Bu kılavuzda, Go uygulamasında Genkit'i nasıl kullanmaya başlayabileceğiniz gösterilmektedir.
Kitaplıklar veya bu dokümanlarla ilgili sorun tespit ederseniz lütfen GitHub depomuzda bildirin.
İlk isteğinizi gönderin
Go 1.24 veya sonraki bir sürümü yükleyin. Resmi Go dokümanlarındaki İndir ve yükle bölümüne bakın.
Genkit paketiyle yeni bir Go proje dizini başlatın:
mkdir genkit-intro && cd genkit-intro
go mod init example/genkit-intro
go get github.com/firebase/genkit/go
Aşağıdaki örnek kodu kullanarak bir
main.go
dosyası oluşturun:package main import ( "context" "log" "github.com/firebase/genkit/go/ai" "github.com/firebase/genkit/go/genkit" "github.com/firebase/genkit/go/plugins/googlegenai" ) func main() { ctx := context.Background() // Initialize Genkit with the Google AI plugin and Gemini 2.0 Flash. g, err := genkit.Init(ctx, genkit.WithPlugins(&googlegenai.GoogleAI{}), genkit.WithDefaultModel("googleai/gemini-2.0-flash"), ) if err != nil { log.Fatalf("could not initialize Genkit: %w", err) } resp, err := genkit.Generate(ctx, g, ai.WithPrompt("What is the meaning of life?")) if err != nil { log.Fatal("could not generate model response: %w", err) } log.Println(resp.Text()) }
GEMINI_API_KEY
ortam değişkenini ayarlayarak Gemini API anahtarınızı yapılandırın:export GEMINI_API_KEY=<your API key>
Henüz bir anahtarınız yoksa Google AI Studio'da anahtar oluşturun. Google Yapay Zeka, geniş kapsamlı bir ücretsiz katman sunar ve başlamak için kredi kartı gerekmez.
Model yanıtını görmek için uygulamayı çalıştırın:
go run . There is no single universally agreed-upon meaning of life; it's a deeply personal question. Many find meaning through connection, growth, contribution, happiness, or discovering their own purpose.
Sonraki adımlar
Genkit ile model isteği göndermeye hazır olduğunuza göre, yapay zeka destekli uygulama ve iş akışlarınızı oluşturmak için Genkit'in diğer özelliklerini nasıl kullanacağınızı öğrenin. Genkit'in ek özelliklerini kullanmaya başlamak için aşağıdaki kılavuzları inceleyin:
- Geliştirici araçları: Uygulamanızı yerel olarak test etmenize ve hata ayıklamanıza yardımcı olması için Genkit'in CLI'sini ve geliştirici kullanıcı arayüzünü nasıl ayarlayacağınızı ve kullanacağınızı öğrenin.
- İçerik oluşturma: Desteklenen herhangi bir modelden metin ve yapılandırılmış veri oluşturmak için Genkit'in birleşik oluşturma API'sini nasıl kullanacağınızı öğrenin.
- Akış oluşturma: İş akışları için uçtan uca gözlemlenebilirlik ve Genkit araçlarından zengin hata ayıklama sağlayan akışlar adı verilen özel Genkit işlevlerini nasıl kullanacağınızı öğrenin.
- İstemleri yönetme: Genkit'in istemlerinizi ve yapılandırmanızı kod olarak birlikte yönetmenize nasıl yardımcı olduğunu öğrenin.