शुरू करें

Firebase Genkit का इस्तेमाल शुरू करने के लिए, Genkit सीएलआई को इंस्टॉल करें और genkit init को Node.js प्रोजेक्ट में चलाएं. इस पेज के बाकी हिस्से में इसे करने का तरीका बताया गया है.

ज़रूरी शर्तें

Node.js 20 या उसके बाद का वर्शन.

काम का तरीका

1. इस कमांड की मदद से, Genkit CLI इंस्टॉल करें:

   npm i -g genkit
   

2. नया Node प्रोजेक्ट बनाएं:

   mkdir genkit-intro && cd genkit-intro
   npm init -y
   

   Package.json पर जाएं और पक्का करें कि main फ़ील्ड को lib/index.js पर सेट किया गया हो.

3. Genkit प्रोजेक्ट को शुरू करें:

   genkit init
   

   1. डिप्लॉयमेंट प्लैटफ़ॉर्म के विकल्प के तौर पर Node.js को चुनें (Firebase Cloud Functions और Google Cloud Run के लिए टेंप्लेट भी उपलब्ध हैं).

   2. अपना मॉडल चुनें:

      Gemini (Google का एआई)

      Google AI Gemini API को इस्तेमाल करने का सबसे आसान तरीका है. पक्का करें कि फ़ोन नंबर आपके इलाके में उपलब्ध हो.

      Google AI Studio का इस्तेमाल करके, Gemini API के लिए एपीआई पासकोड जनरेट करें. इसके बाद, अपनी कुंजी पर GOOGLE_GENAI_API_KEY एनवायरमेंट वैरिएबल सेट करें:

      export GOOGLE_GENAI_API_KEY=<your API key>
      

      Gemini (Vertex AI)

      अगर आपके इलाके में Google AI Gemini API उपलब्ध नहीं है, तो Vertex AI API का इस्तेमाल करें. यह Gemini और अन्य मॉडल की सुविधा भी देता है. आपके पास, बिलिंग की सुविधा वाला Google Cloud प्रोजेक्ट होना चाहिए, एआई प्लैटफ़ॉर्म एपीआई चालू करना होगा, और कुछ अतिरिक्त एनवायरमेंट वैरिएबल सेट करने होंगे:

      gcloud services enable aiplatform.googleapis.com
      export GCLOUD_PROJECT=<your project ID>
      export GCLOUD_LOCATION=us-central1
      

      Vertex AI की कीमत के बारे में जानने के लिए, https://cloud.google.com/VERex-ai/generative-ai/pricing पर जाएं.

   3. बाकी सवालों के लिए डिफ़ॉल्ट जवाब चुनें. इससे आपका प्रोजेक्ट फ़ोल्डर, कुछ सैंपल कोड के साथ शुरू हो जाएगा.

   genkit init कमांड, सैंपल सोर्स फ़ाइल index.ts बनाता है. यह आपके प्रोजेक्ट का एंट्री पॉइंट है. यहां अपने प्रोजेक्ट के लिए Genkit को कॉन्फ़िगर किया जाता है. साथ ही, अपने एआई फ़्लो और तय किए गए अन्य संसाधनों को लोड और एक्सपोर्ट करने के लिए, उन प्लगिन को कॉन्फ़िगर किया जाता है. सैंपल फ़ाइल में ऐसा कॉन्फ़िगरेशन होता है जो प्लगिन लोड करता है. इससे, उस मॉडल प्रोवाइडर की मदद करने में मदद मिलती है जिसे आपने पहले चुना था. इसमें menuSuggestionFlow नाम का सिंगल फ़्लो भी शामिल है, जो किसी दी गई थीम वाले रेस्टोरेंट के लिए आइटम का सुझाव देने के लिए एलएलएम को प्रॉम्प्ट देता है.

   configureGenkit({
     plugins: [googleAI()],
     logLevel: 'debug',
     enableTracingAndMetrics: true,
   });
   
   export const menuSuggestionFlow = defineFlow(
     {
       name: 'menuSuggestionFlow',
       inputSchema: z.string(),
       outputSchema: z.string(),
     },
     async (subject) => {
       const llmResponse = await generate({
         prompt: `Suggest an item for the menu of a {subject} themed restaurant`,
         model: geminiPro,
         config: {
           temperature: 1,
         },
       });
   
       return llmResponse.text();
     }
   );
   
   startFlowsServer();
   

   Genkit के साथ अपने ऐप्लिकेशन की एआई सुविधाओं को तैयार करने पर, कई चरणों से आपको फ़्लो शुरू करना होगा. जैसे- इनपुट प्री-प्रोसेसिंग, ज़्यादा आधुनिक प्रॉम्प्ट, तैयार करना, वापस हासिल करने वाली जनरेशन (RAG) के लिए बाहरी जानकारी के सोर्स को इंटिग्रेट करना वगैरह.

4. अब मशीन पर Genkit की सुविधाएँ और सैंपल प्रोजेक्ट चलाए जा सकते हैं और उनके बारे में जानकारी पाई जा सकती है. Genkit डेवलपर यूआई को डाउनलोड और शुरू करें:

   genkit start
   

   

   अब आपकी मशीन पर, जेनकिट डेवलपर का यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) चल रहा है. जब मॉडल को चलाया या अगले चरण में फ़्लो किया जाता है, तो आपकी मशीन ऑर्केस्ट्रा के ज़रूरी टास्क पूरे करती है, ताकि फ़्लो को एक साथ चलाने के लिए ज़रूरी काम किए जा सकें. Gemini API जैसी बाहरी सेवाओं को लाइव सर्वर पर कॉल किए जाते रहेंगे.

   साथ ही, डेवलपर एनवायरमेंट में होने की वजह से Genkit, लोकल फ़ाइलों में ट्रेस सेव करेगा और फ़्लो स्टेट करेगा.

5. genkit start कमांड इस्तेमाल करने पर, Genkit डेवलपर का यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) डाउनलोड हो जाता है और अपने-आप खुल जाता है.

   डेवलपर यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) की मदद से, आपके तय किए गए फ़्लो और कॉन्फ़िगर किए गए मॉडल देखे जा सकते हैं. साथ ही, उन्हें चलाया जा सकता है और पिछली बार चलाए गए डेटा के ट्रेस की जांच की जा सकती है. इनमें से कुछ सुविधाएं आज़माएं:

   • चलाएं टैब पर, आपको अपने तय किए गए सभी फ़्लो और प्लग इन की मदद से कॉन्फ़िगर किए गए सभी मॉडल की सूची दिखेगी.

     मेन्यू SuggestionFlow पर क्लिक करें और इसे कुछ इनपुट टेक्स्ट के साथ चलाने की कोशिश करें (उदाहरण के लिए, "cat"). अगर सब ठीक रहेगा, तो आपको बिल्ली की थीम वाले रेस्टोरेंट के लिए मेन्यू का सुझाव दिया जाएगा.

   • जांच करें टैब पर, आपको फ़्लो की जांच का इतिहास दिखेगा. हर फ़्लो के लिए, आपको फ़्लो को पास किए गए पैरामीटर और हर चरण के चलने पर उसका ट्रेस दिखता है.

अगले चरण

Firebase, Cloud Run या किसी Node.js प्लैटफ़ॉर्म की मदद से, Genkit ऐप्लिकेशन को बनाने और डिप्लॉय करने का तरीका जानें.