Firebase AI Logic SDK ব্যবহার করে আপনার অ্যাপ থেকে Gemini API কল করার সময়, আপনার অনুরোধে বেশ কয়েকটি প্যারামিটার থাকে যা জেনারেটিভ AI প্রতিক্রিয়া নিয়ন্ত্রণ করে। এর মধ্যে সাধারণত মডেলের নাম, মডেল জেনারেশন কনফিগারেশন (সর্বোচ্চ টোকেন, তাপমাত্রা ইত্যাদি), নিরাপত্তা সেটিংস, সিস্টেম নির্দেশাবলী এবং প্রম্পট ডেটা অন্তর্ভুক্ত থাকে।
বেশিরভাগ ক্ষেত্রে, আপনি চাহিদা অনুযায়ী অথবা বিভিন্ন পরিস্থিতিতে প্রয়োজন অনুযায়ী এই পরিবর্তনগুলি করতে চাইবেন:
- নতুন অ্যাপ প্রকাশ না করেই আপনার জেনারেটিভ এআই মডেল আপডেট করুন। পূর্ববর্তী সংস্করণগুলি বাতিল হওয়ার আগে আপনি নতুন, স্থিতিশীল মডেল সংস্করণগুলিতে আপগ্রেড করতে পারেন, আপনার ব্যবহারকারীর চাহিদা এবং বৈশিষ্ট্যের উপর ভিত্তি করে কম খরচের বা উচ্চতর পারফরম্যান্স মডেলগুলিতে নেমে যেতে পারেন, অথবা শর্তসাপেক্ষে নির্দিষ্ট ব্যবহারকারী বিভাগে (যেমন বিটা পরীক্ষক) সর্বশেষ এবং সেরা মডেলগুলি স্থাপন করতে পারেন।
- মডেলটি অ্যাক্সেস করার জন্য আপনার অবস্থানটি সেট করুন যাতে এটি আপনার ব্যবহারকারীদের কাছাকাছি থাকে।
- A/B পরীক্ষায় বিভিন্ন সিস্টেম নির্দেশাবলী এবং প্রম্পট ব্যবহার করুন, তারপর ধীরে ধীরে আপনার ব্যবহারকারীদের কাছে বিজয়ী পরীক্ষার মানগুলি প্রকাশ করুন।
- আপনার অ্যাপে জেনারেটিভ এআই বৈশিষ্ট্যগুলি দ্রুত প্রকাশ বা লুকানোর জন্য বৈশিষ্ট্য পতাকা ব্যবহার করুন।
Firebase Remote Config এই সব এবং আরও অনেক কিছু করে, আপনার অ্যাপের নতুন সংস্করণ প্রকাশ না করেই, Firebase কনসোলে সেট করা বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে মেলে এমন অ্যাপ ইনস্ট্যান্সের জন্য প্রয়োজন অনুসারে এবং শর্তসাপেক্ষে প্যারামিটার মান আপডেট করতে দেয়।
এই সমাধান নির্দেশিকাটি নির্দিষ্ট প্রস্তাবিত ব্যবহারের ক্ষেত্রে প্রদান করে এবং আপনার জেনারেটিভ এআই অ্যাপে Remote Config কীভাবে যোগ করবেন তা বর্ণনা করে।
আপনার অ্যাপের সাথে কেন Firebase Remote Config ব্যবহার করবেন?
Firebase Remote Config আপনাকে অ্যাপ আপডেটের প্রয়োজন ছাড়াই আপনার অ্যাপের আচরণকে গতিশীলভাবে সামঞ্জস্য করতে দেয়। এটি বিশেষ করে জেনারেটিভ এআই ব্যবহার করে এমন অ্যাপগুলির জন্য শক্তিশালী, যেখানে দ্রুত পুনরাবৃত্তি এবং সূক্ষ্ম-টিউনিং অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
জেনারেটিভ এআই অ্যাপের সাহায্যে Remote Config জন্য প্রয়োজনীয় ব্যবহারের কেস
নিম্নলিখিত গুরুত্বপূর্ণ ব্যবহারের ক্ষেত্রে আমরা Firebase AI Logic সহ Remote Config ব্যবহার করার পরামর্শ দিচ্ছি:
- অ্যাপ আপডেট ছাড়াই সর্বশেষ মডেল সংস্করণে আপগ্রেড করুন : প্রয়োজন অনুসারে মডেলের নাম পরিবর্তন করতে Remote Config প্যারামিটার ব্যবহার করুন, যাতে আপনি আপনার পছন্দের জেমিনি মডেলটি উপলব্ধ হওয়ার সাথে সাথেই সর্বশেষ সংস্করণে আপগ্রেড করতে পারেন। 
- অ্যাপ আপডেট ছাড়াই সিস্টেম নির্দেশাবলী এবং সুরক্ষা সেটিংস আপডেট করুন : Remote Config প্যারামিটারের মধ্যে সিস্টেম নির্দেশাবলী এবং সুরক্ষা সেটিংস সংরক্ষণ করুন যাতে আপনি স্থাপনের পরে সমস্যাগুলি আবিষ্কার করলে চাহিদা অনুসারে সেগুলি পরিবর্তন করতে পারেন। 
- ঝুঁকি হ্রাস করুন এবং এআই সুরক্ষা জোরদার করুন : আপনার iOS এবং অ্যান্ড্রয়েড ব্যবহারকারীদের জন্য নিরাপদে এবং ধীরে ধীরে জেনারেটিভ এআই পরিবর্তনগুলি প্রকাশ করতে Remote Config রোলআউট ব্যবহার করুন। 
জেনারেটিভ এআই অ্যাপের সাহায্যে Remote Config জন্য উন্নত এবং প্রস্তাবিত ব্যবহারের কেস
Remote Config এবং Google Analytics দিয়ে আপনার অ্যাপটি ইন্সট্রুমেন্ট করার পরে, আপনি উন্নত ব্যবহারের ক্ষেত্রে অন্বেষণ করতে পারেন:
