Essayez Gemini dans la console Firebase

Explorer le panneau Gemini dans la console Firebase

Le volet Gemini de la console Firebase propose plusieurs fonctionnalités qui simplifient la collaboration avec Gemini.

Utiliser la personnalisation dans Gemini dans Firebase

Pour exploiter tout le potentiel de Gemini dans Firebase, essayez de poser des questions sur votre projet Firebase. Voici quelques idées :

• Realtime Database : "Comment structurer mon Realtime Database pour récupérer efficacement des données dans mon application de chat ?"

• Authentication : "Quels types de méthodes de connexion mon application prend-elle en charge et lesquels puis-je ajouter ?"

• Crashlytics : "D'après mes récents rapports Crashlytics, quels sont les trois principaux problèmes que je dois résoudre pour améliorer la stabilité de mon application ?"

  Si vous adaptez vos questions à votre configuration Firebase spécifique, Gemini dans Firebase peut vous fournir des insights plus pertinents et exploitables.

Utiliser l'assistance IA dans Crashlytics

Pour utiliser l'assistance IA dans Crashlytics afin de générer des insights sur vos plantages :

1. Ouvrez le tableau de bord Crashlytics dans votre projet, puis sélectionnez votre application.

2. Recherchez et sélectionnez le plantage que vous souhaitez examiner. La page de l'événement Crashlytics s'affiche, y compris les insights avec un ou plusieurs des éléments suivants :

   • une analyse du plantage avec une cause possible.
   • instructions de débogage
   • étapes pratiques à suivre
   • bonnes pratiques

   Si la fonctionnalité d'assistance IA dans Crashlytics ne s'affiche pas en haut de la page de l'événement, vérifiez que Gemini dans Firebase a été activé (pour obtenir des instructions de configuration, consultez Configurer Gemini dans Firebase). Assurez-vous également d'afficher un événement de plantage ou d'ANR. Les événements non fatals ne sont pas encore pris en charge.

3. Si vous souhaitez fournir du code et du contexte pour obtenir des insights plus approfondis, cliquez sur Premiers pas dans la section Vous voulez obtenir des insights plus approfondis ?.

4. Collez le code que Gemini dans Firebase demande dans le champ de code.

5. Si vous avez d'autres informations ou détails à partager qui pourraient aider à améliorer les insights de l'IA, ajoutez-les dans le champ Partagez tout contexte ou détail pertinent.

6. Cliquez sur Regénérer les insights d'IA.

   Gemini dans Firebase génère des insights actualisés en fonction du code et du contexte que vous fournissez.

Pour en savoir plus, consultez Obtenir de l'aide de l'IA dans Crashlytics.

Obtenir des insights d'IA pour les campagnes de messages avec Gemini dans Firebase

Gemini dans Firebase fournit des résumés, des insights et des conseils pour améliorer les performances de vos campagnes Firebase Cloud Messaging et In-App Messaging. En analysant les données de vos campagnes, Gemini dans Firebase peut vous aider à comprendre la couverture et l'impact de vos campagnes. Il vous suggère également des stratégies pour améliorer l'engagement et la croissance des utilisateurs.

Accéder aux insights d'IA pour les campagnes de messages

Pour utiliser les insights d'IA sur les campagnes de messages, assurez-vous que votre projet dispose des éléments suivants :

• Gemini dans Firebase est activé pour votre projet. Pour en savoir plus, consultez Configurer Gemini dans Firebase.

• Firebase Cloud Messaging ou In-App Messaging est activé dans votre projet Firebase.

• Au moins une campagne existe et s'affiche dans la console Firebase.

Après vous être assuré de remplir ces conditions :

1. Ouvrez Messagerie dans la console Firebase pour accéder aux données de vos campagnes.

2. Une fois les données de votre campagne chargées, cliquez sur Générer des insights basés sur l'IA.

   Un résumé et une analyse de vos campagnes de messages s'affichent.

