Google 生成式 AI 外掛程式

Google 生成式 AI 外掛程式會透過 Gemini API 提供 Google Gemini 模型的介面。

安裝

npm i --save @genkit-ai/googleai

設定

如要使用這個外掛程式，請在初始化 Genkit 時指定它：

import { genkit } from 'genkit';
import { googleAI } from '@genkit-ai/googleai';

const ai = genkit({
  plugins: [googleAI()],
});

外掛程式需要 Gemini API 的 API 金鑰，您可以前往 Google AI Studio 取得。

請執行下列任一操作，設定外掛程式使用 API 金鑰：

• 將 GOOGLE_GENAI_API_KEY 環境變數設為 API 金鑰。

• 在初始化外掛程式時指定 API 金鑰：

  googleAI({ apiKey: yourKey });
  

  不過，請勿直接在程式碼中嵌入 API 金鑰！請務必搭配使用 Cloud Secret Manager 等服務。

用量

這個外掛程式會將參照靜態匯出至支援的模型：

import {
  gemini15Flash,
  gemini15Pro,
  textEmbedding004,
} from '@genkit-ai/googleai';

您可以使用這些參照來指定 generate() 使用的模型：

const ai = genkit({
  plugins: [googleAI()],
  model: gemini15Flash,
});

const llmResponse = await ai.generate('Tell me a joke.');

或使用嵌入器 (例如 textEmbedding004) 與 embed 或 retrievers：

const ai = genkit({
  plugins: [googleAI()],
});

const embedding = await ai.embed({
  embedder: textEmbedding004,
  content: input,
});

Gemini Files API

您可以使用透過 Genkit 上傳至 Gemini Files API 的檔案：

import { GoogleAIFileManager } from '@google/generative-ai/server';
import { genkit } from 'genkit';
import { googleAI } from '@genkit-ai/googleai';

const ai = genkit({
  plugins: [googleAI()],
});

const fileManager = new GoogleAIFileManager(process.env.GOOGLE_GENAI_API_KEY);
const uploadResult = await fileManager.uploadFile(
  'path/to/file.jpg',
  {
    mimeType: 'image/jpeg',
    displayName: 'Your Image',
  }
);

const response = await ai.generate({
  model: gemini15Flash,
  prompt: [
    {text: 'Describe this image:'},
    {media: {contentType: uploadResult.file.mimeType, url: uploadResult.file.uri}}
  ]
});

經過微調的模型

您可以使用模型，並透過 Google Gemini API 進行精修。請按照 Gemini API 的操作說明進行，或使用 AI Studio 微調模型。

調整程序會使用基礎模型 (例如 Gemini 1.5 Flash) 和您提供的示例，建立新的調整後模型。請記下您使用的基礎模型，並複製新模型的 ID。

在 Genkit 中呼叫經過調整的模型時，請使用基礎模型做為 model 參數，並將經過調整的模型 ID 傳遞為 config 區塊的一部分。舉例來說，如果您使用 Gemini 1.5 Flash 做為基礎模型，並取得模型 ID tunedModels/my-example-model-apbm8oqbvuv2，您可以使用以下方式呼叫該模型：

const ai = genkit({
  plugins: [googleAI()],
});

const llmResponse = await ai.generate({
  prompt: `Suggest an item for the menu of fish themed restruant`,
  model: gemini15Flash.withConfig({
    version: "tunedModels/my-example-model-apbm8oqbvuv2",
  }),
});