- ক্লায়েন্টের অবস্থানের উপর ভিত্তি করে অবস্থান নির্ধারণ করুন : ক্লায়েন্টের সনাক্তকৃত অবস্থানের উপর ভিত্তি করে মডেলটি অ্যাক্সেস করার জন্য Remote Config শর্তাবলী ব্যবহার করুন। 
- বিভিন্ন মডেল নিয়ে পরীক্ষা-নিরীক্ষা করুন : আপনার নির্দিষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্রে সবচেয়ে উপযুক্ত খুঁজে পেতে দ্রুত বিভিন্ন জেনারেটিভ এআই মডেল পরীক্ষা করুন এবং তাদের মধ্যে স্যুইচ করুন, অথবা বিভিন্ন ব্যবহারকারী বিভাগের জন্য বিভিন্ন মডেল অ্যাক্সেস করুন। 
- মডেলের কর্মক্ষমতা অপ্টিমাইজ করুন : সিস্টেম প্রম্পট, সর্বোচ্চ আউটপুট টোকেন, তাপমাত্রা এবং অন্যান্য সেটিংসের মতো মডেল প্যারামিটারগুলিকে সূক্ষ্মভাবে সুরক্ষিত করুন। 
- ক্লায়েন্ট অ্যাট্রিবিউটের উপর ভিত্তি করে বিভিন্ন সিস্টেম নির্দেশাবলী, প্রম্পট এবং মডেল কনফিগারেশন ব্যবহার করুন : Google Analytics সাথে Remote Config ব্যবহার করার সময়, আপনি ক্লায়েন্ট অ্যাট্রিবিউট বা কাস্টম অডিয়েন্সের উপর ভিত্তি করে শর্ত তৈরি করতে পারেন এবং এই অ্যাট্রিবিউটের উপর ভিত্তি করে বিভিন্ন পরামিতি সেট করতে পারেন। - উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনি আপনার অ্যাপে প্রযুক্তিগত সহায়তা প্রদানের জন্য জেনারেটিভ এআই ব্যবহার করেন, তাহলে আপনার অ্যান্ড্রয়েড, আইওএস এবং ওয়েব প্ল্যাটফর্ম ব্যবহারকারীদের সঠিক নির্দেশনা প্রদান নিশ্চিত করার জন্য আপনি অ্যাপ প্ল্যাটফর্মের জন্য নির্দিষ্ট সিস্টেম নির্দেশাবলী সেট করতে চাইতে পারেন। 
- প্রতিটি ব্যবহারকারীর জন্য অভিজ্ঞতা ব্যক্তিগতকৃত করুন : প্রতিটি ব্যবহারকারীর জন্য সর্বোত্তম জেনারেটিভ এআই সেটিংস স্বয়ংক্রিয়ভাবে নির্ধারণ করতে আপনার মোবাইল অ্যাপ এবং গেমগুলির সাথে Remote Config ব্যক্তিগতকরণ ব্যবহার করুন। 
- খরচ নিয়ন্ত্রণ করুন : কোন জেনারেটিভ এআই মডেলগুলিকে ডাকা হবে, কত ঘন ঘন ব্যবহার করা হবে তা দূরবর্তীভাবে সামঞ্জস্য করুন এবং অপ্রয়োজনীয় খরচ কমাতে ব্যবহারকারীর দর্শকদের উপর ভিত্তি করে সর্বাধিক আউটপুট টোকেন মানগুলি গতিশীলভাবে কনফিগার করুন। 
- অ্যাপের অভিজ্ঞতা এবং ফলাফল অপ্টিমাইজ করুন : আপনার মোবাইল অ্যাপ এবং গেমগুলির সাথে Remote Config মাধ্যমে A/B Testing ব্যবহার করে বিভিন্ন ব্যবহারকারী বিভাগে জেনারেটিভ এআই প্যারামিটারের পরিবর্তনগুলি পরীক্ষা করুন এবং দেখুন যে তারা ধরে রাখা এবং রাজস্বের মতো গুরুত্বপূর্ণ মেট্রিক্সগুলিকে কীভাবে প্রভাবিত করে। 
Firebase Remote Config সাহায্যে আপনার জেনারেটিভ AI অ্যাপটি ইন্সট্রুমেন্ট করে, আপনি নমনীয়, নিরাপদ এবং সাশ্রয়ী AI-চালিত অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে পারেন এবং একই সাথে আপনার ব্যবহারকারীদের জন্য আনন্দদায়ক অভিজ্ঞতা তৈরি করতে পারেন।
আপনার অ্যাপে Firebase Remote Config যোগ করুন
এই সমাধান নির্দেশিকায়, আপনি আপনার অ্যান্ড্রয়েড অ্যাপে Firebase AI Logic SDK ব্যবহার করে এমন প্যারামিটারগুলিকে গতিশীলভাবে আপডেট করতে Firebase Remote Config ব্যবহার করবেন। আপনি শিখবেন কিভাবে:
- Firebase Remote Config থেকে মডেলের নাম এবং সিস্টেম নির্দেশাবলীর মতো প্যারামিটারগুলি আনুন এবং সক্রিয় করুন।
- আপনার জেমিনি এপিআই কলগুলি গতিশীলভাবে পুনরুদ্ধার করা প্যারামিটারগুলি ব্যবহার করে আপডেট করুন, যাতে আপনি বিভিন্ন মডেলের মধ্যে স্যুইচ করতে পারেন বা অ্যাপ আপডেট ছাড়াই সিস্টেম নির্দেশাবলী পরিবর্তন করতে পারেন।
- প্রয়োজন অনুসারে মডেল আচরণ এবং ক্ষমতা সামঞ্জস্য করে দূরবর্তীভাবে পরামিতিগুলি নিয়ন্ত্রণ করুন।
পূর্বশর্ত
এই নির্দেশিকাটি ধরে নিয়েছে যে আপনি আপনার প্ল্যাটফর্মের জন্য অ্যাপ তৈরির সাথে পরিচিত।
শুরু করার আগে, নিম্নলিখিতগুলি নিশ্চিত করুন:
