Firebase Genkit には、フローのデプロイに役立つインテグレーションが組み込まれています。 Cloud Functions for Firebase と Google Cloud Run ですが、 Express.js アプリを配信できるあらゆるプラットフォームに配信可能で、 自己ホスト型かのどちらかです
このページでは、例として、デフォルトの サンプルフローをご覧ください
必要なツールをインストールします。
- ノードのバージョン 20 以降を使用していることを確認します（
node --versionを実行して、 チェック）。
- ノードのバージョン 20 以降を使用していることを確認します（
Genkit サンプル プロジェクトのディレクトリを作成します。
export GENKIT_PROJECT_HOME=~/tmp/genkit-express-projectmkdir -p $GENKIT_PROJECT_HOMEcd $GENKIT_PROJECT_HOMEIDE を使用する場合は、このディレクトリに開きます。
Nodejs プロジェクトを初期化します。
npm init -yGenkit プロジェクトを初期化します。
genkit initモデルを選択します。
Gemini（Google AI）
開始する最も簡単な方法は、Google AI Gemini API を使用することです。お住まいの地域で利用可能であることを確認してください。
Google AI Studio を使用して Gemini API の API キーを生成します。次に、そのキーを
GOOGLE_API_KEY環境変数に設定します。export GOOGLE_API_KEY=<your API key>Gemini（Vertex AI）
お住まいの地域で Google AI Gemini API が利用できない場合は、Vertex AI API の使用を検討してください。Vertex AI API では、Gemini 以外のモデルも提供されています。課金が有効になっている Google Cloud プロジェクトがあり、AI Platform API を有効にし、いくつかの環境変数を設定する必要があります。
gcloud services enable aiplatform.googleapis.comexport GCLOUD_PROJECT=<your project ID>export GCLOUD_LOCATION=us-central1Vertex AI の料金については、https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/pricing をご覧ください。
残りの質問に対してデフォルトの回答を選択します。これにより、サンプルコードを使用するプロジェクト フォルダが初期化されます。
サンプルコードをビルドして実行します。
npm run buildgenkit flow:run menuSuggestionFlow "\"banana\"" -s省略可: デベロッパー UI を起動します。
genkit start次に、http://localhost:4000/flows に移動して次のコマンドを実行します。 デベロッパー UI でフローを管理できます。
完了したら、コンソールで Ctrl+C キーを押して UI を終了します。
Express エンドポイントを試してみます。
npm run start別のウィンドウで次のように操作します。
curl -X POST "http://127.0.0.1:3400/menuSuggestionFlow?stream=true" -H "Content-Type: application/json" -d '{"data": "banana"}'すべてが想定どおりに機能している場合は、フローをプロバイダにデプロイできます。 選択できます。詳細はプロバイダによって異なりますが、通常は 次の設定を構成します。
設定 値 ランタイム Node.js 20 以降 ビルドコマンド npm run build開始コマンド npm run start環境変数 GOOGLE_API_KEY=<your-api-key>（または必要なシークレット）