Начните работу с Genkit с помощью Go (бета-версия)

В этом руководстве показано, как начать работу с Genkit в приложении Go.

Если вы обнаружите проблемы с библиотеками или этой документацией, сообщите о них в нашем репозитории GitHub .

Требования

Перейти на версию 1.24 или новее. См. раздел «Загрузка и установка» в официальной документации Go.
Node.js 20 или новее (для интерфейса командной строки и пользовательского интерфейса Genkit). В следующем разделе приведено краткое руководство по установке Node.

Установить Генкит

Если в вашей системе еще нет Node 20 или новее, установите его сейчас.
Рекомендация. Инструменты nvm и nvm-windows — это удобный способ установить определенные версии Node, если они еще не установлены в вашей системе. Эти инструменты устанавливают Node индивидуально для каждого пользователя, поэтому вам не нужно вносить общесистемные изменения.
Чтобы установить nvm :
Linux, MacOS и т. д. Окна
Выполните следующую команду:
```
curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.7/install.sh | bash
```
Загрузите и запустите установщик, как описано в документации nvm-windows .
Затем, чтобы установить Node и npm , откройте новую оболочку и выполните следующую команду:
```
nvm install 20
```
Установите Genkit CLI, выполнив следующую команду:
```
npm i -g genkit-cli
```
Эта команда устанавливает Genkit CLI в каталог установки Node, чтобы его можно было использовать вне проекта Node.

Создайте и изучите пример проекта

Создайте новый каталог проекта:
```
mkdir genkit-intro && cd genkit-intro
```
Инициализируйте модуль Go и получите пакет Genkit:
```
go mod init example/genkit-intro
go get github.com/firebase/genkit/go
```

Настройте ключ API вашей модели

В этом руководстве мы покажем вам, как использовать API Gemini, который предоставляет щедрый бесплатный уровень и не требует кредитной карты для начала работы. Чтобы использовать API Gemini, вам понадобится ключ API. Если у вас его еще нет, создайте ключ в Google AI Studio .

После создания ключа API задайте для переменной среды GEMINI_API_KEY свой ключ с помощью следующей команды:

export GEMINI_API_KEY=<your API key>

Сделайте свой первый запрос

Начните работу с Genkit всего за несколько строк кода.

package main

import (
    "context"
    "log"

    "github.com/firebase/genkit/go/ai"
    "github.com/firebase/genkit/go/genkit"
    "github.com/firebase/genkit/go/plugins/googlegenai"
)

func main() {
    ctx := context.Background()

    // Initialize a Genkit instance.
    g, err := genkit.Init(ctx,
        // Install the Google AI plugin which provides Gemini models.
        genkit.WithPlugins(&googlegenai.GoogleAI{}),
        // Set the default model to use for generate calls.
        genkit.WithDefaultModel("googleai/gemini-2.0-flash"),
    )
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    // Generate a model response.
    resp, err := genkit.Generate(ctx, g, ai.WithPrompt("Hello, Gemini!"))
    if err != nil {
        log.Fatal(err)
    }

    log.Println(resp.Text())
}

Следующие шаги

Теперь, когда вы готовы отправлять запросы моделей с помощью Genkit, узнайте, как использовать дополнительные возможности Genkit для создания приложений и рабочих процессов на базе искусственного интеллекта. Чтобы начать работу с дополнительными возможностями Genkit, ознакомьтесь со следующими руководствами:

Инструменты разработчика . Узнайте, как настроить и использовать интерфейс командной строки Genkit и пользовательский интерфейс разработчика, которые помогут вам локально тестировать и отлаживать ваше приложение.
Генерация контента . Узнайте, как использовать унифицированный API генерации Genkit для генерации текста и структурированных данных на основе любой поддерживаемой модели.
Создание потоков . Узнайте, как использовать специальные функции Genkit, называемые потоками, которые обеспечивают сквозное наблюдение за рабочими процессами и расширенные возможности отладки с помощью инструментов Genkit.
Управление подсказками . Узнайте, как Genkit помогает управлять подсказками и конфигурацией вместе в виде кода.