- Firebase AI Logic getting starting গাইডটি সম্পূর্ণ করুন, যেখানে বর্ণনা করা হয়েছে কিভাবে আপনার Firebase প্রকল্প সেট আপ করবেন, আপনার অ্যাপটি Firebase-এর সাথে সংযুক্ত করবেন, SDK যোগ করবেন, আপনার নির্বাচিত " Gemini API " প্রদানকারীর জন্য ব্যাকএন্ড পরিষেবা শুরু করবেন এবং একটি মডেল ইনস্ট্যান্স তৈরি করবেন। 
- আপনার Firebase প্রজেক্টে Google Analytics সক্ষম করুন এবং আপনার অ্যাপে এর SDK যোগ করুন (শর্তসাপেক্ষ টার্গেটিংয়ের জন্য প্রয়োজনীয়, যেমন ক্লায়েন্ট ডিভাইসের অবস্থানের উপর ভিত্তি করে মডেলটি অ্যাক্সেস করার অবস্থান সেট করা)। 
ধাপ ১ : Firebase কনসোলে প্যারামিটার মান সেট করুন
একটি ক্লায়েন্ট Remote Config টেমপ্লেট তৈরি করুন এবং অ্যাপে আনা এবং ব্যবহারের জন্য প্যারামিটার এবং মান কনফিগার করুন।
- Firebase কনসোলে আপনার Firebase প্রজেক্টটি খুলুন। তারপর, নেভিগেশন মেনু থেকে, Run প্রসারিত করুন এবং Remote Config নির্বাচন করুন।
- পৃষ্ঠার উপরে থাকা ক্লায়েন্ট/সার্ভার নির্বাচক থেকে ক্লায়েন্ট নির্বাচন করা হয়েছে কিনা তা নিশ্চিত করুন।
- Create Configuration (অথবা যদি আপনি পূর্বে ক্লায়েন্ট টেমপ্লেট ব্যবহার করে থাকেন, তাহলে প্যারামিটার যোগ করুন ) ক্লিক করে একটি ক্লায়েন্ট টেমপ্লেট শুরু করুন।
- Remote Config দিয়ে আপনি যে প্যারামিটারগুলি নিয়ন্ত্রণ করতে চান তা নির্ধারণ করুন। উদাহরণস্বরূপ: - প্যারামিটারের নাম - বিবরণ - আদর্শ - ডিফল্ট মান - model_name- মডেলের নাম। উপলব্ধ মডেলের নাম দেখুন। - স্ট্রিং - gemini-2.5-flash- system_instructions- সিস্টেম নির্দেশাবলী হল একটি "প্রস্তাবনা"র মতো যা আপনি মডেলের আচরণকে প্রভাবিত করার জন্য শেষ ব্যবহারকারীর কাছ থেকে আরও কোনও নির্দেশের সংস্পর্শে আসার আগে যোগ করেন। - স্ট্রিং - You are a helpful assistant who knows everything there is to know about Firebase!- prompt- আপনার জেনারেটিভ এআই বৈশিষ্ট্যের সাথে ব্যবহারের জন্য ডিফল্ট প্রম্পট। - স্ট্রিং - I am a developer who wants to know more about Firebase!- vertex_location- শুধুমাত্র Vertex AI Gemini API ব্যবহার করলেই প্রযোজ্য। 
 মডেল অ্যাক্সেস করার জন্য অবস্থান নিয়ন্ত্রণ করুন। Google Analytics দ্বারা সনাক্ত করা ক্লায়েন্ট অবস্থানের উপর ভিত্তি করে আপনি এই বিকল্পটি কনফিগার করার জন্য শর্তাবলী সেট করতে পারেন।- স্ট্রিং - global
- প্যারামিটার যোগ করা শেষ হলে, পরিবর্তন প্রকাশ করুন এ ক্লিক করুন। যদি এটি একটি নতুন Remote Config টেমপ্লেট না হয়, তাহলে পরিবর্তনগুলি পর্যালোচনা করুন এবং আবার পরিবর্তন প্রকাশ করুন এ ক্লিক করুন। 
ধাপ ২ : আপনার অ্যাপে Remote Config যোগ করুন এবং শুরু করুন
আপনার অ্যাপের মধ্যে Remote Config লাইব্রেরি যোগ করুন এবং Remote Config সেট আপ করুন।
সুইফট
Firebase AI Logic সেটআপের অংশ হিসেবে, আপনি ইতিমধ্যেই আপনার অ্যাপে Firebase SDK যোগ করেছেন, তবে আপনাকে Remote Config ও যোগ করতে হবে।
- Xcode-এ, প্রজেক্ট খোলা থাকা অবস্থায়, File > Add Package Dependencies- এ নেভিগেট করুন। 
- firebase-ios-sdk নির্বাচন করুন এবং তারপর প্যাকেজ যোগ করুন এ ক্লিক করুন। 
- প্রজেক্ট নেভিগেটর থেকে, আপনার অ্যাপ > টার্গেট > আপনার অ্যাপ নির্বাচন করুন। 
- জেনারেল ট্যাব থেকে, ফ্রেমওয়ার্ক, লাইব্রেরি এবং এমবেডেড কন্টেন্টে স্ক্রোল করুন। 
- + এ ক্লিক করুন এবং FirebaseRemoteConfig নির্বাচন করুন, তারপর Add এ ক্লিক করুন। 
- আপনার কোডে - FirebaseRemoteConfigআমদানি যোগ করুন:- import FirebaseRemoteConfig
