使用 Firebase 遠端設定，在 Firebase 應用程式中動態更新 Vertex AI

使用 Vertex AI in Firebase SDK 從應用程式呼叫 Gemini API 時，您的要求會包含多個參數，用於控制生成式 AI 回應。這些通常包括模型名稱、模型生成設定 (最大符記、溫度等)、安全設定、系統指示和提示資料。

在大多數情況下，您都會根據需求或在多種情況下視需要變更這些設定：

  • 無須發布新版應用程式，即可更新生成式 AI 模型。您可以在舊版停用前升級至較新的穩定模型版本，也可以根據使用者的需要和屬性，改用成本較低或效能較高的模型，或是有條件地將最新的最佳模型部署至特定使用者區隔 (例如 Beta 版測試人員)。
  • 設定模型的存取位置，讓模型更靠近使用者。
  • 進行 A/B 測試，針對不同的系統指示和提示進行測試，然後逐步向使用者推出最佳實驗值。
  • 使用功能旗標，快速在應用程式中顯示或隱藏生成式 AI 功能。

Firebase Remote Config 可執行上述所有操作，甚至更多，讓您可以視需要更新參數值，並有條件地針對符合您在 Firebase 控制台中設定的特性的應用程式執行個體進行更新，而無須發布新版應用程式。

本解決方案指南提供特定建議用途，並說明如何在生成式 AI 應用程式中加入 Remote Config。

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為什麼要將 Firebase Remote Config 與應用程式搭配使用？

Firebase Remote Config 可讓您動態調整應用程式的行為，而無需更新應用程式。對於使用生成式 AI 的應用程式而言，這項功能特別實用，因為這類應用程式需要快速迭代和精細調整。

Remote Config 與生成式 AI 應用程式的重要用途

建議您將 Remote Config 與 Vertex AI in Firebase 搭配使用，以便支援下列必要用途：

  • 無須更新應用程式，即可升級至最新模型版本：使用 Remote Config 參數視需要變更模型名稱，這樣一來，您就能在偏好設定的 Gemini 模型推出最新版本時，立即升級至該版本。
  • 不需更新應用程式即可更新系統指示和安全設定：請將系統指示和安全設定儲存在 Remote Config 參數中，以便在部署後發現問題時，視需要變更這些設定。
  • 降低風險並確保 AI 安全性：使用Remote Config Rollouts，安全地逐步向 iOS 和 Android 使用者發布生成式 AI 變更。

Remote Config 搭配生成式 AI 應用程式的進階和建議用途

使用 Remote Config 和 Google Analytics 檢測應用程式後，您可以探索進階用途：

  • 根據用戶端位置設定位置：使用 Remote Config 條件，根據用戶端偵測到的所在位置設定模型的位置。
  • 嘗試不同的模型：快速測試各種生成式 AI 模型，並在不同使用者區隔中切換模型，找出最適合您特定用途的模型。
  • 改善模型效能：微調模型參數，例如系統提示、輸出符記數量上限、溫度和其他設定。

  • 根據使用者屬性使用不同的系統指示、提示和模型設定：當您將 Remote Config 與 Google Analytics 搭配使用時，可以根據使用者屬性或自訂目標對象建立條件，並根據這些屬性設定不同的參數。

    舉例來說，如果您使用生成式 AI 在應用程式中提供技術支援，建議您設定應用程式平台專屬的系統操作說明，確保 Android、iOS 和網頁平台使用者都能獲得正確的操作說明。

  • 為每位使用者提供個人化體驗：使用 Remote Config 個人化功能，自動為每位使用者決定最佳生成式 AI 設定。

  • 控管成本：從遠端調整要呼叫的生成式 AI 模型、這些模型的使用頻率，並根據使用者目標對象動態設定最大輸出符記值，以減少不必要的成本。

  • 改善應用程式體驗和成效：在 iOS、Android 和 Flutter 應用程式中使用 A/B Testing 搭配 Remote Config，測試生成式 AI 參數在不同使用者區隔中的變更，瞭解這些變更對留存率和收益等重要指標的影響。

使用 Firebase Remote Config 檢測生成式 AI 應用程式，您就能打造彈性、安全且經濟實惠的 AI 輔助應用程式，同時為使用者打造令人滿意的體驗。

在應用程式中新增 Firebase Remote Config

在本解決方案指南中，您將使用 Firebase Remote Config 在使用 Vertex AI in Firebase SDK 的 Android 應用程式中，以動態方式更新參數。您將學習下列內容：

  • 擷取並啟用 Firebase Remote Config 中的參數，例如模型名稱和系統指示。
  • 更新 Gemini API 呼叫，以便使用動態擷取的參數，讓您在不同模型之間切換，或在不更新應用程式的情況下修改系統指示。
  • 從遠端控制參數，視需要調整模型行為和功能。

