نشر التدفقات إلى أي نظام أساسي Node.js

تتضمّن حزمة Firebase Genkit عمليات تكامل مدمجة تساعدك على نشر التدفقات ووظائف السحابة الإلكترونية من Firebase وGoogle Cloud Run، ولكن يمكنك أيضًا نشر إلى أي نظام أساسي يمكنه عرض تطبيق Express.js، سواء كان سحابة إلكترونية أو ذاتي.

ترشدك هذه الصفحة، كمثال، خلال عملية نشر تدفق العينة.

  1. تثبيت الأدوات المطلوبة:

    • تأكَّد من استخدام الإصدار 20 من العقدة أو إصدار أحدث (شغِّل node --version إلى شيك).
  2. إنشاء دليل لمشروع Genkit النموذجي:

    export GENKIT_PROJECT_HOME=~/tmp/genkit-express-project
    mkdir -p $GENKIT_PROJECT_HOME
    cd $GENKIT_PROJECT_HOME
    

    إذا كنت ستستخدم بيئة تطوير متكاملة (IDE)، افتحه في هذا الدليل.

  3. إعداد مشروع العقدة:

    npm init -y
    
  4. إعداد مشروع Genkit:

    genkit init
    
    1. حدد النموذج:

      Gemini (تكنولوجيات الذكاء الاصطناعي من Google)

      أبسط طريقة للبدء هي استخدام Google AI Gemini API. يُرجى التأكد من أنّ: CANNOT TRANSLATE متوفّرة في منطقتك

      إنشاء مفتاح واجهة برمجة تطبيقات Gemini API باستخدام Google AI Studio بعد ذلك، عليك ضبط GOOGLE_API_KEY. متغير البيئة إلى المفتاح:

      export GOOGLE_API_KEY=<your API key>
      

      Gemini (Vertex AI)

      إذا لم تكن Google AI Gemini API متوفّرة في منطقتك، ننصحك باستخدام Vertex AI API الذي يوفّر أيضًا Gemini ونماذج أخرى إِنْتَ إلى مشروع على Google Cloud يفعّل الفوترة، لذلك يجب تفعيل الذكاء الاصطناعي واجهة برمجة التطبيقات للنظام الأساسي وإعداد بعض متغيرات البيئة الإضافية:

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

      يُرجى الانتقال إلى https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/pricing للاطّلاع على أسعار Vertex AI.

    2. اختر الإجابات الافتراضية لبقية الأسئلة، والتي تهيئة مجلد مشروعك باستخدام بعض التعليمات البرمجية.

  5. إنشاء نموذج التعليمة البرمجية وتشغيله:

    npm run build
    genkit flow:run menuSuggestionFlow "\"banana\"" -s
    
  6. اختياري: بدء تشغيل واجهة مستخدم المطوّر:

    genkit start
    

    وبعد ذلك، انتقِل إلى http://localhost:4000/flows وشغِّل التدفق باستخدام واجهة مستخدم المطور.

    عند الانتهاء، اضغط على Ctrl+C في وحدة التحكم لإنهاء واجهة المستخدم.

  7. جرب نقطة نهاية Express:

    npm run start
    

    وبعد ذلك، في نافذة أخرى:

    curl -X POST "http://127.0.0.1:3400/menuSuggestionFlow?stream=true" -H "Content-Type: application/json"  -d '{"data": "banana"}'
    
  8. إذا كان كل شيء يعمل كما هو متوقع، يمكنك نشر المسار لدى الموفّر من اختيارك ستعتمد التفاصيل على مقدّم الخدمة، ولكنّك تحتاج بشكل عام إلى لضبط الإعدادات التالية:

    الإعداد القيمة
    وقت التشغيل Node.js 20 أو أحدث
    أمر الإصدار npm run build
    بدء الأمر npm run start
    متغيرات البيئة GOOGLE_API_KEY=<your-api-key> (أو أي أسرار مطلوبة)