- আপনার অ্যাপের জন্য উপযুক্ত ক্লাসের ভিতরে, Firebase ইনিশিয়ালাইজ করুন এবং আপনার প্রধান অ্যাপ্লিকেশন লজিকে Remote Config যোগ করুন। - এখানে, আপনি Remote Config এবং Remote Config রিয়েল-টাইম লিসেনারকে আমদানি হিসেবে অন্তর্ভুক্ত করবেন যাতে অ্যাপটি রিয়েল-টাইমে নতুন মান আনতে পারে এবং একটি ন্যূনতম ফেচ ব্যবধান যোগ করতে পারে: - let remoteConfig = RemoteConfig.remoteConfig() let settings = RemoteConfigSettings() settings.minimumFetchInterval = 3600 remoteConfig.configSettings = settings- কুইকস্টার্ট অ্যাপে , এটি - VertexAISampleAppভিতরে,- AppDelegateক্লাসের মধ্যে থাকবে।
Kotlin
- আপনার মডিউল (অ্যাপ-লেভেল) গ্র্যাডেল ফাইলে (সাধারণত - app/build.gradle.ktsঅথবা- app/build.gradle) Remote Config নির্ভরতা যোগ করুন:- dependencies { implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:34.4.0")) implementation("com.google.firebase:firebase-ai") implementation("com.google.firebase:firebase-config") // ... other dependencies }
- আপনার প্রধান অ্যাপ্লিকেশন লজিকে Remote Config যোগ করুন। এখানে, আপনি Remote Config শুরু করবেন এবং একটি ন্যূনতম ফেচ ইন্টারভাল যোগ করবেন: - val remoteConfig: FirebaseRemoteConfig = Firebase.remoteConfig val configSettings = remoteConfigSettings { minimumFetchIntervalInSeconds = 3600 } remoteConfig.setConfigSettingsAsync(configSettings)
Java
- আপনার মডিউল (অ্যাপ-লেভেল) গ্র্যাডেল ফাইলে (সাধারণত - app/build.gradle.ktsঅথবা- app/build.gradle) Remote Config নির্ভরতা যোগ করুন:- dependencies { implementation(platform("com.google.firebase:firebase-bom:34.4.0")) implementation("com.google.firebase:firebase-ai") implementation("com.google.firebase:firebase-config") // ... other dependencies }
- আপনার প্রধান অ্যাপ্লিকেশন লজিকে Remote Config যোগ করুন। এখানে, আপনি Remote Config শুরু করবেন এবং একটি ন্যূনতম ফেচ ইন্টারভাল যোগ করবেন: - FirebaseRemoteConfig mFirebaseRemoteConfig = FirebaseRemoteConfig.getInstance(); FirebaseRemoteConfigSettings configSettings = new FirebaseRemoteConfigSettings.Builder() .setMinimumFetchIntervalInSeconds(3600) .build(); mFirebaseRemoteConfig.setConfigSettingsAsync(configSettings);
Web
- আপনার কোডটি একটি টেক্সট এডিটরে খুলুন এবং Remote Config আমদানি করুন: - import { getRemoteConfig } from 'firebase/remote-config';
- আপনার প্রাথমিক ফাংশনের ভিতরে এবং Firebase AI Logic SDK-এর জন্য Firebase অ্যাপটি চালু করার পরে, Remote Config চালু করুন: - // Initialize Remote Config and get a reference to the service const remoteConfig = getRemoteConfig(app);
- সর্বনিম্ন আনয়ন ব্যবধান সেট করুন: - remoteConfig.settings.minimumFetchIntervalMillis = 3600000;
Dart
- আপনার Flutter প্রজেক্ট ডিরেক্টরি থেকে, নিম্নলিখিত কমান্ড ব্যবহার করে Remote Config ইনস্টল করুন এবং যোগ করুন: - flutter pub add firebase_remote_config
- ./lib/main.dartখুলুন এবং Firebase AI Logic সমর্থন করার জন্য আপনার যোগ করা অন্যান্য আমদানির পরে আমদানি যোগ করুন:- import 'package:firebase_vertexai/firebase_ai.dart'; import 'package:firebase_core/firebase_core.dart'; import 'package:firebase_remote_config/firebase_remote_config.dart';
- আপনার অ্যাপে - _modelName,- _systemInstructions, এবং- _promptভেরিয়েবল যোগ করুন যাতে আমরা পরে সেগুলি ব্যবহার করতে পারি:- late final String _modelName; late final String _systemInstructions; late final String _prompt;
