استخدام ميزة "الإعداد عن بُعد" في بيئات الخادم

تتيح أداة Firebase Remote Config الآن الضبط من جهة الخادم باستخدام الإصدار 12.1.0 أو الإصدارات الأحدث من حزمة تطوير البرامج (SDK) Firebase Admin Node.js. تتيح لك هذه الميزة الجديدة إدارة سلوك التطبيقات من جهة الخادم وضبطها ديناميكيًا باستخدام Remote Config. ويشمل ذلك عمليات التنفيذ التي لا تتطلّب خادمًا مثل Cloud Functions.

على عكس حِزم تطوير البرامج (SDK) لعملاء Firebase التي تُستخدَم لاسترداد إعدادات خاصة بالعملاء مشتقة من نموذج Remote Config، تعمل حزمة تطوير البرامج (SDK)Remote Config من جهة الخادم على تنزيل نموذج Remote Configكامل من Firebase. يمكن لخادمك بعد ذلك تقييم النموذج مع كل طلب وارد واستخدام منطقه الخاص لتقديم استجابة مخصّصة مع وقت استجابة منخفض جدًا. يمكنك استخدام الشروط للتحكّم في الردود وتخصيصها استنادًا إلى النسب المئوية العشوائية وسمات العميل المحدّدة في الإشارات المخصّصة.

باستخدام Remote Config من جهة الخادم، يمكنك إجراء ما يلي:

  • يمكنك تحديد مَعلمات الضبط للتطبيقات التي تعمل على خادمك أو يتم الوصول إليها من خلاله، ما يتيح حالات استخدام مثل الضبط عن بُعد لمَعلمات نماذج الذكاء الاصطناعي وطلبات المستخدمين وعمليات الدمج الأخرى، لضمان أمان مفاتيح واجهة برمجة التطبيقات.
  • تعديل المَعلمات ديناميكيًا استجابةً للتغييرات في بيئتك أو تغييرات التطبيق الأخرى، مثل تعديل مَعلمات نموذج المعالجة المحدودة للّغة ونقاط نهاية النموذج
  • التحكّم في التكاليف من خلال تعديل واجهات برمجة التطبيقات التي يطلبها الخادم عن بُعد
  • إنشاء إعدادات مخصّصة أثناء التشغيل للعملاء الذين يصلون إلى الخادم
  • سجِّل العملاء الذين تلقّوا قيمة مَعلمة واستخدِم ذلك في Cloud Functions كجزء من نظام التحقّق من الأهلية.

يمكنك نشر Remote Config من جهة الخادم على Cloud Run أو Cloud Functions أو بيئات الخوادم المستضافة ذاتيًا.

قبل البدء

اتّبِع التعليمات الواردة في مقالة إضافة حزمة تطوير البرامج (SDK) لخدمة Firebase Admin إلى الخادم لإنشاء مشروع على Firebase وإعداد حساب خدمة وإضافة حزمة تطوير البرامج (SDK) لخدمة Firebase Admin Node.js إلى الخادم.

الخطوة 1: إعداد حزمة SDK لواجهة برمجة التطبيقات Admin Node.js في Firebase وتفويض طلبات واجهة برمجة التطبيقات

عند إعداد حزمة SDK للمشرف بدون مَعلمات، تستخدِم حزمة SDK مَعلمات Google Application Default Credentials وتقرأ الخيارات من متغيّر GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS في البيئة. على سبيل المثال، لإعداد حزمة SDK وإضافة Remote Config:

import { initializeApp } from "firebase-admin/app";
import { getRemoteConfig } from "firebase-admin/remote-config";

// Initialize Firebase
const firebaseApp = initializeApp();

الخطوة 2: تحديد قيم المَعلمات التلقائية لتطبيق الخادم

حدِّد المتغيّرات في تطبيقك التي تريد تعديلها ديناميكيًا باستخدام Remote Config. بعد ذلك، حدِّد المتغيّرات التي يجب ضبطها تلقائيًا في تطبيقك والقيم التلقائية التي يجب أن تكون لها. يضمن ذلك تنفيذ تطبيقك بنجاح حتى في حال انقطاع الاتصال بخادم الخلفي Remote Config.

