Vertex AI for Firebase を使用して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的な知識を超える操作が必要になる場合があります。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、大きなファイルをマルチモーダル リクエストに含める
Cloud Storage for Firebase を使用すると、ファイルの保存と管理に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利用できます。また、Cloud Storage for Firebase の URL を使用して、大きなファイルをマルチモーダル リクエストに含めることもできます。
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未承認のクライアントからアプリを保護する
モバイルアプリとウェブアプリの場合、未承認のクライアントによる不正使用から 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。
ランタイム構成を動的かつ条件付きで設定
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。
アプリの新しいバージョンをリリースせずにアプリの値を更新する
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 バージョンのリリース時のモデル名の更新、リクエストに対するプロンプトや入力の変更などです。
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。