CLI और SQL Connect VS Code एक्सटेंशन से भी, एआई की मदद ली जा सकती है.

firebase init dataconnect को अपने ऐप्लिकेशन का आइडिया दिया जा सकता है. इसके बाद, यह इन चीज़ों को जनरेट करता है:

  • आपके ऐप्लिकेशन के आइडिया के आधार पर पूरा स्कीमा.
  • कार्रवाइयों के उदाहरण और सीड डेटा में बदलाव.

SQL Connect VS Code एक्सटेंशन में ये सुविधाएं मिलती हैं:

  • GraphQL टिप्पणियों को SQL Connect ऑपरेशंस में बदलने के लिए, Generates/Refine Operations Code Lens.
  • Firebase एमसीपी सर्वर के साथ आसान इंटिग्रेशन.

इस वर्कफ़्लो के बारे में, हमारी स्थानीय प्रोटोटाइपिंग के लिए शुरुआती गाइड में बताया गया है.

एआई की मदद से काम करने वाले डेवलपमेंट टूल के साथ Firebase MCP सर्वर का इस्तेमाल करना

Firebase MCP सर्वर, एमसीपी क्लाइंट के तौर पर काम करने वाले किसी भी एआई असिस्टेंट टूल के साथ काम करता है. इनमें Antigravity, Gemini CLI, Gemini Code Assist, Claude Code, Claude Desktop, Cline, Cursor, VS Code Copilot, Windsurf वगैरह शामिल हैं.

Firebase एमसीपी सर्वर, एआई की मदद से काम करने वाले डेवलपमेंट टूल को अतिरिक्त कॉन्टेक्स्ट और सुविधाएं उपलब्ध कराता है, ताकि वे SQL Connect के साथ बेहतर तरीके से काम कर सकें. यह सर्वर ये काम कर सकता है:

  • नई प्रोजेक्ट डायरेक्ट्री और जनरेट किए गए एसडीके टूल सेट अप करें.
  • कंपाइल करने से जुड़ी गड़बड़ियों के आधार पर, स्कीमा और कार्रवाइयां बनाएं और उनमें बदलाव करें.
  • लोकल एम्युलेटर या बैकएंड सेवाओं के ख़िलाफ़ कार्रवाइयां करें.
  • मौजूदा सेवाओं के बारे में जानकारी इकट्ठा करना.

Firebase एमसीपी सर्वर का इस्तेमाल करने के लिए:

  1. इस गाइड में दिए गए निर्देशों का पालन करके, अपना एमसीपी क्लाइंट सेट अप करें.
  2. SQL Connect से जुड़ी मदद मांगें. प्रॉम्प्ट के उदाहरण:
    1. "पिज़्ज़ा डिलीवरी ऐप्लिकेशन के लिए SQL Connect प्रोजेक्ट सेट अप करो."
    2. "SQL Connect कंपाइल करने से जुड़ी गड़बड़ियां ठीक करो."
    3. "मुझे होम पेज पर, चालू चैट रूम और दोस्तों की सूची दिखानी है. SQL Connect क्वेरी जनरेट करो."
    4. "मेरे लोकल SQL Connect एम्युलेटर में कौनसे उपयोगकर्ता हैं?"
    5. "मेरी SQL Connect सेवाएं, Google Cloud के किन क्षेत्रों में हैं?"

ऑपरेशन जनरेट करने के लिए, इस्तेमाल के उदाहरण

यहां दिए गए सेक्शन में, इस्तेमाल के उदाहरणों के बारे में बताया गया है:

सबसे ज़्यादा रेटिंग वाली पांच फ़िल्मों को रेटिंग के हिसाब से घटते क्रम में दिखाओ

नैचुरल लैंग्वेज के आधार पर GraphQL जनरेट करने के लिए, AI assistance for SQL Connect का इस्तेमाल करने का तरीका:

  1. Firebase console में, डेटाबेस और स्टोरेज > SQL Connect पर जाएं.

  2. अपनी सेवा और डेटा सोर्स चुनें. इसके बाद, डेटा टैब खोलें.

  3. GraphQL लिखने में मेरी मदद करोpen_spark आइकॉन पर क्लिक करें. आपको जिस क्वेरी या म्यूटेशन को जनरेट करना है उसके बारे में सामान्य भाषा में बताएं. इसके बाद, जनरेट करें पर क्लिक करें.

