Firebase Vertex AI

Firebase プロジェクトをエンドツーエンドで運用し(認証、Firestore、Functions、Hosting)、AI 搭載機能のために Gemini/Vertex AI を安全に統合します。

概要

このスキルを使用して、Firebase アプリケーションを設計・実装・デプロイし、Cloud Functions(またはその他の GCP サービス)から Vertex AI/Gemini を呼び出します。セキュアなシークレット管理、最小権限の IAM、本番レベルの可観測性に対応しています。

前提条件

• 対象プロジェクト用の Node.js ランタイムと Firebase CLI へのアクセス
• Firebase プロジェクト(Functions/Vertex AI に必要に応じて課金を有効化)
• Vertex AI API が有効化されており、バックエンドから Gemini/Vertex AI を呼び出す権限がある
• 環境変数または Secret Manager でシークレットを管理する(クライアントコードには絶対に含めない)

手順

1. Firebase を初期化(または既存リポジトリを検証): Hosting/Functions/Firestore を必要に応じて設定します。
2. バックエンド統合を実装:
   • Gemini/Vertex AI を呼び出す Cloud Function/HTTP エンドポイントを追加
   • 入力を検証し、構造化されたレスポンスを返す
3. データとセキュリティを設定:
   • Firestore ルール + インデックス
   • Storage ルール(該当する場合)
   • 認証プロバイダと認可チェック
4. デプロイと検証:
   • Functions/Hosting をデプロイ
   • デプロイ済みエンドポイントに対してスモークテストを実行
5. 運用ガードレールを追加:
   • ロギング/メトリクス
   • エラースパイク時のアラート
   • 必要に応じた基本的なコスト管理(予算/クォータ)

出力

• デプロイ可能な Firebase プロジェクト構造(設定 + Functions/Hosting 等)
• Gemini/Vertex AI を呼び出すセキュアなバックエンドコード(シークレットを正しく処理)
• Firestore/Storage ルールとインデックスのガイダンス
• 検証チェックリスト(ローカル + デプロイ済み)と CI 対応コマンド

エラーハンドリング

• 認証の失敗: プリンシパルと不足している権限/ロールを特定し、最小権限で修正します。
• 課金/API の問題: API またはクォータのどちらがブロックしているかを検出し、対応策を提示します。
• Firestore ルール/インデックスの問題: 最小限の再現クエリとルール修正を提供します。
• Vertex AI 呼び出しの失敗: モデル/リージョンの不一致を表示し、一時的なエラー用のリトライ/バックオフを追加します。

例

例: Firebase 上の Gemini チャット API

• リクエスト: 「Hosting + Gemini チャットエンドポイントを動作させる Function をデプロイします。」
• 結果: /api/chat 関数、Secret Manager の配線、スモークテスト。

例: Firestore 搭載 RAG

• リクエスト: 「ドキュメントを埋め込み、引用付きで回答する RAG フローを構築します。」
• 結果: インジェスション計画、埋め込み + インデックス戦略、評価プロンプト。

リソース

• 詳細ガイド(参照用に保管): {baseDir}/references/SKILL.full.md
• Firebase ドキュメント: https://firebase.google.com/docs
• Cloud Functions for Firebase: https://firebase.google.com/docs/functions
• Vertex AI ドキュメント: https://cloud.google.com/vertex-ai/docs