Firebase Genkit

Genkit — это платформа, призванная помочь вам создавать приложения и функции на базе искусственного интеллекта. Он предоставляет библиотеки с открытым исходным кодом для Node.js и Go, а также инструменты разработчика для тестирования и отладки.

В этой документации рассматривается Genkit для Node.js. Если вы Go-разработчик, см. документацию Genkit Go .

Вы можете развертывать и запускать библиотеки Genkit везде, где поддерживается Node.js. Он предназначен для работы с любым API-интерфейсом генеративной модели искусственного интеллекта или векторной базой данных. Хотя мы предлагаем интеграцию с Firebase и Google Cloud, вы можете использовать Genkit независимо от каких-либо сервисов Google.

Начать

Ключевые возможности

Единый API для генерации ИИ Используйте один API для создания или потоковой передачи контента из различных моделей искусственного интеллекта. Работает с мультимодальным вводом/выводом и пользовательскими настройками модели.
Структурированная генерация Создавайте или передавайте структурированные объекты (например, JSON) со встроенной проверкой. Упростите интеграцию с вашим приложением и преобразуйте неструктурированные данные в удобный формат.
Вызов инструмента Позвольте моделям ИИ вызывать ваши функции и API как инструменты для выполнения задач. Модель решает, когда и какие инструменты использовать.
Генерация с расширенным поиском Повысьте точность и актуальность получаемых результатов за счет интеграции ваших данных. Простые API помогают встраивать, индексировать и извлекать информацию из различных источников.
Быстрое создание шаблонов Создавайте эффективные подсказки, включающие в себя форматированные текстовые шаблоны, настройки модели, мультимодальную поддержку и интеграцию инструментов — и все это в компактном, работоспособном файле подсказок .

См. следующие примеры кода, чтобы получить конкретное представление о том, как использовать эти возможности в коде:

Базовое поколение 

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?',
});

Структурированная генерация 

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')
        })
    }
});

Вызов инструмента 

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? ',
});

Поиск 

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
});

Шаблон запроса 

---
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}}.

Инструменты разработки

Genkit предоставляет интерфейс командной строки (CLI) и локальный пользовательский интерфейс разработчика, упрощающий создание приложений искусственного интеллекта. Эти инструменты помогут вам:

  • Экспериментируйте: тестируйте и совершенствуйте функции, подсказки и запросы ИИ.
  • Отладка: находите и устраняйте проблемы с помощью подробных трассировок выполнения.
  • Оценка: оцените результаты, полученные в нескольких тестовых случаях.

Свяжитесь с нами

  • Присоединяйтесь к сообществу: будьте в курсе, задавайте вопросы и делитесь своей работой на нашем сервере Discord .
  • Оставляйте отзывы: сообщайте о проблемах или предлагайте новые функции с помощью нашего трекера проблем GitHub.

Следующие шаги

Узнайте, как создать свое первое приложение искусственного интеллекта с помощью Genkit, в нашем руководстве по началу работы .