Uygulamanızı kullanıma sunmaya ve gerçek kullanıcıların üretken yapay zeka özelliklerinizle etkileşime geçmesine hazır olduğunuzda, en iyi uygulamalar ve önemli hususlarla ilgili bu yapılacaklar listesini inceleyin.
Genel
Firebase kullanan uygulamalar için genel lansman yapılacaklar listesini inceleyin
Bu Firebase lansman yapılacaklar listesi, Firebase uygulamasını üretime sunmadan önce dikkate almanız gereken önemli en iyi uygulamaları açıklar.
Firebase projelerinizin en iyi uygulamalara uyduğundan emin olun
Örneğin, geliştirme, test ve üretim için farklı Firebase projeleri kullandığınızdan emin olun. Projelerinizi yönetme ile ilgili daha fazla en iyi uygulamayı inceleyin.
Erişim ve güvenlik
Firebase kullanan uygulamalar için genel güvenlik kontrol listesini inceleyin
Bu güvenlik kontrol listesi, Firebase uygulamaları ve hizmetleriyle ilgili erişim ve güvenlikle ilgili önemli en iyi uygulamaları açıklar.
Firebase App Check'i uygulamaya başlayın
App Check, isteklerin gerçek uygulamanızdan geldiğini doğrulayarak Vertex AI Gemini API'i korumaya yardımcı olur. Apple platformları (DeviceCheck veya App Attest), Android (Play Integrity) ve web (reCAPTCHA Enterprise) için onay sağlayıcıları destekler.
Firebase API anahtarlarınız için kısıtlamalar ayarlama
Her Firebase API anahtarının "API kısıtlamaları" izin verilenler listesini inceleyin:
Vertex AI in Firebase API'sinin izin verilenler listesinde olduğundan emin olun.
Anahtarın izin verilenler listesinde yalnızca uygulamanızda kullandığınız Firebase hizmetlerine ait API'lerin bulunduğundan emin olun. Her ürün için izin verilenler listesinde bulunması gereken API'lerin listesine bakın.
Her Firebase API anahtarının kullanımını yalnızca uygulamanızdan gelen isteklerle (ör. Apple uygulaması için eşleşen bir paket kimliği) kısıtlamaya yardımcı olmak üzere "Uygulama kısıtlamaları"'nı ayarlayın. Anahtarınızı kısıtlasanız bile Firebase App Check alanının doldurulması kesinlikle önerilir.
Firebase ile ilgili API'lerin API anahtarlarını yalnızca Firebase projesini veya uygulamasını tanımlamak için kullandığını, API'yi çağırmak için yetkilendirme amacıyla kullanmadığını unutmayın.
Firebase projenizde kullanılmayan API'leri devre dışı bırakma
Örneğin, Gemini API'ü ilk kez Google AI Studio kullanarak denediyseniz artık Generative Language API'yi devre dışı bırakabilirsiniz. Uygulamanız artık Vertex AI in Firebase kullanıyor. Bu API, Vertex AI API ve Vertex AI in Firebase API yerine
Faturalandırma ve kota
Gerekli temel API'ler için kotalarınızı inceleyin
Vertex AI in Firebase'ü kullanmak için iki API gerekir: Vertex AI API'si ve Vertex AI in Firebase API'si.
Her API'nin kotası biraz farklı şekilde ölçülür. Bu da API'lerin farklı amaçlar için kullanılabileceği anlamına gelir. Önemli noktalar için Her API'nin kotalarını anlama başlıklı makaleyi inceleyin.
Kotaların modele ve bölgeye göre de değişebileceğini unutmayın. Bu nedenle, kotalarınızın kullanıcılarınıza ve kullanım alanlarınıza göre ayarlandığından emin olun.
Gerekirse kotayı düzenleyebilir veya kota artışı isteğinde bulunabilirsiniz.
Beklemediğiniz faturalardan kaçının
Üretim için en iyi uygulama olarak kullanımınızı izleyin ve bütçe uyarıları oluşturun.
Yapılandırmaların yönetimi
Üretim uygulamanızda kararlı bir model sürümü kullanın
Üretim uygulamanızda önizleme sürümü veya otomatik güncellenen sürüm değil, yalnızca kararlı model sürümlerini (gemini-1.5-flash-002 gibi) kullanın.
Otomatik olarak güncellenen bir sürüm kararlı bir sürümü işaret etse de işaret ettiği gerçek model sürümü, yeni bir kararlı sürüm yayınlandığında otomatik olarak değişir. Bu durum, beklenmedik davranışlara veya yanıtlara neden olabilir. Ayrıca, önizleme sürümleri yalnızca prototip oluşturma aşamasında önerilir.
Ayrıca, uygulamanızda kullanılan model adını kontrol etmek ve güncellemek için Firebase Remote Config kullanmanızı önemle tavsiye ederiz (ayrıntılar için sonraki bölüme bakın).
Firebase Remote Config'yi ayarlama ve kullanma
Remote Config ile, üretken yapay zeka özelliğinizin önemli yapılandırmalarını kodunuza sabit kodlamak yerine bulutta kontrol edebilirsiniz. Bu sayede, uygulamanızın yeni bir sürümünü yayınlamadan yapılandırmanızı güncelleyebilirsiniz. Remote Config ile çok şey yapabilirsiniz ancak üretken yapay zeka özelliğiniz için uzaktan kontrol etmenizi önerdiğimiz en önemli değerler şunlardır:
Uygulamanızı güncel tutun.
- Model adı: Yeni modeller kullanıma sunulduğunda veya diğer modellerin desteği sona erdiğinde uygulamanızın kullandığı modeli güncelleyin.
Değerleri ve girişleri müşteri özelliklerine göre veya testten ya da kullanıcılardan gelen geri bildirimleri dikkate alarak ayarlayın.
Model yapılandırması: Sıcaklığı, maksimum çıkış jetonlarını ve daha fazlasını ayarlayın.
Güvenlik ayarları: Çok fazla yanıt engelleniyorsa veya kullanıcılar zararlı yanıtlar bildiriyorsa güvenlik ayarlarını düzenleyin.
Sistem talimatları ve sağladığınız tüm istemler: Yanıtlarını ve davranışını yönlendirmek için modele gönderdiğiniz ek bağlamı ayarlayın. Örneğin, istemleri belirli müşteri türlerine göre uyarlamak veya yeni kullanıcılar için istemleri, mevcut kullanıcıların yanıtlarını oluşturmak için kullanılanlardan farklı olacak şekilde kişiselleştirmek isteyebilirsiniz.
Dilerseniz uygulamanın mevcut sürümünü Remote Config tarafından tanımlanan en son sürümle karşılaştırmak, kullanıcılara yükseltme bildirimi göstermek veya kullanıcıları yükseltmeye zorlamak için Remote Config içinde bir minimum_version parametresi de ayarlayabilirsiniz.
Vertex AI hizmetinin çalışacağı ve bir modele erişeceği konumu ayarlama
Konum belirlemek, maliyetleri azaltmanın yanı sıra kullanıcılarınızda gecikmeyi önlemeye de yardımcı olabilir.
Bir konum belirtmezseniz varsayılan değer us-central1 olur. Bu konumu başlatma sırasında ayarlayabilir veya isteğe bağlı olarak Firebase Remote Config kullanarak konumu her kullanıcının konumuna göre dinamik olarak değiştirebilirsiniz.