Bạn có thể sử dụng Gemini trong Firebase để tạo lược đồ, truy vấn và đột biến cần đưa vào mã phía máy khách.
Mô tả một ứng dụng và tóm tắt mô hình dữ liệu của ứng dụng đó, hoặc mô tả một truy vấn hay đột biến mà bạn muốn tạo bằng ngôn ngữ tự nhiên, Gemini trong Firebase sẽ cung cấp cho bạn phiên bản tương đương bằng GraphQL.
Trợ lý AI này có trong nhiều bối cảnh phát triển:
- Trong bảng điều khiển Firebase, hãy chạy và kiểm thử đầu ra, triển khai giản đồ và các thao tác của bạn cho bản phát hành công khai, đồng thời đồng bộ hoá chúng với môi trường phát triển cục bộ.
- Thiết kế, chạy và kiểm thử cục bộ trong tiện ích Data Connect VS Code bằng cách sử dụng Gemini Code Assist với cơ sở dữ liệu và trình mô phỏng PostgreSQL cục bộ.
Tìm hiểu thêm về truy vấn và đột biến tại Data Connect lược đồ, truy vấn và đột biến.
Cách AI assistance for Data Connect sử dụng dữ liệu của bạn
Xem bài viết Cách Gemini trong Firebase sử dụng dữ liệu của bạn để biết thêm thông tin về cách Gemini trong Firebase sử dụng dữ liệu của bạn.
Thiết lập AI assistance for Data Connect
Để thiết lập tính năng hỗ trợ của AI trong Data Connect, hãy bật Gemini trong Firebase như mô tả trong phần Thiết lập Gemini trong Firebase, sau đó chuyển sang phần Tạo truy vấn và đột biến GraphQL bằng Gemini trong Firebase.
Tạo giản đồ, truy vấn và đột biến GraphQL bằng Gemini trong Firebase
Bạn có thể sử dụng tính năng hỗ trợ của AI cho Data Connect trong nhiều ngữ cảnh và trong nhiều quy trình làm việc.
Tạo một ứng dụng mới cùng với lược đồ và các thao tác ban đầu trong bảng điều khiển Firebase
Khi bạn tạo một dự án Firebase mới và thiết lập để phát triển một ứng dụng mới, bảng điều khiển Firebase sẽ tự động cung cấp sự hỗ trợ của AI để tạo lược đồ và các thao tác.
Quy trình thiết lập này cho phép bạn mô tả một ứng dụng, sau đó trợ lý AI sẽ:
- Tạo một giản đồ Data Connect hoàn chỉnh
- Tạo một tập hợp hữu ích gồm các truy vấn và đột biến cốt lõi mà sau đó bạn có thể tích hợp với mã ứng dụng.
Bạn đồng bộ hoá những tài nguyên được tạo trong bảng điều khiển này với môi trường phát triển cục bộ để tiếp tục tích hợp với các ứng dụng khách.
Quy trình này được mô tả trong Hướng dẫn bắt đầu sử dụng của chúng tôi.
Thêm các truy vấn và đột biến mới để chạy trong bảng điều khiển Firebase
Cách dùng AI assistance for Data Connect để tạo GraphQL dựa trên ngôn ngữ tự nhiên:
Mở Data Connect trong dự án của bạn, rồi trong mục Services (Dịch vụ), hãy chọn nguồn dữ liệu.
Nhấp vào Dữ liệu.
Nhấp vào biểu tượng Giúp tôi viết GraphQLpen_spark.
Trong trường văn bản xuất hiện, hãy mô tả bằng ngôn ngữ tự nhiên truy vấn hoặc đột biến mà bạn muốn tạo, rồi nhấp vào Tạo.