    उदाहरण के लिए, अगर आपको "SQL Connect (वेब) की मदद से बनाएं" कोडलैब में दिए गए Movies डेटा सोर्स का इस्तेमाल करना है, तो आपसे यह सवाल पूछा जा सकता है, "साल 2022 की टॉप पांच फ़िल्में, रेटिंग के हिसाब से घटते क्रम में दिखाओ." इसके जवाब में, आपको कुछ ऐसा नतीजा मिल सकता है:

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

  4. जवाब की समीक्षा करें:

    • अगर जवाब सही लगता है, तो कोड एडिटर में जवाब डालने के लिए, डालें पर क्लिक करें.
    • अगर जवाब को बेहतर बनाया जा सकता है, तो बदलाव करें पर क्लिक करें. इसके बाद, प्रॉम्प्ट को अपडेट करें और फिर से जनरेट करें पर क्लिक करें.

  5. जवाब स्वीकार करने के बाद, अगर लागू हो, तो पैरामीटर सेक्शन में जाकर ये सेटिंग करें:

    • वैरिएबल: अगर आपकी क्वेरी या म्यूटेशन में वैरिएबल शामिल हैं, तो उन्हें यहां तय करें. इन्हें तय करने के लिए JSON का इस्तेमाल करें. उदाहरण के लिए, {"title":"The Matrix", "releaseYear":"1999"}.
    • अनुमति: वह अनुमति का कॉन्टेक्स्ट चुनें जिसके साथ क्वेरी या म्यूटेशन चलाना है. जैसे, एडमिन, पुष्टि किया गया या पुष्टि नहीं किया गया.

  6. कोड एडिटर में चलाएं पर क्लिक करें और नतीजों की समीक्षा करें.

कोड एडिटर में एक से ज़्यादा क्वेरी या म्यूटेशन की जांच करने के लिए, पक्का करें कि उन्हें नाम दिया गया हो. उदाहरण के लिए, यहां दी गई क्वेरी को GetMovie नाम दिया गया है. चलाएं बटन को चालू करने के लिए, अपने कर्सर को क्वेरी या म्यूटेशन की पहली लाइन में ले जाएं.

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

उपयोगकर्ता के इनपुट के आधार पर, डेटाबेस में कोई मूवी जोड़ने के लिए म्यूटेशन बनाएं

इस उदाहरण में, नैचुरल लैंग्वेज का इस्तेमाल करके GraphQL म्यूटेशन जनरेट करने का तरीका बताया गया है. इससे आपके डेटाबेस में डेटा भर जाता है. इस उदाहरण में यह माना गया है कि आपने Firebase SQL Connect के दस्तावेज़ और "SQL Connect (वेब) की मदद से बनाएं" कोडलैब में इस्तेमाल किया गया मूवी डेटाबेस स्कीमा इस्तेमाल किया है.

  1. Firebase console में, डेटाबेस और स्टोरेज > SQL Connect पर जाएं.

  2. अपनी सेवा और डेटा सोर्स चुनें. इसके बाद, डेटा टैब खोलें.

  3. GraphQL लिखने में मेरी मदद करोpen_spark आइकॉन पर क्लिक करें और अपने म्यूटेशन के बारे में बताएं:

    Create a movie based on user input.

  4. जनरेट करें पर क्लिक करें. म्यूटेशन वापस कर दिया जाता है. उदाहरण के लिए, Gemini इस तरह का म्यूटेशन दिखा सकता है:

    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. जवाब की समीक्षा करें. अगर ज़रूरत हो, तो प्रॉम्प्ट को बेहतर बनाने के लिए बदलाव करें पर क्लिक करें. इसके बाद, फिर से जनरेट करें पर क्लिक करें.

  6. इसके बाद, डेटा एडिटर में म्यूटेशन डालने के लिए, शामिल करें पर क्लिक करें.

  7. म्यूटेशन को लागू करने के लिए, आपको वैरिएबल जोड़ने होंगे. पैरामीटर सेक्शन में जाकर, वैरिएबल खोलें और कुछ टेस्ट वैरिएबल शामिल करें:

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

  8. Run पर क्लिक करें.

  9. इसके बाद, एक ऐसी क्वेरी बनाएं जिससे यह पुष्टि हो सके कि आपकी फ़िल्म जोड़ दी गई है. GraphQL लिखने में मेरी मदद करो pen_spark पर क्लिक करें. इसके बाद, दिखने वाले बॉक्स में अपना प्रॉम्प्ट डालें:

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

    Gemini इस तरह का जवाब दे सकता है:

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

  10. क्वेरी डालें और उसे चलाएं. आपने जो फ़िल्म जोड़ी है वह इतिहास फ़ील्ड में दिखनी चाहिए.