事前準備

本指南假設您已熟悉如何使用 Android Studio 開發 Android 平台應用程式。開始之前，請確認您已完成下列事項：

  • 完成 Vertex AI in Firebase SDK 入門指南。請確認您已完成下列所有操作：

    1. 設定新的或現有的 Firebase 專案，包括使用 Blaze 定價方案和啟用必要的 API。
    2. 將應用程式連結至 Firebase，包括註冊應用程式，以及將 Firebase 設定新增至應用程式。
    3. 新增 SDK，並在應用程式中初始化 Vertex AI 服務和生成式模型。

  • 在專案中啟用 Google Analytics，並將其 SDK 新增至應用程式 (這是設定條件式指定目標的必要條件，例如根據用戶端裝置的位置設定服務和模型的位置)。

步驟 1：在 Firebase 控制台中設定參數值

建立用戶端 Remote Config 範本，並設定要在應用程式中擷取及使用的參數和值。

  1. 在 Firebase 控制台中開啟 Firebase 專案，然後在導覽選單中展開「Run」，並選取「Run」Remote Config。
  2. 確認您已在 Remote Config 頁面頂端的「Client/Server」選取器中選取「Client」。
    • 如果這是您第一次使用 Remote Config 用戶端範本，請按一下「建立設定」。「Create your first parameter」窗格隨即顯示。
    • 如果您之前曾使用過 Remote Config 範本，請按一下「新增參數」。

  3. 定義下列 Remote Config 參數：

    參數名稱 說明 類型 預設值
    model_name 型號名稱。如需在程式碼中使用的最新模型名稱清單，請參閱「可用的模型名稱」。 字串 gemini-1.5-flash
    system_instructions 系統指示就像是「前言」，您可以在模型公開給使用者之前，先加入這些指示，根據特定需求和用途影響模型行為。 字串 You are a helpful assistant who knows everything there is to know about Firebase!
    prompt 與生成式 AI 功能搭配使用的預設提示。 字串 I am a developer who wants to know more about Firebase!
    vertex_location 您可以視需要控管位置，以便執行 Vertex AI 服務並存取模型。您可以設定條件，根據 Google Analytics 偵測到的用戶端位置設定這個選項。 字串 us-central1

  4. 新增參數完成後，請按一下「發布變更」。如果這不是新的 Remote Config 範本，請查看變更內容，然後再次按一下「Publish changes」。

步驟 2：在應用程式中新增及初始化 Remote Config SDK

新增 Remote Config 依附元件，並在應用程式中設定 Remote Config。

  1. 將 Remote Config 依附元件新增至模組 (應用程式層級) Gradle 檔案 (通常為 app/build.gradle.kts 或 app/build.gradle)：

    dependencies {
    implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:33.6.0"))
    implementation("com.google.firebase:firebase-vertexai")
    implementation("com.google.firebase:firebase-config")
    // ... other dependencies
}

  2. 將 Remote Config 新增至主要應用程式邏輯。在此，您將初始化 Remote Config 並新增最小擷取間隔：

    Kotlin+KTX 

    val remoteConfig: FirebaseRemoteConfig = Firebase.remoteConfig
val configSettings = remoteConfigSettings {
minimumFetchIntervalInSeconds = 3600
}
remoteConfig.setConfigSettingsAsync(configSettings)

    Java 

    FirebaseRemoteConfig mFirebaseRemoteConfig = FirebaseRemoteConfig.getInstance();
FirebaseRemoteConfigSettings configSettings = new FirebaseRemoteConfigSettings.Builder()
    .setMinimumFetchIntervalInSeconds(3600)
    .build();
mFirebaseRemoteConfig.setConfigSettingsAsync(configSettings);

在這個範例中，預設擷取間隔為 3600 秒，但我們建議您在開發期間，在程式碼中設定較低的擷取間隔。

步驟 3：設定應用程式內參數值

您應在 Remote Config 物件中設定應用程式內的預設參數值。這樣可確保應用程式即使無法從 Remote Config 服務擷取值，也能正常運作。

  1. 在 Firebase 主控台中開啟 Remote Config。
  2. 在「參數」分頁中，開啟「選單」，然後選取「下載預設值」。
  3. 系統提示時，請啟用「.xml (適用於 Android)」，然後按一下「下載檔案」。
  4. 將檔案儲存在應用程式的 XML 資源目錄中。

  5. 更新主要活動檔案，在先前新增的 configSettings 後方新增預設值：

    Kotlin+KTX 

    // Set default values.
remoteConfig.setDefaultsAsync(R.xml.remote_config_defaults)

    Java 

    // Set default values.
mFirebaseRemoteConfig.setDefaultsAsync(R.xml.remote_config_defaults);

步驟 4：擷取並啟用值

設定預設值後，請加入以下程式碼，擷取並啟用值：

Kotlin+KTX 

// Fetch and activate Remote Config values
remoteConfig.fetchAndActivate()
     .addOnCompleteListener(this) { task ->
          if (task.isSuccessful) {
              val updated = task.result
              Log.d(TAG, "Remote Config values fetched and activated: $updated")
          } else {
              Log.e(TAG, "Error fetching Remote Config", task.exception)
          }