على سبيل المثال، إذا كنت تكتب تطبيق خادم يدير دالة الذكاء الاصطناعي التوليدي، يمكنك ضبط اسم نموذج تلقائي ومقدّمة الطلب وإعدادات الذكاء الاصطناعي التوليدي، على النحو التالي:

اسم المَعلمة الوصف النوع القيمة التلقائية
model_name اسم واجهة برمجة التطبيقات للنموذج سلسلة gemini-1.5-pro
preamble_prompt طلب إضافة علامة "قبل" إلى طلب العميل سلسلة I'm a developer who wants to learn about Firebase and you are a helpful assistant who knows everything there is to know about Firebase!
generation_config المَعلمات المطلوب إرسالها إلى النموذج JSON {"stopSequences": ["I hope this helps"], "temperature": 0.7, "maxOutputTokens": 512, "topP": 0.1, "topK": 20}

الخطوة 3: ضبط تطبيق الخادم

بعد تحديد المَعلمات التي تريد استخدامها مع Remote Config، يمكنك ضبط تطبيقك لضبط القيم التلقائية، واسترجاع نموذج Remote Config الخاص بالخادم، واستخدام قيمه. توضِّح الخطوات التالية كيفية ضبط إعدادات تطبيق Node.js.

  1. الوصول إلى النموذج وتحميله

    // Initialize server-side Remote Config
const rc = getRemoteConfig(firebaseApp);
const template = rc.initServerTemplate();

// Load Remote Config
await template.load();

    إذا كنت تستخدِم Node.js ضمن Cloud Functions، يمكنك استخدام getServerTemplate غير المتزامن للحصول على النموذج وتحميله في خطوة واحدة:

    // Initialize server-side Remote Config
const rc = getRemoteConfig(firebaseApp);
const template = await rc.getServerTemplate();

  2. لضمان تشغيل تطبيقك بنجاح حتى في حال انقطاع اتصاله بأحد Remote Configخوادم الخلفية، أضِف قيمًا تلقائية لكل مَعلمة في تطبيقك. لإجراء ذلك، أضِف defaultConfig داخل دالة initServerTemplate أو getServerTemplate للنموذج:

    const template = rc.initServerTemplate({
  defaultConfig: {
    model_name: "gemini-pro",
    generation_config: '{"stopSequences": [], "temperature": 0.7, "maxOutputTokens": 512, "topP": 0.1, "topK": 20}',
    preamble_prompt: "I'm a developer who wants to learn about Firebase and you are a helpful assistant who knows everything there is to know about Firebase!"
  },
});

// Load Remote Config
await template.load()

  3. بعد تحميل النموذج، استخدِم template.evaluate() لاستيراد المَعلمات وال القيم من النموذج:

    // Add template parameters to config
const config = template.evaluate();

  4. اختياريًا، إذا حدّدت شروطًا في نموذج Remote Config، حدِّد القيم التي تريدها وقدِّمها:

    على سبيل المثال، يمكنك ضبط معرّف عملية تثبيت Firebase على randomizationId، أو معرّف مستخدم، لضمان إضافة كل مستخدم يتواصل مع خادمك إلى المجموعة العشوائية المناسبة، version كإشارة مخصّصة لاستهداف إصدارات معيّنة من العميل، platform كإشارة مخصّصة لاستهداف منصة العميل.

    لمزيد من المعلومات عن الشروط، يُرجى الاطّلاع على أنواع قاعدة الشروط.