Ví dụ: nếu đang sử dụng nguồn dữ liệu Phim được tham chiếu trong lớp học lập trình "Xây dựng bằng Data Connect (web)", bạn có thể yêu cầu "Trả về 5 bộ phim hàng đầu năm 2022, theo thứ tự giảm dần theo điểm xếp hạng". Yêu cầu này có thể trả về kết quả như sau:
query TopMovies2022 { movies(where: {releaseYear: {eq: 2022}}, orderBy: [{rating: DESC}], limit: 5) { id title rating releaseYear } }Xem xét câu trả lời:
- Nếu câu trả lời có vẻ chính xác, hãy nhấp vào Chèn để chèn câu trả lời vào trình chỉnh sửa mã.
- Nếu câu trả lời có thể được tinh chỉnh, hãy nhấp vào Chỉnh sửa, cập nhật câu lệnh rồi nhấp vào Tạo lại.
Sau khi bạn chấp nhận phản hồi, hãy đặt các thông số sau trong phần Parameters (Thông số), nếu có:
- Biến: Nếu truy vấn hoặc đột biến của bạn chứa các biến, hãy xác định chúng tại đây. Sử dụng JSON để xác định các thành phần này, ví dụ:
{"title":"The Matrix", "releaseYear":"1999"}. - Uỷ quyền: Chọn Authorization context (Ngữ cảnh uỷ quyền) (Quản trị viên, Đã xác thực hoặc Chưa xác thực) để chạy truy vấn hoặc đột biến.
- Biến: Nếu truy vấn hoặc đột biến của bạn chứa các biến, hãy xác định chúng tại đây. Sử dụng JSON để xác định các thành phần này, ví dụ:
Nhấp vào Run (Chạy) trong trình chỉnh sửa mã và xem xét kết quả.
Để kiểm thử nhiều truy vấn hoặc đột biến trong trình chỉnh sửa mã, hãy đảm bảo rằng chúng được đặt tên. Ví dụ: truy vấn sau có tên là GetMovie. Di chuyển con trỏ vào dòng đầu tiên của truy vấn hoặc đột biến để kích hoạt nút Chạy.
query GetMovie($myKey: Movie_Key!) {
movie(key: $myKey) { title }
}
Tạo lược đồ và các thao tác ban đầu trong quá trình tạo mẫu cục bộ
Bạn có thể sử dụng tính năng hỗ trợ của AI từ Gemini Code Assist cho công việc tạo mẫu cục bộ khi sử dụng Visual Studio Code và tiện ích Data Connect VS Code của chúng tôi.
Tiện ích này cho phép bạn mô tả một ứng dụng rồi Gemini Code Assist:
- Tạo một giản đồ Data Connect hoàn chỉnh
- Tạo một tập hợp hữu ích gồm các truy vấn và đột biến cốt lõi mà sau đó bạn có thể tích hợp với mã ứng dụng.
Quy trình này được mô tả trong Hướng dẫn bắt đầu tạo mẫu cục bộ.
Sử dụng máy chủ Firebase MCP trong quá trình tạo mẫu cục bộ
Máy chủ MCP của Firebase, được cung cấp trong giao diện dòng lệnh Firebase, cho phép các công cụ phát triển dựa trên AI hoạt động với các dự án Firebase của bạn. Máy chủ Firebase MCP hoạt động với mọi IDE trợ lý AI có thể đóng vai trò là một ứng dụng MCP, bao gồm cả Cursor, Visual Studio Code Copilot và Windsurf Editor.
Bạn có thể dùng máy chủ MCP để tạo giản đồ, truy vấn và đột biến, đồng thời thu thập dữ liệu đầu vào để thực hiện các thao tác phổ biến bằng CLI Firebase.
Cách sử dụng máy chủ MCP:
- Cài đặt máy chủ theo hướng dẫn này.
- Gọi công cụ
dataconnect_generate_schema, mô tả một ứng dụng và xem xét lược đồ được đề xuất thu được. - Gọi công cụ
dataconnect_generate_operation, mô tả một thao tác mà bạn muốn thực hiện đối với giản đồ của mình và xem xét truy vấn hoặc đột biến được đề xuất.
Để biết thêm các công cụ Data Connect, hãy xem hướng dẫn về máy chủ MCP.
