Uygulamanızı kullanıma sunmaya ve gerçek son kullanıcıların uygulamanızın yapay zeka özellikleriyle etkileşim kurmasına hazır olduğunuzda, en iyi uygulamalar ve önemli hususlarla ilgili bu yapılacaklar listesini inceleyin.
Genel
Genel lansman yapılacaklar listesini inceleme
Herhangi bir Firebase uygulamasını üretim ortamında kullanıma sunmadan önce önemli en iyi uygulamalar için Firebase lansman yapılacaklar listesini inceleyin.
Firebase projeleri için en iyi uygulamaları takip edin
Geliştirme, test ve üretim için ayrı Firebase projeleri kullanın. Projelerinizi yönetmeyle ilgili diğer en iyi uygulamaları inceleyin.
Erişim ve güvenlik
Güvenlik kontrol listelerini inceleme
Erişim ve güvenlikle ilgili önemli en iyi uygulamalar için Firebase güvenlik yapılacaklar listesini ve Firebase AI Logic için özel güvenlik yapılacaklar listesini inceleyin.
Zorunlu kıl Firebase App Check
Gemini API doğrudan uygulamanızdan çağrıldığında kötüye kullanıma karşı korunmasına yardımcı olmak için Firebase App Check'i zorunlu kılın. App Check zorunlu kılındığında, gelen isteklerin orijinal uygulamanızdan ve/veya üzerinde oynanmamış bir cihazdan geldiğini doğrular.
App Check; Apple platformları (DeviceCheck, App Attest veya reCAPTCHA Enterprise), Android (Play Integrity veya reCAPTCHA Enterprise) ve web (reCAPTCHA Enterprise) için onay sağlayıcıları destekler. Flutter ve Unity uygulamaları için de tüm bu sağlayıcıları destekler.
Ayrıca, tekrar oynatma korumasını zorunlu kılmayı da düşünebilirsiniz. Bu durumda jetonlar yalnızca tek kullanımlık olur. Bu seçenek, temel korumanın ötesinde gelişmiş koruma sunar ve uygulamanız ile kullanım alanlarınız için uygun bir koruma düzeyi belirlemenize olanak tanır.
Firebase API anahtarlarınız için kısıtlamalar ayarlama
Firebase API anahtarları, istek gönderirken Firebase projenizi ve uygulamanızı tanımlar. API anahtarlarınızın yetkisiz kullanımını önlemek için:
Anahtar kullanımını yalnızca uygulamanızın belirli paket kimliğinden (Apple), paket adından ve SHA-1 parmak izinden (Android) veya HTTP yönlendireninden (Web) gelen isteklerle sınırlamak için Google Cloud konsolunda "Uygulama kısıtlamaları" ayarını yapın.
Her anahtarın "API kısıtlamaları" izin verilenler listesini inceleyin:
- Firebase AI Logic API'nin (
firebasevertexai.googleapis.com) izin verilenler listesinde olduğundan emin olun. - İzin verilenler listesindeki diğer API'lerin yalnızca uygulamanız için gereken belirli Firebase hizmetleri olduğundan emin olun. Kısıtlanmış Firebase anahtarları için gerekli API'lerin listesine bakın.
- Firebase AI Logic API'nin (
Firebase ile ilgili API'lerin, API anahtarlarını API'yi çağırmak için yetkilendirme amacıyla değil, yalnızca Firebase projesini veya uygulamasını tanımlamak için kullandığını unutmayın.
İstekleri yalnızca kimliği doğrulanmış kullanıcılarla kısıtlama
Firebase AI Logic üzerinden gönderilen tüm isteklerin Firebase Authentication tarafından sağlanan geçerli kimlik bilgilerini içermesi için kimliği doğrulanmış kullanıcılar modunu zorunlu kılmayı düşünebilirsiniz. İstek, kimliği doğrulanmamış bir son kullanıcıdan geliyorsa 401: unauthenticated hatasıyla reddedilir.
İzleme, sınırlar ve faturalandırma
Firebase konsolunda yapay zeka kullanım takibini ayarlama
İstek sayısı, gecikme, jeton kullanımı ve hata oranı gibi temel performans metriklerini görmek için Firebase Console'da yapay zeka kullanım takibini ayarlayın. Ayrıca, Google Cloud konsolunda izleri tek tek inceleyebilirsiniz.
Sıklık sınırları belirleme ve kotaları yönetme
Projenizi beklenmedik kullanım artışlarından ve cüzdan reddi saldırılarından koruyun:
- Tek bir istemci örneğinin aşırı kota tüketmesini önlemek için kullanıcı başına sıklık sınırlamaları belirleyin (varsayılan değer 100 RPM'dir).
- Her bir temel API için Google Cloud konsolunda proje kotalarını inceleyip yönetin.
Uyarılar ve harcama sınırlarıyla sürpriz faturalardan kaçının
Firebase projeniz kullandıkça öde Blaze fiyatlandırma planındaysa:
Bütçe uyarıları ve harcama sınırları ayarlayın.
Yapılandırmaların yönetimi
Üretim uygulamanızda kararlı bir model sürümü kullanma
Üretim uygulamanızda yalnızca kararlı model sürümlerini (gemini-3.8-flash gibi) kullanın. Önizleme veya deneysel sürüm ya da -latest
Firebase Remote Config veya sunucu istem şablonlarını kullanma
Remote Config veya sunucu istem şablonlarını kullandığınızda, uygulamanızın yapay zeka özellikleriyle ilgili önemli yapılandırmaları kodunuzda sabit kodlu değerler kullanmak yerine bulutta (sunucu tarafında) kontrol edebilirsiniz. Bu sayede, uygulamanızın yeni bir sürümünü yayınlamadan yapılandırmalarınızı güncelleyebilirsiniz.
(Kesinlikle önerilir) Yeni modeller yayınlandıkça veya diğerleri kapatıldıkça yapay zeka özelliğiniz için kullanılan model adında isteğe bağlı değişiklikler yapın. Remote Config veya sunucu istem şablonlarını kullanmayla ilgili ayrıntıları inceleyin.
(İsteğe bağlı) Yapay zeka özelliğiniz için diğer parametreleri (ör. maksimum çıkış jetonları gibi model yapılandırması, güvenlik ayarları, sistem talimatları ve istem verileri) dinamik olarak ve hatta koşullu olarak kontrol edin. Remote Config veya sunucu istem şablonlarını kullanmayla ilgili ayrıntıları inceleyin.
(İsteğe bağlı) Uygulamanın mevcut sürümünü Remote Config tarafından tanımlanan en yeni sürümle karşılaştırmak için Remote Config içinde bir
minimum_versionparametresi ayarlayın. Bu sayede kullanıcılara yükseltme bildirimi gösterebilir veya kullanıcıları yükseltme yapmaya zorlayabilirsiniz.
Modele erişim konumunu ayarlama
| Yalnızca API sağlayıcınız olarak Agent Platform Gemini API (formerly Vertex AI) kullanıldığında kullanılabilir. |
Kullanıcılarınız için kotayı optimize etmeye ve gecikmeyi önlemeye yardımcı olmak amacıyla modele erişim için bir konum belirleyin.
Bir konum belirtmezseniz varsayılan olarak global kullanılır (yeni "Agent Platform" başlatma söz dizimi kullanılırken). Bu konumu başlatma sırasında ayarlayabilir veya isteğe bağlı olarak konumu her kullanıcının konumuna göre dinamik olarak değiştirmek için Firebase Remote Config kullanabilirsiniz.