ऐसी क्वेरी बनाएं जो उपयोगकर्ता के दिए गए जॉनर और रेटिंग के आधार पर समीक्षाओं की सूची बनाए

इस उदाहरण में, GraphQL क्वेरी जनरेट करने के लिए रोज़मर्रा की भाषा का इस्तेमाल करने का तरीका बताया गया है. इस उदाहरण में यह माना गया है कि Firebase SQL Connect दस्तावेज़ और "SQL Connect (वेब) के साथ बनाएं" कोडलैब में इस्तेमाल किए गए मूवी डेटाबेस का इस्तेमाल किया जा रहा है.

  1. Firebase console में, डेटाबेस और स्टोरेज > SQL Connect पर जाएं.

  2. अपनी सेवा और डेटा सोर्स चुनें. इसके बाद, डेटा टैब खोलें.

  3. GraphQL लिखने में मेरी मदद करोpen_spark आइकॉन पर क्लिक करें और अपनी क्वेरी के बारे में बताएं:

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

  4. जनरेट करें पर क्लिक करें. क्वेरी वापस भेज दी जाती है. उदाहरण के लिए, Gemini इस तरह की क्वेरी का जवाब दे सकता है:

    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. जवाब की समीक्षा करें. अगर ज़रूरत हो, तो प्रॉम्प्ट को बेहतर बनाने के लिए बदलाव करें पर क्लिक करें. इसके बाद, फिर से जनरेट करें पर क्लिक करें.

  6. इसके बाद, डेटा एडिटर में म्यूटेशन डालने के लिए, शामिल करें पर क्लिक करें.

  7. इस क्वेरी को टेस्ट करने के लिए, आपको वैरिएबल जोड़ने होंगे. पैरामीटर सेक्शन में जाकर, वैरिएबल खोलें और टेस्टिंग के लिए इस्तेमाल किए जाने वाले वैरिएबल शामिल करें:

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

  8. Run पर क्लिक करें.

तीसरे पक्ष के एआई की मदद करने वाले टूल के लिए प्रॉम्प्ट डिज़ाइन करना

एआई की मदद से काम करने वाले सभी टूल की तरह, बेहतर प्रॉम्प्ट से ज़्यादा काम के नतीजे मिलते हैं.

Firebase में Gemini को बोलचाल की भाषा में प्रॉम्प्ट देने पर, असिस्टेंट आपके इनपुट को ज़्यादा बेहतर प्रॉम्प्ट में बदल देता है.

अगर Cursor या Windsurf जैसे तीसरे पक्ष के एआई टूल का इस्तेमाल किया जा रहा है, तो मिलते-जुलते और ज़्यादा जानकारी वाले प्रॉम्प्ट का इस्तेमाल करके, बेहतर SQL Connect सुझाव पाए जा सकते हैं.

हमने आपके लिए प्रॉम्प्ट टेंप्लेट पब्लिश किए हैं. इन्हें डाउनलोड किया जा सकता है, अपने हिसाब से बदला जा सकता है, और अपने आईडीई में कॉपी किया जा सकता है:

डाउनलोड करने और उसमें बदलाव करने के बाद, जाने-पहचाने टूल (उदाहरण के लिए, Cursor या Windsurf) में इस तरह से प्रॉम्प्ट बनाएं:

  • Cursor में (Cursor से मिले नए निर्देशों को ज़रूर पढ़ें):

    1. सबसे ऊपर दाईं ओर मौजूद, सेटिंग आइकॉन पर क्लिक करें.
    2. नियम टैब को चुनें.
    3. प्रोजेक्ट के नियम में जाकर, नया नियम जोड़ें बटन पर क्लिक करें.
    4. नियम को कॉपी करें और चिपकाएं.

  • Windsurf में (Windsurf के नए निर्देश ज़रूर देखें):

    1. सबसे ऊपर दाएं कोने में मौजूद, कैस्केड बटन पर क्लिक करके, कैस्केड विंडो खोलें.
    2. कैस्केड में सबसे ऊपर दाईं ओर मौजूद स्लाइडर मेन्यू में, कस्टमाइज़ेशन आइकॉन पर क्लिक करें. इसके बाद, नियम पैनल पर जाएं.
    3. ग्लोबल या वर्कस्पेस लेवल पर नए नियम बनाने के लिए, + ग्लोबल या + Workspace बटन पर क्लिक करें.
    4. नियम को कॉपी करें और चिपकाएं.

समस्या हल करना AI assistance for SQL Connect

Firebase में Gemini से जुड़ी समस्या हल करना लेख पढ़ें.

कीमत

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ज़्यादा जानकारी के लिए, Firebase में Gemini की कीमत देखें.

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