- Remote Config অবজেক্ট ইনস্ট্যান্সটি পান এবং ঘন ঘন রিফ্রেশ করার জন্য ন্যূনতম ফেচ ইন্টারভাল সেট করুন। ফায়ারবেস শুরু হওয়ার পরে এটি যোগ করতে ভুলবেন না। - final remoteConfig = FirebaseRemoteConfig.instance; await remoteConfig.setConfigSettings(RemoteConfigSettings( fetchTimeout: const Duration(seconds: 3600), minimumFetchInterval: const Duration(seconds: 3600), ));
ঐক্য
- এই নির্দেশাবলী অনুসরণ করে আপনার ইউনিটি প্রজেক্টে Remote Config যোগ করুন। 
- Remote Config অবজেক্ট ইনস্ট্যান্সটি পান এবং ঘন ঘন রিফ্রেশ করার জন্য ন্যূনতম ফেচ ইন্টারভাল সেট করুন। ফায়ারবেস শুরু হওয়ার পরে এটি যোগ করতে ভুলবেন না। - var remoteConfig = FirebaseRemoteConfig.DefaultInstance; const int MillisecondsPerSecond = 1000; await remoteConfig.SetConfigSettingsAsync(new ConfigSettings() { FetchTimeoutInMilliseconds = 3600 * MillisecondsPerSecond, MinimumFetchIntervalInMilliseconds = 3600 * MillisecondsPerSecond });
ধাপ ৩ : অ্যাপ-মধ্যস্থ প্যারামিটার মান সেট করুন
আপনার Remote Config অবজেক্টে ইন-অ্যাপ ডিফল্ট প্যারামিটার মান সেট করা উচিত। এটি নিশ্চিত করে যে আপনার অ্যাপটি Remote Config পরিষেবা থেকে মান আনতে না পারলেও প্রত্যাশা অনুযায়ী আচরণ করবে।
সুইফট
- Firebase কনসোলে, Remote Config খুলুন। 
- প্যারামিটার ট্যাবে, মেনু খুলুন এবং ডিফল্ট মান ডাউনলোড করুন নির্বাচন করুন। 
- অনুরোধ করা হলে, iOS এর জন্য .plist সক্ষম করুন, তারপর ফাইল ডাউনলোড করুন এ ক্লিক করুন। 
- আপনার অ্যাপ্লিকেশন ডিরেক্টরিতে ফাইলটি সংরক্ষণ করুন। - যদি নমুনা অ্যাপ ব্যবহার করেন, তাহলে এটি - FirebaseVertexAI/Sample/VertexAISampleএর মধ্যে সংরক্ষণ করুন।
- এক্সকোডে, আপনার অ্যাপে ডান-ক্লিক করুন এবং ফাইল যোগ করুন নির্বাচন করুন - যদি নমুনা ব্যবহার করেন, তাহলে VertexAISample- এ ডান-ক্লিক করুন এবং "VertexAISample"-এ ফাইল যোগ করুন নির্বাচন করুন। 
- নির্বাচন করুন, তারপর Add এ ক্লিক করুন। 
- ডিফল্ট ফাইলটি উল্লেখ করতে আপনার অ্যাপ কোড আপডেট করুন: - // Set default values remoteConfig.setDefaults(fromPlist: "remote_config_defaults")
Kotlin
- Firebase কনসোল থেকে, Remote Config খুলুন। 
- প্যারামিটার ট্যাবে, মেনু খুলুন এবং ডিফল্ট মান ডাউনলোড করুন নির্বাচন করুন। 
- অনুরোধ করা হলে, Android এর জন্য .xml সক্ষম করুন, তারপর ফাইল ডাউনলোড করুন এ ক্লিক করুন। 
- আপনার অ্যাপের XML রিসোর্স ডিরেক্টরিতে ফাইলটি সংরক্ষণ করুন। 
- আপনার পূর্বে যোগ করা - configSettingsপরে ডিফল্টগুলি যোগ করতে আপনার প্রধান কার্যকলাপ ফাইলটি আপডেট করুন:- // Set default values. remoteConfig.setDefaultsAsync(R.xml.remote_config_defaults)
Java
- Firebase কনসোলে, Remote Config খুলুন। 
- প্যারামিটার ট্যাবে, মেনু খুলুন এবং ডিফল্ট মান ডাউনলোড করুন নির্বাচন করুন। 
- অনুরোধ করা হলে, Android এর জন্য .xml সক্ষম করুন, তারপর ফাইল ডাউনলোড করুন এ ক্লিক করুন। 
- আপনার অ্যাপের XML রিসোর্স ডিরেক্টরিতে ফাইলটি সংরক্ষণ করুন। 
- আপনার পূর্বে যোগ করা - configSettingsপরে ডিফল্টগুলি যোগ করতে আপনার প্রধান কার্যকলাপ ফাইলটি আপডেট করুন:- // Set default values. mFirebaseRemoteConfig.setDefaultsAsync(R.xml.remote_config_defaults);
Web
আপনি সরাসরি আপনার কোডে ডিফল্ট মান সেট করতে পারেন:
// Set default Remote Config parameter values
remoteConfig.defaultConfig = {
  model_name: 'gemini-2.5-flash',
  system_instructions:
    'You are a helpful assistant who knows everything there is to know about Firebase!',
  prompt: 'I am a developer who wants to know more about Firebase!',
