Firebase Genkit 內建整合功能,可協助您將流程部署至 Firebase Cloud Functions 和 Google Cloud Run,但您也可以將流程部署至任何可提供 Express.js 應用程式 (無論是雲端服務或自行託管) 的平台。
本頁範例將逐步引導您完成部署預設範例流程的程序。
安裝必要工具:
- 請確認您使用的是 20 以上版本的節點 (執行
node --version
進行檢查)。
- 請確認您使用的是 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
如要使用 IDE,請將其開啟並進入這個目錄。
初始化 nodejs 專案:
npm init -y
初始化 Genkit 專案:
genkit init
選取
Node.js
做為部署平台選項 (您也可以使用 Firebase Cloud Functions 和 Google Cloud Run 的範本)。選取模型:
Gemini (Google AI)
最簡單的入門方式就是使用 Google AI Gemini API。請務必確認您的所在地區提供這項服務。
使用 Google AI Studio 為 Gemini API 產生 API 金鑰。接著,將
GOOGLE_API_KEY
環境變數設為您的金鑰:export GOOGLE_API_KEY=<your API key>
Gemini (Vertex AI)
如果您的區域無法使用 Google AI Gemini API,請考慮使用提供 Gemini 和其他模型的 Vertex AI API。您必須擁有已啟用計費功能的 Google Cloud 專案、啟用 AI Platform API,並設定一些額外的環境變數:
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,請參閱 https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/pricing。
請選擇其餘問題的預設答案,這將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
選擇性步驟:啟動開發人員 UI:
genkit start
接著前往 http://localhost:4000/flows,並使用開發人員 UI 執行流程。
完成後,在控制台中按下 Ctrl+C 鍵即可退出 UI。
試用 Express 端點:
npm run start
然後在另一個視窗中執行以下動作:
curl -X POST "http://127.0.0.1:3400/menuSuggestionFlow?stream=true" -H "Content-Type: application/json" -d '{"data": "banana"}'
如果一切運作正常,您就能將流程部署至所選的供應商。詳細資料會因供應商而異,但通常您需要調整下列設定:
設定 值 執行階段 Node.js 20 以上版本 建構指令 npm run build
啟動指令 npm run start
環境變數 GOOGLE_API_KEY=<your-api-key>
(或需要任何密鑰)