Firebase Genkit ma wbudowane integracje, które pomagają wdrażać przepływy w Cloud Functions dla Firebase i Google Cloud Run, ale możesz też wdrożyć przepływa do dowolnej platformy, która może wyświetlać aplikację Express.js (niezależnie od tego, czy jest to chmura), lub hostowany we własnym zakresie.
Na tej stronie opisujemy na przykład proces wdrażania domyślnych przykładowego przepływu pracy.
Zainstaluj wymagane narzędzia:
- Upewnij się, że używasz węzła w wersji 20 lub nowszej (uruchom
node --version
do zaznacz).
- Upewnij się, że używasz węzła w wersji 20 lub nowszej (uruchom
Utwórz katalog dla przykładowego projektu Genkit:
export GENKIT_PROJECT_HOME=~/tmp/genkit-express-project
mkdir -p $GENKIT_PROJECT_HOME
cd $GENKIT_PROJECT_HOME
Jeśli zamierzasz używać IDE, otwórz je w tym katalogu.
Zainicjuj projekt nodejs:
npm init -y
Zainicjuj projekt Genkit:
genkit init
Wybierz model:
Gemini (AI od Google)
Najprostszym sposobem, aby zacząć, jest korzystanie z interfejsu Google AI Gemini API. Upewnij się, to dostępne w Twoim regionie.
Wygeneruj klucz interfejsu API dla platformy Gemini API za pomocą Google AI Studio. Następnie ustaw
GOOGLE_API_KEY
zmienną środowiskową do klucza:export GOOGLE_API_KEY=<your API key>
Gemini (Vertex AI)
Jeśli interfejs Google AI Gemini API nie jest dostępny w Twoim regionie, rozważ za pomocą interfejsu Vertex AI API, który oferuje również Gemini i inne modele. Ty musi mieć projekt Google Cloud z włączonymi płatnościami, włączyć AI API platformy i ustaw kilka dodatkowych zmiennych środowiskowych:
gcloud services enable aiplatform.googleapis.com
export GCLOUD_PROJECT=<your project ID>
export GCLOUD_LOCATION=us-central1
Cennik Vertex AI znajdziesz na stronie https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/pricing.
Wybierz domyślne odpowiedzi na pozostałe pytania, które zainicjować folder projektu przy użyciu przykładowego kodu.
Skompiluj i uruchom przykładowy kod:
npm run build
genkit flow:run menuSuggestionFlow "\"banana\"" -s
Opcjonalnie: uruchom interfejs programisty:
genkit start
Następnie przejdź na stronę http://localhost:4000/flows i wykonaj za pomocą interfejsu programisty.
Gdy skończysz, naciśnij Ctrl+C w konsoli, aby zamknąć interfejs.
Wypróbuj punkt końcowy usługi Express:
npm run start
Następnie w innym oknie:
curl -X POST "http://127.0.0.1:3400/menuSuggestionFlow?stream=true" -H "Content-Type: application/json" -d '{"data": "banana"}'
Jeśli wszystko działa zgodnie z oczekiwaniami, możesz wdrożyć przepływ u dostawcy. przez Ciebie wybrane. Szczegóły zależą od dostawcy, ale zazwyczaj trzeba skonfigurować te ustawienia:
Ustawienie Wartość Środowisko wykonawcze Node.js w wersji 20 lub nowszej Polecenie kompilacji npm run build
Polecenie rozpoczęcia npm run start
Zmienne środowiskowe GOOGLE_API_KEY=<your-api-key>
(lub wymagane obiekty tajne)