  vertex_location: 'global',
};
Dart
আপনি সরাসরি আপনার কোডে ডিফল্ট মান সেট করতে পারেন:
remoteConfig.setDefaults(const {
  "model_name": "gemini-2.5-flash",
  "system_instructions": "You are a helpful assistant who knows everything there is to know about Firebase!",
  "prompt": "I am a developer who wants to know more about Firebase!",
  "vertex_location": "global"
});
ঐক্য
আপনি সরাসরি আপনার কোডে ডিফল্ট মান সেট করতে পারেন:
await remoteConfig.SetDefaultsAsync(
  new System.Collections.Generic.Dictionary<string, object>() {
    { "model_name", "gemini-2.5-flash" },
    { "system_instructions", "You are a helpful assistant who knows everything there is to know about Firebase!" },
    { "prompt", "I am a developer who wants to know more about Firebase!" },
    { "vertex_location", "global" }
  }
);
ধাপ ৪ : মানগুলি আনুন এবং সক্রিয় করুন
ডিফল্ট সেট করার পরে, মানগুলি আনতে এবং সক্রিয় করতে নিম্নলিখিতগুলি যোগ করুন।
সুইফট
// Fetch and activate Remote Config values
remoteConfig.fetchAndActivate { status, error in
  if let error = error {
    print("Error fetching Remote Config: \(error.localizedDescription)")
  }
}
যখনই একটি নতুন Remote Config টেমপ্লেট প্রকাশিত হবে তখন এটি Remote Config অবজেক্ট আপডেট করবে।
Kotlin
// Fetch and activate Remote Config values
remoteConfig.fetchAndActivate()
      .addOnCompleteListener(this) { task ->
          if (task.isSuccessful) {
              val updated = task.result
              Log.d(TAG, "Remote Config values fetched and activated: $updated")
          } else {
              Log.e(TAG, "Error fetching Remote Config", task.exception)
          }
      }
Java
  // Fetch and activate Remote Config values
  mFirebaseRemoteConfig.fetchAndActivate()
    .addOnCompleteListener(this, new OnCompleteListener<Boolean>() {
        @Override
        public void onComplete(@NonNull Task<Boolean> task) {
            if (task.isSuccessful()) {
                boolean updated = task.getResult();
                Log.d(TAG, "Config params updated: " + updated);
            } else {
                Log.e(TAG, "Error fetching Remote Config", task.exception)
            }
          }
    });
Web
- আপনার আমদানিতে - getValueএবং- fetchAndActivateযোগ করুন:- import { getValue, fetchAndActivate } from 'firebase/remote-config';
- ডিফল্ট Remote Config মান কনফিগার করার জন্য আপনি যে কোডটি যোগ করেছেন তার পরে, কনফিগটি আনুন এবং সক্রিয় করুন, তারপর - modelName,- systemInstructions,- prompt, এবং- vertexLocationধ্রুবকগুলিতে মান নির্ধারণ করুন।- // Fetch and activate Remote Config. try { await fetchAndActivate(remoteConfig); } catch(err) { console.error('Remote Config fetch failed', err); } console.log('Remote Config fetched.'); // Assign Remote Config values. const modelName = getValue(remoteConfig, 'model_name').asString(); const systemInstructions = getValue(remoteConfig, 'system_instructions').asString(); const prompt = getValue(remoteConfig, 'prompt').asString(); const vertexLocation = getValue(remoteConfig, 'vertex_location').asString();
Dart
// Fetch and activate Remote Config.
remoteConfig.fetchAndActivate();
// Assign Remote Config values.