Java 

  // Fetch and activate Remote Config values
  mFirebaseRemoteConfig.fetchAndActivate()
    .addOnCompleteListener(this, new OnCompleteListener<Boolean>() {
        @Override
        public void onComplete(@NonNull Task<Boolean> task) {
            if (task.isSuccessful()) {
                boolean updated = task.getResult();
                Log.d(TAG, "Config params updated: " + updated);
            } else {
                Log.e(TAG, "Error fetching Remote Config", task.exception)
            }
          }
    });

步驟 5：新增即時 Remote Config 事件監聽器

請在應用程式中新增即時 Remote Config 事件監聽器，確保您對 Remote Config 範本所做的變更一更新就會傳播至用戶端。

以下程式碼會在參數值變更時更新 Remote Config 物件。您也可以視需要在 addOnCompleteListener 啟用程序中設定動作：

Kotlin+KTX 

      // Add a real-time Remote Config listener
      remoteConfig.addOnConfigUpdateListener(object : ConfigUpdateListener {
          override fun onUpdate(configUpdate : ConfigUpdate) {
              Log.d(ContentValues.TAG, "Updated keys: " + configUpdate.updatedKeys);
              remoteConfig.activate().addOnCompleteListener {
                  // Optionally, add an action to perform on update here.
              }
          }

          override fun onError(error : FirebaseRemoteConfigException) {
              Log.w(ContentValues.TAG, "Config update error with code: " + error.code, error)
          }
      }

Java 

  // Add a real-time Remote Config listener
  remoteConfig.addOnConfigUpdateListener(new ConfigUpdateListener() {
      @Override
      public void onUpdate(ConfigUpdate configUpdate) {
          Log.d(ContentValues.TAG, "Updated keys: " + configUpdate.getUpdatedKeys());
                remoteConfig.activate().addOnCompleteListener(new OnCompleteListener<Boolean>() {
                  @Override
                  public void onComplete(@NonNull Task<Boolean> task) {
                      // Optionally, add an action to perform on update here.
                  }
              });
          }

      @Override
      public void onError(FirebaseRemoteConfigException error) {
          Log.w(ContentValues.TAG, "Config update error with code: " + error.getCode(), error);
      }
  });

步驟 6：將 Remote Config 值指派給 Vertex AI 變數

Remote Config 已完成設定，請更新您的程式碼，將硬式編碼值替換為來自 Remote Config 的值。

將位置、型號名稱、系統指示和使用者提示的硬式編碼值，替換為來自 Remote Config 的值。

Kotlin+KTX 

// Initialize FirebaseVertexAI instance
// Optionally specify a location in which to run the service and access the model
val vertexAI = Firebase.vertexAI(location = remoteConfig.getString("vertex_location"))

// Initialize the Vertex AI service and the generative model
// Specify a model that supports system instructions, like a Gemini 1.5 model
val generativeModel = Firebase.vertexAI.generativeModel(
  modelName = remoteConfig.getString("model_name"),
  systemInstruction = content { text(remoteConfig.getString("system_instructions")) }
)

// To generate text output, call generateContent with the text input
val response = generativeModel.generateContent(remoteConfig.getString("prompt"))
print(response.text)

Java 

// Initialize FirebaseVertexAI instance
// Optionally specify a location in which to run the service and access the model
FirebaseVertexAI vertexAI = FirebaseVertexAI.getInstance(remoteConfig.getString("vertex_location"));

// Initialize the Vertex AI service and the generative model
// Specify a model that supports system instructions, like a Gemini 1.5 model
GenerativeModel gm = FirebaseVertexAI.getInstance().generativeModel(
  /* modelName */ remoteConfig.getString("model_name"),
  /* generationConfig (optional) */ null,
  /* safetySettings (optional) */ null,
  /* requestOptions (optional) */ new RequestOptions(),
  /* tools (optional) */ null,
  /* toolsConfig (optional) */ null,
  /* systemInstruction (optional) */ new Content.Builder().addText(remoteConfig.getString("system_instructions")).build()
);
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(gm);

// Provide a prompt that contains text
Content userPrompt = new Content.Builder()
 addText(remoteConfig.getString("prompt"))
 build();

// To generate text output, call generateContent with the text input
ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = model.generateContent(userPrompt);
Futures.addCallback(response, new FutureCallback<GenerateContentResponse>() {
  @Override
  public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
    String resultText = result.getText();
    System.out.println(resultText);
  }

  @Override
  public void onFailure(Throwable t) {
    t.printStackTrace();
  }
}, executor);

步驟 7：執行應用程式

建構並執行應用程式，確認應用程式是否正常運作。透過 Firebase 主控台的 Remote Config 頁面變更設定、發布變更，然後驗證結果。

後續步驟