Cloud Functions for Firebase ha un metodo onCallGenkit che ti consente di
creare una funzione richiamabile con un'azione Genkit (un flusso). Queste funzioni possono essere chiamate con genkit/beta/client o gli
SDK client di Cloud Functions,
che aggiungono automaticamente le informazioni di autenticazione.
Prima di iniziare
- Devi avere familiarità con il concetto di flussi di Genkit, e con la loro scrittura. Le istruzioni riportate in questa pagina presuppongono che tu abbia già definito alcuni flussi di cui vuoi eseguire il deployment.
- È utile, ma non obbligatorio, se hai già utilizzato Cloud Functions for Firebase.
Configurare un progetto Firebase
Crea un nuovo progetto Firebase utilizzando la console Firebase o scegli uno esistente.
Esegui l'upgrade del progetto al piano Blaze, necessario per il deployment di produzione di Cloud Functions.
Installa l'interfaccia a riga di comando di Firebase.
Accedi con l'interfaccia a riga di comando di Firebase:
firebase loginfirebase login --reauth # alternative, if necessaryfirebase login --no-localhost # if running in a remote shellCrea una nuova directory di progetto:
export PROJECT_ROOT=~/tmp/genkit-firebase-project1mkdir -p $PROJECT_ROOTInizializza un progetto Firebase nella directory:
cd $PROJECT_ROOTfirebase init functions
Il resto di questa pagina presuppone che tu abbia scelto di scrivere le funzioni in JavaScript.
Inserire il flusso in onCallGenkit
Dopo aver configurato un progetto Firebase con Cloud Functions, puoi copiare o scrivere definizioni di flusso nella directory functions del progetto. Ecco un esempio di flusso per dimostrare questo concetto:
const ai = genkit({ plugins: [googleAI()], model: gemini15Flash, }); const jokeTeller = ai.defineFlow({ name: "jokeTeller", inputSchema: z.string().nullable(), outputSchema: z.string(), streamSchema: z.string(), }, async (jokeType = "knock-knock", {sendChunk}) => { const prompt = `Tell me a ${jokeType} joke.`; // Call the `generateStream()` method to // receive the `stream` async iterable. const {stream, response: aiResponse} = ai.generateStream(prompt); // Send new words of the generative AI response // to the client as they are generated. for await (const chunk of stream) { sendChunk(chunk.text); } // Return the full generative AI response // to clients that may not support streaming. return (await aiResponse).text; }, );
Per eseguire il deployment di un flusso come questo, inseriscilo in onCallGenkit, disponibile in firebase-functions/https. Questo metodo helper ha tutte le funzionalità delle funzioni richiamabili e supporta automaticamente sia lo
streaming che le risposte JSON.
const {onCallGenkit} = require("firebase-functions/https");
exports.tellJoke = onCallGenkit({ // Bind the Gemini API key secret parameter to the function. secrets: [apiKey], }, // Pass in the genkit flow. jokeTeller, );
Rendere disponibili le credenziali API per i flussi di cui è stato eseguito il deployment
Una volta di cui è stato eseguito il deployment, i flussi devono essere in grado di autenticarsi con tutti i servizi remoti da cui dipendono. Come minimo, la maggior parte dei flussi ha bisogno delle credenziali per accedere al servizio API del modello che utilizza.
Per questo esempio, esegui una delle seguenti operazioni, a seconda del provider di modelli scelto:
Gemini (Google AI)
Assicurati che Google AI sia disponibile nella tua regione.
Genera una chiave API per l' API Gemini utilizzando Google AI Studio.
Archivia la chiave API in Cloud Secret Manager:
firebase functions:secrets:set GOOGLE_GENAI_API_KEYQuesto passaggio è importante per evitare di esporre accidentalmente la chiave API, che concede l'accesso a un servizio potenzialmente misurato.
Per ulteriori informazioni sulla gestione dei secret, consulta Archiviare e accedere alle informazioni di configurazione sensibili.
Modifica
src/index.jse aggiungi quanto segue dopo le importazioni esistenti:const {defineSecret} = require("firebase-functions/params");
// Store the Gemini API key in Cloud Secret Manager. const apiKey = defineSecret("GOOGLE_GENAI_API_KEY");
Poi, nella definizione della funzione richiamabile, dichiara che la funzione deve accedere a questo valore secret:
// Bind the Gemini API key secret parameter to the function. secrets: [apiKey],
Ora, quando esegui il deployment di questa funzione, la chiave API verrà archiviata in Cloud Secret Manager e sarà disponibile dall'ambiente Cloud Functions.
Gemini (Vertex AI)
Nella console Google Cloud, abilita l'API Vertex AI per il tuo progetto Firebase.
Nella pagina IAM, assicurati che al service account di Compute predefinito sia concesso il ruolo Utente Vertex AI.
L'unico secret che devi configurare per questo tutorial è quello del provider di modelli, ma in generale devi fare qualcosa di simile per ogni servizio utilizzato dal tuo flusso.
(Facoltativo) Aggiungere l'applicazione forzata di App Check
Firebase App Check utilizza l'attestazione nativa
per verificare che la tua API venga chiamata solo dalla tua applicazione.
onCallGenkit supporta l'applicazione forzata di App Check in modo dichiarativo.
export const generatePoem = onCallGenkit({
enforceAppCheck: true,
// Optional. Makes App Check tokens only usable once. This adds extra security
// at the expense of slowing down your app to generate a token for every API
// call
consumeAppCheckToken: true,
}, generatePoemFlow);
Configurare CORS (Cross-Origin Resource Sharing)
Utilizza l'opzione cors per controllare quali origini possono accedere alla tua funzione.
Per impostazione predefinita, le funzioni richiamabili hanno CORS configurato per consentire le richieste da tutte le origini. Per consentire alcune richieste cross-origin, ma non tutte, passa un elenco di domini specifici o espressioni regolari che devono essere consentiti. Ad esempio:
export const tellJoke = onCallGenkit({
cors: 'mydomain.com',
}, jokeTeller);
Esempio completo
Dopo aver apportato tutte le modifiche descritte sopra, il flusso di cui è possibile eseguire il deployment sarà simile all'esempio seguente:
const {onCallGenkit} = require("firebase-functions/https"); const {defineSecret} = require("firebase-functions/params"); // Dependencies for Genkit. const {gemini15Flash, googleAI} = require("@genkit-ai/googleai"); const {genkit, z} = require("genkit"); // Store the Gemini API key in Cloud Secret Manager. const apiKey = defineSecret("GOOGLE_GENAI_API_KEY"); const ai = genkit({ plugins: [googleAI()], model: gemini15Flash, }); const jokeTeller = ai.defineFlow({ name: "jokeTeller", inputSchema: z.string().nullable(), outputSchema: z.string(), streamSchema: z.string(), }, async (jokeType = "knock-knock", {sendChunk}) => { const prompt = `Tell me a ${jokeType} joke.`; // Call the `generateStream()` method to // receive the `stream` async iterable. const {stream, response: aiResponse} = ai.generateStream(prompt); // Send new words of the generative AI response // to the client as they are generated. for await (const chunk of stream) { sendChunk(chunk.text); } // Return the full generative AI response // to clients that may not support streaming. return (await aiResponse).text; }, ); exports.tellJoke = onCallGenkit({ // Bind the Gemini API key secret parameter to the function. secrets: [apiKey], }, // Pass in the genkit flow. jokeTeller, );
Eseguire il deployment dei flussi in Firebase
Dopo aver definito i flussi utilizzando onCallGenkit, puoi eseguirne il deployment come faresti con altre funzioni:
cd $PROJECT_ROOTfirebase deploy --only functions