Firebase Genkit

Genkit הוא ערכת כלים בקוד פתוח של TypeScript שמיועדת ליצירת תכונות מבוססות-AI באפליקציות אינטרנט ואפליקציות לנייד.

הוא מציע ממשק מאוחד לשילוב מודלים של AI מ-Google, מ-OpenAI, מ-Anthropic, מ-Ollama ועוד, כדי שתוכלו לבחון ולבחור את המודלים שמתאימים לצרכים שלכם. Genkit מפשט את פיתוח ה-AI באמצעות ממשקי API פשוטים ליצירת תוכן במגוון מודלים, ליצירת נתונים מובְנים, לקריאה לכלים, למעורבות אנושית וליכולות מתקדמות אחרות.

בין שאתם יוצרים צ'אטבוטים, סוכני AI, תהליכי עבודה אוטומטיים או מערכות המלצות, Genkit מטפל במורכבות של שילוב ה-AI כדי שתוכלו להתמקד ביצירת חוויות משתמש מדהימות.

אפשר לשלב עם ספקי מודלים שונים בכמה שורות קוד בלבד:

Google Gemini

import { genkit } from 'genkit';
import { googleAI, gemini20Flash } from '@genkit-ai/googleai';

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

const { text } = await ai.generate({
    model: gemini20Flash,
    prompt: 'Why is Firebase awesome?'
});

Google Imagen

import { genkit } from 'genkit';
import { vertexAI, Imagen3 } from '@genkit-ai/vertexai';

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

const response = await ai.generate({
  model: imagen3,
  output: { format: 'media' },
  prompt: 'a banana riding a bicycle',
});
return response.media();

OpenAI

import { genkit } from 'genkit';
import { openAI, gpt4o } from 'genkitx-openai';

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

const { text } = await ai.generate({
    model: gpt4o,
    prompt: 'Why is Firebase awesome?'
});

אנושי

import { genkit } from 'genkit';
import { anthropic, claude35Sonnet } from 'genkitx-anthropic';

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

const { text } = await ai.generate({
    model: claude35Sonnet,
    prompt: 'Why is Firebase awesome?'
});

לאמה

import { genkit } from 'genkit';
import { llama31, vertexAIModelGarden } from '@genkit-ai/vertexai/modelgarden';

const ai = genkit({
  plugins: [
    vertexAIModelGarden({
      location: 'us-central1',
      models: [llama31],
    }),
  ],
});

const { text } = await ai.generate({
  model: llama31,
  prompt: 'Why is Firebase awesome?',
});

Mistral

import { genkit } from 'genkit';
import { mistralLarge, vertexAIModelGarden } from '@genkit-ai/vertexai/modelgarden';

const ai = genkit({
  plugins: [
    vertexAIModelGarden({
      location: 'us-central1',
      models: [mistralLarge],
    }),
  ],
});

const { text } = await ai.generate({
  model: mistralLarge,
  prompt: 'Why is Firebase awesome?',
});

Ollama

import { genkit } from 'genkit';
import { ollama } from 'genkitx-ollama';

const ai = genkit({
  plugins: [
    ollama({ models: [{ name: 'gemma' }] })
  ]
});

const { text } = await ai.generate({
  model: 'ollama/gemma',
  prompt: 'Why is Firebase awesome?',
});

איך חוקרים ובונים בעזרת Genkit

תוכלו לשחק עם אפליקציות לדוגמה עם AI, עם תצוגות חזותיות של הקוד של Genkit שמפעיל אותן, ללא עלות.

הדגמה של Genkit

בעזרת המדריך שלנו תוכלו ליצור תכונה משלכם מבוססת-AI תוך דקות ספורות.

שנתחיל?

