Vertex AI in Firebase でアプリを開発する場合は、メインガイドで説明されている基本よりも詳しい情報が必要になることがあります。このセクションで説明するソリューションは、より高度なユースケースに関するガイダンスを提供します。
ファイルを管理し、マルチモーダル リクエストに大きなファイルを含める
Cloud Storage for Firebase を使用すると、高速で安全かつスケーラブルなインフラストラクチャを使用してファイルの保存と管理を行うことができます。また、Cloud Storage for Firebase URL を使用して、マルチモーダル リクエストに大きなファイルを含めることができます。
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未承認のクライアントからアプリを保護する
モバイルアプリやウェブアプリの場合、Gemini API とプロジェクト リソース（チューニング済みモデルなど）を未承認のクライアントによる不正使用から保護する必要があります。Firebase App Check を使用すると、すべての API 呼び出しが実際のアプリからのものであることを確認できます。
Firebase App Check のソリューションを見る
ランタイム構成を動的に条件付きで設定する
実行時の条件に基づいて構成を設定する場合は、Firebase Remote Config を使用します。一例として、エンドユーザーのロケーションに基づいて、Vertex AI サービスと生成モデルを実行するロケーションを変更します。
アプリの新バージョンをリリースせずにアプリ内の値を更新する
アプリの新しいバージョンをリリースせずに、アプリの値を動的に変更する必要がある場合は、Firebase Remote Config を使用できます。たとえば、新しいモデル バージョンがリリースされたときにモデル名を更新したり、システムの手順、プロンプト、安全性設定、リクエストの入力を変更したりします。
Google は、他のソリューションやガイドの開発に積極的に取り組んでいます。後日またお越しください。