O Firebase Genkit permite criar aplicativos inteligentes e utilizando os principais modelos de IA e os recursos essenciais para a integração nas suas aplicações web. No ano passado tivemos uma prévia do Firebase Genkit e esse ano tivemos o lançamento da versão 1.0 do kit para desenvolvedores.
O Que é o Firebase Genkit?
O Genkit é um framework de código aberto, priorizando o desenvolvedor, para construir recursos alimentados por IA para seus aplicativos. Ele permite que desenvolvedores integrem agentes, automações e funcionalidades com tecnologia de IA diretamente em seus aplicativos.
O Genkit oferece suporte imediato aos modelos Gemini do Google, Imagen e Anthropic via Vertex, e uma ampla variedade de outros modelos através de nossos plugins da comunidade, incluindo OpenAI e GitHub.
Além disso, o Genkit facilita o uso de modelos auto-hospedados como Gemma, Llama e DeepSeek através de sua integração com Ollama. Atualmente, o Genkit está pronto para produção para Node.js e em alpha para Go. Ele também possui ferramentas de desenvolvimento local integradas para teste, depuração e gerenciamento de prompts.
Por Que Usar o Genkit?
O Genkit simplifica a complexidade da integração de componentes de IA. Ele fornece APIs unificadas para interagir com diversos modelos de diferentes provedores, permitindo que você explore e escolha os melhores modelos para suas necessidades.
Seja para construir chatbots, agentes inteligentes, automações de fluxo de trabalho ou sistemas de recomendação, o Genkit lida com a complexidade da integração de IA para que você possa se concentrar na criação de experiências de usuário incríveis.
Principais Recursos do Genkit 1.0
O Genkit 1.0 oferece blocos de construção poderosos para facilitar a criação de recursos complexos de IA:
- API de Geração Unificada: Use modelos de qualquer provedor dentro do crescente ecossistema de plugins do Genkit para gerar conteúdo (texto, mídia, saída estruturada) usando uma API única e adaptável.
- Geração Estruturada: Gere e transmita dados estruturados, incluindo JSON e formatos personalizados, com validação integrada para fácil integração e manipulação de dados em seu aplicativo.
- Chamada de Ferramentas / Funções: Permita que os modelos chamem automaticamente funções personalizadas para concluir tarefas complexas, desbloqueando funcionalidades avançadas de agentes.
- Busca Vetorial (RAG): Melhore a relevância e precisão do conteúdo gerado, recuperando contexto importante de várias fontes de dados. O Genkit facilita a implementação de RAG com os chamados “retrievers”.
- Agentes: Construa experiências interativas com recursos como uma API de chat multi-turno, estado de sessão e a capacidade de combinar prompts para sistemas multi-agentes.
- Ferramentas de Desenvolvimento Local: O Genkit fornece uma CLI dedicada e uma interface de usuário de desenvolvimento local-first que permite construir, testar e refinar seus aplicativos de IA rapidamente. Experimente diferentes funções, prompts e consultas para otimizar o comportamento do seu aplicativo. A interface intuitiva permite iterar e testar variações rapidamente, garantindo que você alcance os resultados desejados.
- Monitoramento de Produção: Obtenha visibilidade total dos seus recursos de IA em produção com monitoramento integrado ao implantar o Genkit no Firebase ou Google Cloud. Acompanhe o consumo de tokens, a latência e as taxas de erro diretamente no Firebase Console. Os traços de produção podem ser inspecionados e exportados para avaliações, permitindo iteração e melhoria contínuas. Para habilitar o monitoramento de IA, importe o plugin do Firebase e configure a telemetria.
- Ecossistema de Plugins: Estenda o Genkit com integrações para modelos de IA específicos, bancos de dados vetoriais e plataformas através de um ecossistema aberto de plugins construídos pelo Google e pela comunidade.
Começando com o Genkit
Começar com o Genkit é rápido e fácil:
Pré-requisitos: Familiaridade com a construção de aplicativos usando Node.js (v20+) e npm.
Instalação: Instale o pacote principal do genkit e o plugin para o provedor de modelo desejado (por exemplo, @genkit-ai/googleai para Gemini) usando npm.
<code>npm install genkit @genkit-ai/googleai</code>Code language: HTML, XML (xml)Configuração: Obtenha uma chave de API para o provedor de modelo escolhido (por exemplo, Google AI Studio para a API Gemini) e defina-a como uma variável de ambiente (GEMINI_API_KEY).
<code>export GEMINI_API_KEY=<sua chave de API></code>Code language: HTML, XML (xml)Primeira Requisição: Escreva algumas linhas de código para importar o Genkit e o plugin do modelo, configurar uma instância do Genkit e usar o método generate para interagir com o modelo de IA.
// import the Genkit and Google AI plugin libraries
import { gemini20Flash, googleAI } from '@genkit-ai/googleai';
import { genkit } from 'genkit';
// configure a Genkit instance
const ai = genkit({
plugins: [googleAI()],
model: gemini20Flash, // set default model
});
async function main() {
// make a generation request
const { text } = await ai.generate('Hello, Gemini!');
console.log(text);
}
main();Code language: JavaScript (javascript)Firebase Genkit vs. Gemini SDK
Firebase Genkit é uma estrutura de código aberto mais abrangente, oferecendo uma API unificada para interagir com diversos modelos de IA de vários provedores através de plugins. Isso proporciona um nível de abstração mais alto em comparação com a interação direta com a API Gemini ou um SDK específico, permitindo aos desenvolvedores trocar facilmente entre modelos.
O Genkit visa simplificar o desenvolvimento de aplicações de IA complexas, oferecendo ferramentas integradas para desenvolvimento local, como uma CLI e uma UI para teste e depuração, além de funcionalidades para criar fluxos de trabalho (Flows), agentes e RAG.
Em contraste, a interação direta com a API Gemini ou um SDK específico concentra-se mais nos recursos dos modelos Gemini. Embora poderosa, essa abordagem pode exigir mais integração e gerenciamento manual, especialmente ao trabalhar com múltiplos fornecedores de IA. Genkit é mais adequado para aplicações de IA complexas que exigem múltiplos modelos, fluxos de trabalho elaborados e monitoramento de produção.
Ele também simplifica a integração com várias plataformas e serviços, enquanto o uso direto do Gemini API pode exigir mais configuração manual para funcionalidades além da simples chamada do modelo.
Próximos Passos
Agora que você tem uma visão geral do Firebase Genkit, explore os próximos passos:
- Consulte a documentação oficial para obter informações detalhadas e guias.
- Explore a lista Awesome Genkit para encontrar mais recursos e plugins da comunidade.
Para mais conteúdo relacionado com AI confira:
Deixe um comentário