יכולות מרכזיות

תמיכה רחבה במודלים של AI שימוש בממשק מאוחד כדי לשלב עם מאות מודלים מספקים כמו Google,‏ OpenAI,‏ Anthropic,‏ Ollama ועוד. תוכלו לבחון, להשוות ולהשתמש במודלים שהכי מתאימים לצרכים שלכם.
פיתוח AI פשוט יותר משתמשים בממשקי API פשוטים כדי ליצור תכונות AI עם פלט מובנה, קריאה לכלי ניהול, יצירה מבוססת-הקשר, קלט/פלט במגוון מודלים ועוד. Genkit מטפל במורכבות של פיתוח AI, כך שתוכלו לפתח ולבצע שינויים מהר יותר.
מוכנים לאינטרנט ולנייד שילוב חלק עם מסגרות ופלטפורמות, כולל Next.js, ‏ React, ‏ Angular, ‏ iOS ו-Android, באמצעות חבילות SDK ללקוח ורכיבי עזר שנוצרו במיוחד למטרה הזו.
פריסה בכל מקום פריסת לוגיקה של AI בכל מקום שבו יש תמיכה ב-Node.js, למשל Cloud Functions for Firebase,‏ Google Cloud Run או פלטפורמות של צד שלישי, עם או בלי שירותי Google.
כלים למפתחים האצת הפיתוח של AI באמצעות CLI וממשק משתמש למפתחים מקומיים שנועדו למטרה הזו. אפשר לבדוק את ההנחיות והתהליכים באמצעות קלט או מערכי נתונים ספציפיים, להשוות בין תוצאות של מודלים שונים, לנפות באגים באמצעות מעקב מפורט אחר ביצועים ולהשתמש במשוב חזותי מיידי כדי לבצע שינויים מהירים בהנחיות.
מעקב בסביבת הייצור השקת פיצ'רים מבוססי-AI בראש שקט באמצעות מעקב מקיף בסביבת הייצור. מעקב אחרי ביצועי המודל, נפח הבקשות, זמני האחזור ושיעורי השגיאות ב מרכז בקרה ייעודי. זיהוי בעיות במהירות באמצעות מדדי תובנות מפורטים, ולוודא שפיצ'רים מבוססי-AI עומדים ביעדים של איכות וביצועים בשימוש בפועל.

איך זה עובד?

Genkit מפשט את השילוב של AI באמצעות ערכת SDK בקוד פתוח וממשקי API מאוחדים שפועלים עם ספקי מודלים שונים. הוא מספק לכם תשתית שתאפשר לכם להתמקד במתן חוויית משתמש מעולה.

בין התכונות העיקריות של Genkit:

Genkit מיועד לפריסה בצד השרת בסביבות Node.js, אבל הוא גם מספק שילוב חלק בצד הלקוח באמצעות חבילות SDK של לקוח Cloud Functions ועוזרנים ייעודיים.

נתיב ההטמעה

בחירת ספק מודל בוחרים ספק מודל כמו Google Gemini או Anthropic ומקבלים מפתח API. ספקים מסוימים, כמו Vertex AI, עשויים להסתמך על אמצעי אימות שונה.
התקנה של ה-SDK והפעלה מתקינים את Genkit SDK, את חבילת ספק המודלים שבוחרים ואת Genkit CLI. מייבאים את חבילת Genkit ואת חבילת הספק ומפעילים את Genkit באמצעות מפתח ה-API של הספק.
כתיבת תכונות מבוססות-AI ובדיקתן אתם יכולים להשתמש ב-Genkit SDK כדי ליצור תכונות AI לתרחישים לדוגמה, החל מיצירת טקסט בסיסי ועד לתהליכי עבודה מורכבים עם מספר שלבים וסוכנים. משתמשים ב-CLI ובממשק המשתמש למפתחים כדי לבדוק ולבצע שינויים במהירות.
פריסה ומעקב פריסה של תכונות ה-AI ב-Firebase, ב-Google Cloud Run או בכל סביבה של Node.js. לשלב אותם באפליקציה ולנטר אותם בסביבת הייצור במסוף Firebase.

יצירת קשר

השלבים הבאים

איך מתחילים ליצור את התכונה הראשונה מבוססת-ה-AI תוך דקות

שנתחיל?