Générer des requêtes et des mutations GraphQL pour Data Connect avec Gemini dans Firebase

Pour utiliser AI assistance for Data Connect afin de générer du code GraphQL à partir du langage naturel :

1. Ouvrez Data Connect dans votre projet, puis, sous Services, sélectionnez votre source de données.

2. Cliquez sur Data (Données).

3. Cliquez sur l'icône M'aider à écrire des requêtes GraphQLpen_spark.

4. Dans le champ de texte qui s'affiche, décrivez en langage naturel la requête ou la mutation que vous souhaitez générer, puis cliquez sur Générer.

   Par exemple, si vous utilisez la source de données Movies référencée dans l'atelier de programmation "Créer avec Data Connect (Web)", vous pouvez poser la question Retourne les cinq meilleurs films de 2022, par ordre décroissant de note, qui peut renvoyer un résultat comme celui-ci :

   query TopMovies2022 {
     movies(where: {releaseYear: {eq: 2022}}, orderBy: [{rating: DESC}], limit: 5) {
       id
       title
       rating
       releaseYear
     }
   }
   

5. Examinez la réponse :

   • Si la réponse semble correcte, cliquez sur Insérer pour l'insérer dans l'éditeur de code.
   • Si la réponse peut être affinée, cliquez sur Modifier, modifiez la requête, puis cliquez sur Regénérer.

6. Une fois que vous avez accepté la réponse, définissez les éléments suivants dans la section Paramètres, le cas échéant :

   • Variables : si votre requête ou mutation contient des variables, définissez-les ici. Utilisez JSON pour les définir, par exemple {"title":"The Matrix", "releaseYear":"1999"}.
   • Autorisation : choisissez le contexte d'autorisation (administrateur, authentifié ou non authentifié) avec lequel exécuter la requête ou la mutation.

7. Cliquez sur Exécuter dans l'éditeur de code, puis examinez les résultats.

Pour tester plusieurs requêtes ou mutations dans l'éditeur de code, assurez-vous qu'elles sont nommées. Par exemple, la requête suivante est nommée GetMovie. Placez le curseur sur la première ligne de la requête ou de la mutation pour activer le bouton Exécuter.

query GetMovie($myKey: Movie_Key!) {
  movie(key: $myKey) { title }
}

Pour des cas d'utilisation plus avancés, consultez les cas d'utilisation AI assistance for Data Connect.

Utiliser l'assistance IA dans Firebase App Distribution

L'agent Firebase App Testing utilise la puissance de l'IA pour créer et exécuter des tests basés sur les requêtes en langage naturel que vous fournissez. L'agent crée des tests étape par étape que vous pouvez exécuter sur différents appareils virtuels et physiques pour vous assurer que votre application est de la plus haute qualité. Pour en savoir plus, consultez Agent App Testing.

Utiliser l'assistance IA dans Firebase Studio

Gemini dans Firebase offre une expérience de développement assistée par l'IA dans Firebase Studio. Vous pouvez utiliser Gemini dans Firebase au sein de Firebase Studio via deux interfaces principales :

• L'agent de prototypage d'applications (Prototyper view): This agent assists with prototyping and Next.js web app generation and publishing to Firebase App Hosting with Genkit-powered agentic AI flows. Learn more at Get started with the App Prototyping agent and Develop, publish, and monitor a full-stack web app with the App Prototyping agent.
• L'espace de travail Firebase Studio (vue Code) : Firebase Studio fournit un IDE complet qui propose des fonctionnalités d'assistance par IA pour rationaliser votre workflow de codage. Il s'intègre à votre éditeur de code et utilise le chat, qui peut fournir des suggestions de code, générer du code, expliquer des concepts de code, mettre à jour des fichiers de projet, exécuter des commandes de terminal et interpréter la sortie des commandes. Pour en savoir plus, consultez À propos des espaces de travail Firebase Studio.

Pour en savoir plus, consultez Assistance IA dans Firebase Studio.