Google Generative AI प्लगिन की मदद से, Gemini API की मदद से, Google के Gemini मॉडल के लिए इंटरफ़ेस बनाए जा सकते हैं.
इंस्टॉल करना
npm i --save @genkit-ai/googleai
कॉन्फ़िगरेशन
इस प्लग इन का इस्तेमाल करने के लिए, configureGenkit()
को कॉल करते समय इसे तय करें:
import { googleAI } from '@genkit-ai/googleai';
export default configureGenkit({
plugins: [googleAI()],
// ...
});
प्लगिन को Gemini API के लिए एपीआई कुंजी की ज़रूरत होती है. यह कुंजी आपको Google AI Studio से मिल सकती है.
अपनी एपीआई कुंजी का इस्तेमाल करने के लिए, प्लग इन को कॉन्फ़िगर करें. इसके लिए, इनमें से कोई एक काम करें:
अपनी एपीआई पासकोड पर
GOOGLE_GENAI_API_KEY
एनवायरमेंट वैरिएबल सेट करें.प्लगिन शुरू करते समय, एपीआई पासकोड तय करें:
googleAI({ apiKey: yourKey });
हालांकि, अपनी एपीआई पासकोड को सीधे कोड में न जोड़ें! इस सुविधा का इस्तेमाल सिर्फ़ Cloud Secret Manager या इससे मिलती-जुलती सेवा के साथ करें.
कुछ मॉडल (जैसे Gemini 1.5 Pro) की झलक अभी देखी जा सकती है और इन्हें सिर्फ़ v1beta
API की मदद से ही ऐक्सेस किया जा सकता है. उन मॉडल का ऐक्सेस पाने के लिए, apiVersion
तय किया जा सकता है:
configureGenkit({
plugins: [googleAI({ apiVersion: 'v1beta' })],
});
या अगर आपको एक ही समय पर मॉडल के अलग-अलग वर्शन का इस्तेमाल करना है, तो एक से ज़्यादा वर्शन तय किए जा सकते हैं.
configureGenkit({
plugins: [googleAI({ apiVersion: ['v1', 'v1beta'] })],
});
इस्तेमाल किए जाने से जुड़ी जानकारी
यह प्लगिन स्टैटिक रूप से इसके साथ काम करने वाले मॉडल के रेफ़रंस एक्सपोर्ट करता है:
import {
geminiPro,
geminiProVision,
textEmbeddingGecko001,
} from '@genkit-ai/googleai';
इन रेफ़रंस का इस्तेमाल करके, यह तय किया जा सकता है कि generate()
किस मॉडल का इस्तेमाल करता है:
const llmResponse = await generate({
model: geminiPro,
prompt: 'Tell me a joke.',
});
या एम्बेडर का इस्तेमाल करें (जैसे, textEmbeddingGecko001
) को embed
या रिट्रीवर के साथ ऐक्सेस किया जा सकता है:
const embedding = await embed({
embedder: textEmbeddingGecko001,
content: input,
});