    // Add template parameters to `config`. Evaluates the
// template and returns the parameter value assigned to
// the group assigned to the {randomizationId} and version.
const config = template.evaluate({
  randomizationId: "2ac93c28-c459-4760-963d-a3974ec26c04",
  version: "1.0",
  platform: "Android"
});

  5. بعد ذلك، استخرِج قيم المَعلمات التي تحتاج إليها من متغيّر الإعداد. استخدِم getters لتحويل القيم من Remote Config إلى التنسيق المتوقّع. في ما يلي الأنواع التالية المتوافقة:

    • منطقي: getBoolean
    • الكائن: getValue
    • الرقم: getNumber
    • السلسلة: getString

    على سبيل المثال، إذا كنت تنفِّذ Vertex AI على الخادم وتريد تغيير النموذج ومعلماته، يمكنك ضبط المَعلمات لكلّ من model_name وgenerationConfig. في ما يلي مثال على كيفية الوصول إلى قيم Remote Config:

    // Replace defaults with values from Remote Config.
const generationConfig =
  JSON.parse(
    config.getString('generation_config'));

const is_ai_enabled = config.getBool('is_ai_enabled');

const model = config.getString('model_name');

// Generates a prompt comprised of the Remote Config
// parameter and prepends it to the user prompt
const prompt = `${config.getString('preamble_prompt')} ${req.query.prompt}`;

  6. إذا كان خادمك يعمل لفترة طويلة، ��لى عكس بيئة لا تتضمّن خادمًا، استخدِم setInterval لإعادة تحميل النموذج بشكل دوري لضمان جلب أحدث نموذج بشكل دوري من خادم Remote Config.

الخطوة 4: ضبط قيم المَعلمات الخاصة بالخادم في Remote Config

بعد ذلك، أنشئ نموذج خادم Remote Config واضبط المَعلمات والقيمة لاستخدامها في تطبيقك.

لإنشاء نموذج Remote Config خاص بالخادم:

  1. افتح صفحة مَعلمات Remote Config وحدة تحكُّم Firebase، واختَر الخادم من أداة اختيار العميل/الخادم.
  2. حدِّد Remote Config مَعلمة بالأسماء وأنواع البيانات نفسها التي استخدمتها في المَعلمات التي حدّدتها في تطبيقك، وقدِّم قيمًا لها. ستلغي هذه القيم القيمة defaultConfig التي ضبطتها في ضبط تطبيق الخادم عند جلب القالَب وتقييمه وتحديد هذه القيم لمتغيّراتك.
  3. يمكنك اختياريًا ضبط شروط لتطبيق القيم باستمرار على ملف شخصي عشوائي من النماذج أو الإشارات المخصّصة التي تحدّدها. لمزيد من المعلومات عن الشروط، اطّلِع على أنواع قاعدة الشروط.
  4. عند الانتهاء من إضافة المَعلمات، انقر على نشر التغييرات.
  5. راجِع التغييرات وانقر على نشر التغييرات مرة أخرى.

الخطوة 5: النشر باستخدام Cloud Functions أو Cloud Run

إذا كان تطبيق الخادم خفيفًا ومستهدِفًا للأحداث، ننصحك بنشر الرمز باستخدام Cloud Functions. على سبيل المثال، لنفترض أنّه لديك تطبيق يتضمّن حوارًا بين الشخصيات يستند إلى واجهة برمجة تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي (مثل Google AI أو Vertex AI). في هذه الحالة، يمكنك استضافة منطق عرض نموذج اللغة الكبير في دالة يستدعيها تطبيقك عند الطلب.

إذا كان تطبيقك مخصّصًا للتشغيل لفترة طويلة (على سبيل المثال، تطبيق و��ب يحتوي على مواد عرض)، ننصحك باستخدام Cloud Run. لنشر تطبيق الخادم باستخدام Cloud Run، اتّبِع الدليل المتوفّر في مقالة البدء السريع: نشر خدمة Node.js على Cloud Run.

لمزيد من المعلومات عن أفضل حالات استخدام Cloud Run وCloud Functions، يُرجى الاطّلاع على المقالة Cloud Functions مقارنةً بـ Cloud Run: حالات استخدام أحدهما بدلاً من الآخر.