Firebase Genkit 內建整合功能,可協助您將流程部署至 但也能將 Cloud Functions for Firebase 和 Google Cloud Run 會流向任何可以提供 Express.js 應用程式的平台 (無論是雲端平台) 或自行託管
本頁的範例將逐步引導您部署預設應用程式 範例流程
安裝必要工具:
- 確認您使用的是 20 以上版本的節點 (執行
node --version
檢查)。
- 確認您使用的是 20 以上版本的節點 (執行
為 Genkit 範例專案建立目錄:
export GENKIT_PROJECT_HOME=~/tmp/genkit-express-project
mkdir -p $GENKIT_PROJECT_HOME
cd $GENKIT_PROJECT_HOME
如果您要使用 IDE,請將其開啟至這個目錄。
初始化 nodejs 專案:
npm init -y
初始化 Genkit 專案:
genkit init
選取模型:
Gemini (Google AI)
如要開始使用,最簡單的方式就是運用 Google AI Gemini API。請確認 是 僅適用於您所在的地區。
產生 API 金鑰: 或 Google AI Studio 建立 Gemini API然後設定
GOOGLE_API_KEY
更新為金鑰:export GOOGLE_API_KEY=<your API key>
Gemini (Vertex AI)
如果 Google AI Gemini API 不適用於您的區域,請考慮 Vertex AI API,其中也提供 Gemini 和其他模型個人中心 必須具備已啟用計費功能的 Google Cloud 專案、啟用 AI Platform API,並設定其他環境變數:
gcloud services enable aiplatform.googleapis.com
export GCLOUD_PROJECT=<your project ID>
export GCLOUD_LOCATION=us-central1
如要瞭解 Vertex AI 定價,請前往 https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/pricing。
選擇其餘問題的預設答案, 使用一些程式碼範例初始化專案資料夾。
建構並執行程式碼範例:
npm run build
genkit flow:run menuSuggestionFlow "\"banana\"" -s
選用:啟動開發人員 UI:
genkit start
接著前往 http://localhost:4000/flows 並執行 調整流程
完成後,按下控制台中的 Ctrl+C 鍵即可關閉使用者介面。
試用 Express 端點:
npm run start
然後,在另一個視窗中:
curl -X POST "http://127.0.0.1:3400/menuSuggestionFlow?stream=true" -H "Content-Type: application/json" -d '{"data": "banana"}'
如果一切都如預期運作,您可將流程部署至供應商。 自訂策略詳細資料因供應商而異,但一般來說,您會需要 進行下列設定:
設定 值 執行階段 Node.js 20 以上版本 建構指令 npm run build
開始指令 npm run start
環境變數 GOOGLE_API_KEY=<your-api-key>
(或任何必要密鑰)