String? _modelName = remoteConfig.getString("model_name");
String? _systemInstructions = remoteConfig.getString("system_instructions");
String? _prompt = remoteConfig.getString("prompt");
String? _vertexLocation = remoteConfig.getString("vertex_location");
ঐক্য
// Fetch and activate Remote Config values.
await remoteConfig.FetchAndActivateAsync();
ধাপ ৫ : একটি রিয়েল-টাইম Remote Config লিসেনার যোগ করুন
আপনার অ্যাপে একটি রিয়েল-টাইম Remote Config লিসেনার যোগ করুন যাতে Remote Config টেমপ্লেটে করা পরিবর্তনগুলি আপডেট হওয়ার সাথে সাথে ক্লায়েন্টের কাছে পৌঁছে যায়।
যখনই কোনও প্যারামিটারের মান পরিবর্তন হয়, নিম্নলিখিত কোডটি Remote Config অবজেক্ট আপডেট করে।
সুইফট
// Add real-time Remote Config
remoteConfig.addOnConfigUpdateListener { configUpdate, error in
  guard let configUpdate = configUpdate, error == nil else {
    print("Error listening for config updates: \(error?.localizedDescription ?? "No error available")")
    return
  }
  print("Updated keys: \(configUpdate.updatedKeys)")
  remoteConfig.activate { changed, error in
    guard error == nil else {
      print("Error activating config: \(error?.localizedDescription ?? "No error available")")
      return
    }
    print("Activated config successfully")
  }
}
Kotlin
 ঐচ্ছিকভাবে, আপনি addOnCompleteListener অ্যাক্টিভেশনের ভিতরে একটি অ্যাকশন কনফিগার করতে পারেন: 
      // Add a real-time Remote Config listener
      remoteConfig.addOnConfigUpdateListener(object : ConfigUpdateListener {
          override fun onUpdate(configUpdate : ConfigUpdate) {
              Log.d(ContentValues.TAG, "Updated keys: " + configUpdate.updatedKeys);
              remoteConfig.activate().addOnCompleteListener {
                  // Optionally, add an action to perform on update here.
              }
          }
          override fun onError(error : FirebaseRemoteConfigException) {
              Log.w(ContentValues.TAG, "Config update error with code: " + error.code, error)
          }
      }
Java
 ঐচ্ছিকভাবে, আপনি addOnCompleteListener অ্যাক্টিভেশনের ভিতরে একটি অ্যাকশন কনফিগার করতে পারেন: 
  // Add a real-time Remote Config listener
  remoteConfig.addOnConfigUpdateListener(new ConfigUpdateListener() {
      @Override
      public void onUpdate(ConfigUpdate configUpdate) {
          Log.d(ContentValues.TAG, "Updated keys: " + configUpdate.getUpdatedKeys());
                remoteConfig.activate().addOnCompleteListener(new OnCompleteListener<Boolean>() {
                  @Override
                  public void onComplete(@NonNull Task<Boolean> task) {
                      // Optionally, add an action to perform on update here.
                  }
              });
          }
      @Override
      public void onError(FirebaseRemoteConfigException error) {
          Log.w(ContentValues.TAG, "Config update error with code: " + error.getCode(), error);
      }
  });
Web
ওয়েব অ্যাপের জন্য রিয়েল-টাইম Remote Config লিসেনারের সুবিধা সমর্থিত নয়।
Dart
// Add a real-time Remote Config listener
remoteConfig.onConfigUpdated.listen((event) async {
  await remoteConfig.activate();
});
ঐক্য
// Add a real-time Remote Config listener to automatically update whenever
// a new template is published.
// Note: the parameters can be anonymous as they are unused.
remoteConfig.OnConfigUpdateListener += (_, _) => {
  remoteConfig.ActivateAsync();
};
ধাপ ৬ : Remote Config মান ব্যবহার করার জন্য জেমিনি এপিআই অনুরোধগুলি আপডেট করুন
| এই পৃষ্ঠায় প্রোভাইডার-নির্দিষ্ট কন্টেন্ট এবং কোড দেখতে আপনার জেমিনি API প্রোভাইডারে ক্লিক করুন। | 
এখন যেহেতু Remote Config সম্পূর্ণরূপে কনফিগার করা হয়েছে, হার্ড-কোডেড মানগুলিকে Remote Config থেকে প্রাপ্ত মান দিয়ে প্রতিস্থাপন করতে আপনার কোড আপডেট করুন।
সুইফট
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// The Gemini Developer API doesn't support setting the location of a model
let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .googleAI())
// Create a `GenerativeModel` and add system instructions into its config
// Both the model name and the system instructions will be sourced from Remote Config
let modelName = remoteConfig.configValue(forKey: "model_name").stringValue
let systemInstructions = remoteConfig.configValue(forKey: "system_instructions").stringValue
let model = ai.generativeModel(
  modelName: modelName,
  systemInstruction: ModelContent(role: "system", parts: systemInstructions)
)
// Provide a prompt that contains text
// The text in the prompt will be sourced from Remote Config
let userPrompt = remoteConfig.configValue(forKey: "prompt").stringValue
// To generate text output, call `generateContent` with the text input
let response = try await model.generateContent(userPrompt)
if let text = response.text {
  print(text)
}
Kotlin
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// The Gemini Developer API doesn't support setting the location of a model
val ai = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.googleAI())
// Create a `GenerativeModel` and add system instructions into its config
// Both the model name and the system instructions will be sourced from Remote Config
val model = ai.generativeModel(
  modelName = remoteConfig.getString("model_name"),
  systemInstruction = content { text(remoteConfig.getString("system_instructions")) }
)
// To generate text output, call `generateContent` with the text input
