このガイドでは、Go アプリで Genkit を使用する方法について説明します。
このライブラリやドキュメントに関する問題を発見した場合は、GitHub リポジトリで報告してください。
最初のリクエストを送信する
バージョン 1.24 以降の Go をインストールします。Go の公式ドキュメントのダウンロードとインストールをご覧ください。
Genkit パッケージを使用して新しい Go プロジェクト ディレクトリを初期化します。
mkdir genkit-intro && cd genkit-intro
go mod init example/genkit-intro
go get github.com/firebase/genkit/go
次のサンプルコードを使用して
main.go
ファイルを作成します。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
環境変数を設定して、Gemini API キーを構成します。export GEMINI_API_KEY=<your API key>
キーがない場合は、Google AI Studio でキーを作成します。Google AI は無料枠が充実しており、利用を開始する際にクレジット カードは必要ありません。
アプリを実行して、モデルのレスポンスを確認します。
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.
次のステップ
Genkit でモデルのリクエストを行うための設定が完了したら、次は Genkit の機能をさらに活用して AI ベースのアプリとワークフローを構築する方法を確認します。Genkit のその他の機能の使用を開始するには、次のガイドをご覧ください。
- デベロッパー ツール: Genkit の CLI とデベロッパー UI を設定して使用し、アプリをローカルでテストしてデバッグする方法を確認します。
- コンテンツの生成: Genkit の統合生成 API を使用して、サポートされている任意のモデルからテキストと構造化データを生成する方法を確認します。
- フローの作成: フローという特別な Genkit 関数を使用して、ワークフローのエンドツーエンドのオブザーバビリティと、Genkit ツールによる豊富なデバッグ機能を実現する方法を確認します。
- プロンプトの管理: Genkit を使用して、プロンプトと構成をコードとして一緒に管理する方法について確認します。