البدء

لبدء استخدام Firebase Genkit، عليك تثبيت Genkit CLI وتشغيل genkit init في مشروع Node.js. ويوضّح الجزء المتبقي من هذه الصفحة كيفية إجراء ذلك.

المتطلّبات

الإصدار 20 من Node.js أو إصدار أحدث.

إجراء

1. ثبِّت واجهة سطر الأوامر Genkit من خلال تشغيل الأمر التالي:

   npm i -g genkit
   

2. إنشاء مشروع Node جديد:

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

   اطّلِع على package.json وتأكَّد من ضبط الحقل main على lib/index.js.

3. إعداد مشروع Genkit:

   genkit init
   

   1. اختَر "Node.js" ليكون خيار النظام الأساسي للنشر (تتوفّر أيضًا نماذج لكل من دوال Firebase Cloud وGoogle Cloud Run).

   2. حدد النموذج:

      Gemini (تكنولوجيات الذكاء الاصطناعي من Google)

      إنّ أبسط طريقة للبدء هي باستخدام Google AI Gemini API. وتأكَّد من أنّه متاح في منطقتك.

      أنشِئ مفتاح واجهة برمجة تطبيقات لواجهة Gemini API باستخدام "استوديو Google AI Studio". بعد ذلك، اضبط متغيّر بيئة GOOGLE_GENAI_API_KEY على مفتاحك:

      export GOOGLE_GENAI_API_KEY=<your API key>
      

      Gemini (Vertex AI)

      في حال عدم توفّر Google AI Gemini API في منطقتك، ننصحك باستخدام واجهة Vertex AI API التي توفّر أيضًا Gemini وطُرز أخرى. يجب أن يكون لديك مشروع على Google Cloud يتم تفعيل الفوترة فيه، وتفعيل AI Platform API، وضبط بعض متغيّرات البيئة الإضافية:

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

      يمكنك الاطّلاع على https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/pricing لمعرفة أسعار Vertex AI.

   3. اختر إجابات افتراضية لبقية الأسئلة، والتي ستقوم بتهيئة مجلد مشروعك ببعض التعليمات البرمجية النموذجية.

   ينشئ الأمر genkit init نموذج ملف المصدر، index.ts. هذه هي نقطة دخول مشروعك، حيث يمكنك ضبط Genkit لمشروعك، وإعداد المكوّنات الإضافية التي تريد تحميلها وتصديرها عن تدفقات الذكاء الاصطناعي والموارد الأخرى التي حدّدتها. يحتوي نموذج الملف على تهيئة تحمِّل مكونًا إضافيًا لدعم موفر النموذج الذي اخترته سابقًا. وتتضمّن أيضًا مسارًا واحدًا، وهو menuSuggestionFlow، يطلب من النموذج اللغوي الكبير اقتراح عنصر لمطعم يحمل مظهرًا معيّنًا.

   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();
   

   أثناء تطوير ميزات الذكاء الاصطناعي في تطبيقك باستخدام Genkit، من المحتمل أن تنشئ مسارات بخطوات متعددة مثل المعالجة المسبقة للإدخالات، وإنشاء الطلبات الأكثر تعقيدًا، ودمج مصادر المعلومات الخارجية لجيل إنشاء الاسترجاع المعزز (RAG)، والمزيد.

4. يمكنك الآن تشغيل واستكشاف ميزات Genkit ونموذج المشروع محليًا على جهازك. قم بتنزيل وبدء واجهة المستخدم الخاصة بمطوّر Genkit:

   genkit start
   

   

   يتم الآن تشغيل واجهة مستخدم Genkit Developer على جهازك. عند تشغيل نماذج أو تدفقات في الخطوة التالية، سيقوم جهازك بتنفيذ مهام التنسيق اللازمة لتعمل خطوات التدفق معًا، وسيستمر إجراء طلبات إلى الخدمات الخارجية مثل واجهة برمجة تطبيقات Gemini ضد الخوادم المباشرة.

   ولأنّك في بيئة مطوّرين، ستخزِّن Genkit عمليات التتبّع وحالة التدفق في الملفات المحلية.

5. يتم تنزيل واجهة المستخدم لمطوّري Genkit وفتحها تلقائيًا عند تشغيل الأمر genkit start.

   تتيح لك واجهة مستخدم المطوّر إمكانية معرفة التدفقات التي حدّدتها والنماذج التي هيّأتها وتشغيلها وفحص تتبّعات عمليات التشغيل السابقة. جرّب بعضًا من الميزات التالية:

   • في علامة التبويب تشغيل، سترى قائمة بجميع التدفقات التي حدّدتها وأي نماذج تم ضبطها بواسطة المكوّنات الإضافية.

     انقر على MenuImportionFlow وحاوِل تنفيذ النص باستخدام نص إدخال (على سبيل المثال، "cat"). إذا سارت الأمور على ما يرام، سيتم عرض اقتراح لك بقائمة طعام لمطعم مستوحى من القطط.

   • في علامة التبويب فحص، سترى سجلاً بعمليات تنفيذ التدفق. بالنسبة لكل تدفق، يمكنك رؤية المعاملات التي تم تمريرها إلى التدفق وتتبع كل خطوة أثناء تشغيلها.

الخطوات اللاحقة

اطّلِع على كيفية إنشاء تطبيق Genkit ونشره من خلال Firebase أو Cloud Run أو أي نظام أساسي Node.js.