Các trường hợp sử dụng AI assistance for Data Connect khác
Các phần sau đây mô tả các trường hợp sử dụng mẫu, bao gồm cả trường hợp bạn có thể yêu cầu Gemini giúp bạn tạo một đột biến để điền sẵn Data Connect rồi truy vấn để xác minh kết quả.
- Tạo một đột biến giúp thêm một bộ phim vào cơ sở dữ liệu dựa trên thông tin đầu vào của người dùng
- Tạo một truy vấn liệt kê các bài đánh giá dựa trên thể loại và điểm xếp hạng do người dùng cung cấp
Tạo một đột biến giúp thêm một bộ phim vào cơ sở dữ liệu dựa trên thông tin đầu vào của người dùng
Trong phần này, bạn sẽ xem một ví dụ về cách sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để tạo GraphQL cho một đột biến mà bạn có thể dùng để điền dữ liệu vào cơ sở dữ liệu. Ví dụ này giả định rằng bạn đang sử dụng giản đồ cơ sở dữ liệu phim được dùng trong tài liệu Firebase Data Connect và lớp học lập trình "Xây dựng bằng Data Connect (web)".
Trên Firebaseconsole, hãy mở Data Connect.
Chọn dịch vụ và nguồn dữ liệu của bạn, sau đó mở thẻ Dữ liệu.
Nhấp vào biểu tượng Giúp tôi viết GraphQLpen_spark rồi nhập câu hỏi của bạn vào hộp xuất hiện:
Create a movie based on user input.Nhấp vào Tạo. Thao tác biến đổi được trả về. Ví dụ: Gemini có thể trả về một đột biến như:
mutation CreateMovie($title: String!, $releaseYear: Int!, $genre: String!, $rating: Float!, $description: String!, $imageUrl: String!, $tags: [String!] = []) @auth(level: USER) { movie_insert(data: { title: $title, releaseYear: $releaseYear, genre: $genre, rating: $rating, description: $description, imageUrl: $imageUrl, tags: $tags }) }Xem xét kết quả. Nếu cần, hãy nhấp vào Chỉnh sửa để tinh chỉnh câu lệnh và nhấp vào Tạo lại.
Tiếp theo, hãy nhấp vào Chèn để chèn đột biến vào trình chỉnh sửa dữ liệu.
Để thực thi đột biến, bạn cần thêm các biến. Trong mục Parameters (Tham số), hãy mở Variables (Biến) và thêm một số biến kiểm thử:
{"title":"My amazing movie", "releaseYear":2024, "genre": "Comedy", "rating": 8, "description": "A new movie to test mutations", "imageUrl": "", "tags": ["comedy","space travel"]}Nhấp vào Chạy.
Tiếp theo, hãy tạo một truy vấn để xác minh rằng phim của bạn đã được thêm. Nhấp vào biểu tượng Giúp tôi viết GraphQL pen_spark rồi nhập câu lệnh vào hộp xuất hiện:
List all movies from 2024 that include all of these tags: 'space travel', 'comedy'.Gemini có thể trả về câu trả lời như sau:
query ComedySpaceTravelMovies2024 @auth(level: PUBLIC) { movies( where: { releaseYear: { eq: 2024 }, tags: { includesAll: ["space travel", "comedy"] } } ) { id title imageUrl releaseYear genre rating description tags } }Chèn và chạy truy vấn. Bộ phim bạn đã thêm sẽ xuất hiện trong trường Nhật ký.
Tạo một truy vấn liệt kê các bài đánh giá dựa trên thể loại và điểm xếp hạng do người dùng cung cấp
Trong phần này, bạn sẽ xem một ví dụ về cách sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để tạo GraphQL cho một truy vấn. Ví dụ này giả định rằng bạn đang sử dụng cơ sở dữ liệu phim được dùng trong tài liệu Firebase Data Connect và lớp học lập trình "Xây dựng bằng Data Connect (web)".
Trên Firebaseconsole, hãy mở Data Connect.
Chọn dịch vụ và nguồn dữ liệu của bạn, sau đó mở thẻ Dữ liệu.