// The text in the prompt will be sourced from Remote Config
val response = model.generateContent(remoteConfig.getString("prompt"))
print(response.text)
Java
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// The Gemini Developer API doesn't support setting the location of a model
FirebaseAI ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.googleAI());
// Create a `GenerativeModel` and add system instructions into its config
// Both the model name and the system instructions will be sourced from Remote Config
GenerativeModel gm = ai.generativeModel(
        /* modelName */ remoteConfig.getString("model_name"),
        /* generationConfig (optional) */ null,
        /* safetySettings (optional) */ null,
        /* tools (optional) */ null,
        /* toolsConfig (optional) */ null,
        /* systemInstruction (optional) */ new Content.Builder().addText(
                remoteConfig.getString("system_instructions")).build(),
        /* requestOptions (optional) */ new RequestOptions()
);
GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(gm);
// Provide a prompt that contains text
// The text in the prompt will be sourced from Remote Config
Content userPrompt = new Content.Builder()
        .addText(remoteConfig.getString("prompt"))
        .build();
// To generate text output, call `generateContent` with the text input
ListenableFuture<GenerateContentResponse> response = model.generateContent(userPrompt);
Futures.addCallback(response, new FutureCallback<GenerateContentResponse>() {
    @Override
    public void onSuccess(GenerateContentResponse result) {
        String resultText = result.getText();
        System.out.println(resultText);
    }
    @Override
    public void onFailure(Throwable t) {
        t.printStackTrace();
    }
}, executor);
Web
// Initialize FirebaseApp
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// The Gemini Developer API doesn't support setting the location of a model
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new GoogleAIBackend() });
// Create a `GenerativeModel` and add system instructions into its config
// Both the model name and the system instructions will be sourced from Remote Config
const model = getGenerativeModel(ai, {
  model: modelName,
  systemInstruction: systemInstruction
});
// Wrap in an async function so you can use await
async function run() {
  // Provide a prompt that contains text
  // The text in the prompt will be sourced from Remote Config
  const userPrompt = prompt;
  // To generate text output, call `generateContent` with the text input
  const result = await model.generateContent(userPrompt);
  const response = result.response;
  const text = response.text();
  console.log(text);
}
Dart
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// The Gemini Developer API doesn't support setting the location of a model
final ai = await FirebaseAI.googleAI();
// Create a `GenerativeModel` and add system instructions into its config
// Both the model name and the system instructions will be sourced from Remote Config
final model =
      ai.generativeModel(
        model: _modelName,
        systemInstruction: Content.system(_systemInstructions),
      );
// Provide a prompt that contains text
// The text in the prompt will be sourced from Remote Config
final _userPrompt = [Content.text(_prompt)];
// To generate text output, call `generateContent` with the text input
final response = await model.generateContent(_userPrompt);
print(response.text);
ঐক্য
// Initialize the Gemini Developer API backend service
// The Gemini Developer API doesn't support setting the location of a model
var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.GoogleAI());
// Create a `GenerativeModel` and add system instructions into its config
// Both the model name and the system instructions will be sourced from Remote Config
var modelName = remoteConfig.GetValue("model_name").StringValue;
var systemInstructions = remoteConfig.GetValue("system_instructions").StringValue;
var model = ai.GetGenerativeModel(
  modelName: modelName,
  systemInstruction: ModelContent.Text(systemInstructions)
);
// Provide a prompt that contains text
// The text in the prompt will be sourced from Remote Config
var userPrompt = remoteConfig.GetValue("prompt").StringValue;
// To generate text output, call `GenerateContentAsync` with the text input
var response = await model.GenerateContentAsync(userPrompt);
UnityEngine.Debug.Log(response.Text ?? "No text in response.");
ধাপ ৭ : অ্যাপটি চালান
অ্যাপটি তৈরি করুন এবং চালান এবং এটি কাজ করছে কিনা তা যাচাই করুন। Firebase কনসোলের Remote Config পৃষ্ঠা থেকে আপনার কনফিগারেশনে পরিবর্তন করুন, পরিবর্তনগুলি প্রকাশ করুন এবং ফলাফল যাচাই করুন।
পরবর্তী পদক্ষেপ
- Remote Config সম্পর্কে আরও জানুন। 
- টার্গেটিং সক্ষম করতে আপনার ক্লায়েন্ট কোডে Google Analytics যোগ করুন। 
- মোবাইল অ্যাপ এবং গেমের জন্য: - Remote Config এবং A/B Testing দিয়ে বিভিন্ন মডেল সেটিংস পরীক্ষা করুন। 
- Remote Config রোলআউট (শুধুমাত্র iOS+ এবং অ্যান্ড্রয়েড) ব্যবহার করে ধীরে ধীরে মডেল প্যারামিটার পরিবর্তনগুলি প্রকাশ করুন। 
- পৃথক ব্যবহারকারীদের (শুধুমাত্র iOS+, Android এবং Unity) জন্য সেরা সেটিংস নির্ধারণ করতে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করতে Remote Config ব্যক্তিগতকরণ ব্যবহার করুন।