Firebase Genkit

Genkit es un framework diseñado para ayudarte a compilar aplicaciones y funciones potenciadas por IA. Proporciona bibliotecas de código abierto para Node.js y Go, además de herramientas para desarrolladores destinadas a realizar pruebas y depuraciones.

Esta documentación abarca Genkit para Node.js. Si eres desarrollador de Go, consulta la documentación de Genkit Go.

Puedes implementar y ejecutar las bibliotecas de Genkit en cualquier lugar donde se admita Node.js. Se diseñó para funcionar con cualquier API de modelo de IA generativa o base de datos de vectores. Si bien ofrecemos integraciones para Firebase y Google Cloud, puedes usar Genkit independientemente de cualquier servicio de Google.

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Funciones clave

API unificada para la generación de IA Usa una API para generar o transmitir contenido desde varios modelos de IA. Funciona con entradas y salidas multimodales y configuración de modelo personalizado.
Generación estructurada Genera o transmite objetos estructurados (como JSON) con validación integrada. Simplifica la integración en tu app y convierte los datos no estructurados en un formato utilizable.
Llamada a la herramienta Permite que los modelos de IA llamen a tus funciones y APIs como herramientas para completar tareas. El modelo decide cuándo y qué herramientas usar.
Generación aumentada de recuperación Mejora la exactitud y relevancia de los resultados generados integrando tus datos. Las APIs simples te ayudan a incorporar, indexar y recuperar información de varias fuentes.
Plantillas de instrucciones Crea instrucciones eficaces que incluyan plantillas de texto enriquecido, configuración de modelos, integración de herramientas y compatibilidad multimodal, todo en un archivo de instrucciones compacto y ejecutable.

Consulta las siguientes muestras de código para obtener una idea concreta de cómo usar estas capacidades en el código:

Generación básica

import { generate } from `@genkit-ai/ai`;
import { gemini15Flash, claude3Sonnet, llama31 } from '@genkit-ai/vertexai';
import { gpt4o } from 'genkitx-openai';

// Use the same API to generate content from many models
const result = await generate({
    model: gemini15Flash, // Or use claude3Sonnet, llama31, gpt4o
    prompt: 'What makes you the best LLM out there?',
});

Generación estructurada

import { generate } from `@genkit-ai/ai`;
import { gemini15Flash } from `@genkit-ai/googleai`;
import { z } from `zod`;

const result = await generate({
    model: gemini15Flash,
    prompt: 'Create a brief profile for a character in a fantasy video game.',
    // Specify output structure using Zod schema
    output: {
        schema: z.object({
            name: z.string(),
            role: z.enum(['knight', 'mage', 'archer']),
            backstory: z.string(),
            attacks: z.array(z.object({
              name: z.string(),
              damage: z.number().describe('amount of damage, between 2 and 25'),
            })).describe('3 attacks the character can use')
        })
    }
});

Llamadas a herramientas

import { generate, defineTool } from `@genkit-ai/ai`;
import { gemini15Flash } from `@genkit-ai/googleai`;
import { z } from `zod`;

// Define tool to get weather data for a given location
const lookupWeather = defineTool({
    name: 'lookupWeather',
    description: 'Get the current weather in a location.',
    // Define input and output schema so the model knows how to use the tool
    inputSchema: z.object({
        location: z.string().describe('The location to get the weather for.'),
    }),
    outputSchema: z.object({
        temperature: z.number().describe('The current temperature in Fahrenheit.'),
        condition: z.string().describe('A brief description of the weather conditions.'),
    }),
    async (input) => {
        // Insert weather lookup API code
    }
});

const result = await generate({
    model: gemini15Flash,
    tools: [lookupWeather], // Give the model a list of tools it can call
    prompt: 'What is the weather like in New York? ',
});

Recuperación

import { generate, retrieve } from `@genkit-ai/ai`;
import { devLocalRetrieverRef } from '@genkit-ai/dev-local-vectorstore';
import { gemini15Flash } from `@genkit-ai/googleai`;

// Sample assumes Genkit documentation has been chunked, stored, and indexed in 
// local vectorstore in previous step.

// Reference to a local vector database storing Genkit documentation
const retriever = devLocalRetrieverRef('genkitQA');

const query = 'How do I retrieve relevant documents in Genkit?'

// Consistent API to retrieve most relevant documents based on semantic similarity to query
const docs = await retrieve({
    retriever: retriever,
    query: query,
    options: { limit: 5 },
});

const result = await generate({
    model: gemini15Flash
    prompt: 'Use the provided context from the Genkit documentation to answer this query: ${query}',
    context: docs // Pass retrieved documents to the model
});

Plantilla de instrucción

---
model: vertexai/gemini-1.5-flash
config:
  temperature: 0.9
input:
  schema:
    properties:
      location: {type: string}
      style: {type: string}
      name: {type: string}
    required: [location]
  default:
    location: a restaurant
---

You are the most welcoming AI assistant and are currently working at {{location}}.

Greet a guest{{#if name}} named {{name}}{{/if}}{{#if style}} in the style of {{style}}{{/if}}.

Herramientas de desarrollo

Genkit proporciona una interfaz de línea de comandos (CLI) y una IU para desarrolladores local para facilitar la compilación de aplicaciones de IA. Estas herramientas te ayudan a hacer lo siguiente:

  • Experimenta: Prueba y define mejor tus funciones de IA, instrucciones y consultas.
  • Depuración: Encuentra y soluciona problemas con seguimientos de ejecución detallados.
  • Evalúa: Evalúa los resultados generados en varios casos de prueba.

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Próximos pasos

Aprende a compilar tu primera aplicación de IA con Genkit en nuestra guía de Introducción.