Nhấp vào biểu tượng Giúp tôi viết GraphQLpen_spark rồi nhập câu hỏi của bạn vào hộp xuất hiện:
List all movie reviews, based on user-configurable genre and ratings.Nhấp vào Tạo. Truy vấn được trả về. Ví dụ: Gemini có thể trả về một truy vấn như:
query ListReviewsByGenreAndRating($genre: String, $minRating: Int, $maxRating: Int) @auth(level: PUBLIC) { reviews(where: { movie: { genre: {eq: $genre} }, rating: {ge: $minRating, le: $maxRating} }) { id user { username } movie { title genre } rating reviewText reviewDate } }Xem xét kết quả. Nếu cần, hãy nhấp vào Chỉnh sửa để tinh chỉnh câu lệnh và nhấp vào Tạo lại.
Tiếp theo, hãy nhấp vào Chèn để chèn đột biến vào trình chỉnh sửa dữ liệu.
Để kiểm thử truy vấn này, bạn cần thêm các biến. Trong mục Parameters (Tham số), hãy mở Variables (Biến) rồi thêm các biến để sử dụng cho kiểm thử:
{"genre":"sci-fi", "minRating":4, "maxRating":9}Nhấp vào Chạy.
Thiết kế câu lệnh để sử dụng với các công cụ hỗ trợ AI của bên thứ ba
Giống như mọi công cụ và tác nhân hỗ trợ AI khác, câu lệnh càng hay thì kết quả càng hữu ích.
Khi bạn cung cấp câu lệnh bằng ngôn ngữ tự nhiên cho Gemini trong Firebase, ở chế độ nền, trợ lý sẽ dịch thông tin bạn đưa vào thành một câu lệnh hoàn chỉnh hơn.
Nếu không sử dụng Gemini trong Firebase hoặc các tính năng hỗ trợ AI khác của Firebase và đang làm việc với các công cụ AI của bên thứ ba như Cursor hoặc Windsurf, bạn có thể nhận được các đề xuất tốt hơn về Data Connect bằng cách sử dụng các câu lệnh tương tự.
Chúng tôi đã xuất bản các mẫu câu lệnh để bạn tải xuống, điều chỉnh và sao chép vào IDE của mình:
- Câu lệnh mẫu để tạo giản đồ
- Một câu lệnh mẫu để tạo thao tác
Sau khi tải xuống và sửa đổi, hãy tạo một câu lệnh trong công cụ quen thuộc (ví dụ: Cursor hoặc Windsurf) như sau:
Trong Cursor (nhớ xem kỹ hướng dẫn mới nhất của Cursor):
- Nhấp vào biểu tượng cài đặt ở trên cùng bên phải.
- Chọn thẻ Quy tắc.
- Trong phần Quy tắc dự án, hãy nhấp vào nút Thêm quy tắc mới.
- Sao chép và dán quy tắc.
Trong Windsurf (nhớ xem hướng dẫn mới nhất của Windsurf):
- Mở cửa sổ Cascade bằng cách nhấp vào nút Cascade (Xếp tầng) ở góc trên cùng bên phải.
- Nhấp vào biểu tượng Tuỳ chỉnh trong trình đơn dạng trượt ở trên cùng bên phải trong Cascade, sau đó chuyển đến bảng Quy tắc.
- Nhấp vào nút + Toàn cầu hoặc + Workspace để tạo các quy tắc mới ở cấp toàn cầu hoặc cấp Workspace, tương ứng.
- Sao chép và dán quy tắc.
Khắc phục sự cố AI assistance for Data Connect
Hãy tham khảo bài viết Khắc phục sự cố về Gemini trong Firebase.
Giá
AI assistance for Data Connect là một phần của Gemini trên Firebase và được cung cấp cho người dùng cá nhân.
Hãy xem Giá của Gemini trong Firebase để biết thêm thông tin.
Các bước tiếp theo
- Tìm hiểu thêm về truy vấn và đột biến tại sơ đồ Data Connect, truy vấn và đột biến.
- Tìm hiểu thêm về Gemini trong Firebase.