Next ‘24 で発表された Firebase 最新情報

※この投稿は米国時間 2024 年 4 月 12 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

Firestore が開発者に高く評価されている理由は、アプリケーションやサービスをエンドツーエンドで構築できる速さにあります。現在、Firestore のアクティブな開発者数は月間 50 万人を超えています。また、Firestore アプリは、Firebase Auth を使用する月間 13 億人以上のアクティブなエンドユーザーに利用されています。Google は先日 Firestore のアップデートを行い、開発者の生産性を高め、開発者が次世代 AI 対応アプリケーションを構築し、より豊富なクエリを表現できるようにして、企業の増え続けるニーズを Firestore データベースで確実に満たせるようにしました。

Gemini を使用して Firestore でアプリケーションを構築する

このたび、Gemini Code Assist に Firestore の開発支援機能が組み込まれました。Gemini Code Assist とお好きな統合開発環境（IDE）を使用することで、自然言語を使用して Firestore データモデルを定義し、クエリを記述できます。たとえば、「get products from Firestore inventory collection（Firestore の在庫コレクションから商品を取得する）」のような自然言語ステートメントを使用してクエリを表現し、使い慣れたプログラミング言語の Firestore SDK コードに変換できます。

使用を開始するには、Gemini Code Assist のドキュメントを参照して、Visual Studio Code、IntelliJ、Cloud Code など、お好きな IDE 用のプラグインをインストールします。

Gemini を使用してソリューション アーキテクチャを生成し、Firestore リソースをプロビジョニングすることもできます。限定公開プレビューの Cloud Run アプリケーション キャンバスで Gemini を使用し、「LangChain app with Firestore and Vertex（Firestore と Vertex を使用した LangChain アプリ）」のようなプロンプトを入力するだけです。

Cloud Run アプリケーション キャンバスの Gemini について詳しくは、こちらをご覧ください。

次世代 AI 対応アプリケーションを構築する

chatbot やレコメンデーション エンジンなどの AI 対応ソリューションを構築しようとしているなら、Firestore がお手伝いします。Firestore は現在、厳密な最近傍を使用したベクトル検索が組み込みでサポートされ、すぐに使える拡張機能を介して一般的なエンベディング モデルを使ってベクトル エンベディングを自動生成する機能や、LangChain や LlamaIndex のようなよく使われている生成 AI ライブラリとの統合が実現しています。

以下は、Firestore のベクトル検索機能の使用例です。

使用するにはまず、Firestore のベクトル検索に関するドキュメント、Firestore のベクトル検索拡張機能を使用したエンベディングの生成に関するドキュメント、Firestore の LangChain および LlamaIndex とのインテグレーションに関するドキュメントをご覧ください。

より豊富なクエリを表現

アプリケーションはたいてい、複数のフィールドにわたる範囲条件でフィルタするクエリを表現できる必要があります。たとえば、e コマースサイトを運営している場合、エンドユーザーは T シャツのサイズと価格の範囲でフィルタしたいと考えるでしょう。

最近リリースされた、複数のフィールドに範囲フィルタを使用するクエリのプレビュー版を使用すれば、Firestore で簡単かつ費用効率よく、このようなクエリを直接実行できます。

ご利用を開始するにあたっては、複数範囲クエリに関するドキュメントをご覧ください。

Google はまた、Firestore Query Explain のプレビュー版も導入し、クエリのトラブルシューティングを支援しています。Explain を実行すると、提案されたクエリプランを取得できます。オプションとして、クエリを実行してパフォーマンスと請求を分析し、特別な分析フラグを使用して実際のクエリ結果を取得するよう指定することもできます。

出力は次のとおりです。

ご利用を開始するにあたっては、Query Explain に関するドキュメントをご覧ください。

企業のニーズを満たす

企業対応の重要な側面の一つがプライバシー保護です。Firestore は現在、プレビュー版で顧客管理の暗号鍵（CMEK）をサポートしているため、お客様自身が指定した暗号鍵を使用して保存データを暗号化できます。これは、Firestore のデフォルトの動作（Google が管理する暗号鍵を生成してデータを暗号化）に代わるものです。お客様が指定した鍵は、Cloud Key Management サービスを使用して保存することも、お客様独自の外部の鍵マネージャーを使用することもできます。ご利用を開始するにあたっては、Firestore CMEK に関するドキュメントをご覧ください。

また、サービング レイテンシを最小限に抑え、データのプライバシーを最大限に保護できるようにするため、利用可能な Google Cloud リージョンであればどこでも Firestore をデプロイできるようになりました。Firestore の対応ロケーションと料金については、こちらをご覧ください。

最後に、Firestore のスケジュール バックアップ機能を使用して、毎日のバックアップを 7 日間から最長 98 日間保持できるようになりました。今すぐ Firestore のスケジュール バックアップと復元を始めましょう。

次のステップ

Firestore と Next ‘24 でリリースされた新機能について詳しくは、以下のリソースをご覧ください。

• Firestore スタートガイド: サーバー クライアント ライブラリまたはウェブ＆モバイル クライアント ライブラリ

• Firestore のベクトル検索に関するドキュメント

• Firestore のベクトル検索拡張機能を使用したエンベディングの自動生成に関するドキュメント

• Firestore と生成 AI ライブラリの統合: LangChain と LlamaIndex

• Firestore の複数範囲クエリに関するドキュメント

• Firestore Query Explain に関するドキュメント

• Firestore の顧客管理の暗号鍵に関するドキュメント

• Firestore のロケーションと料金に関するドキュメント

• Firestore のスケジュール バックアップと復元に関するドキュメント

ー シニア プロダクト マネージャー リード Minh Nguyen

ー エンジニアリング マネージャー Doron Meyer