Google Firebase Genkit： 讓 AI 應用開發更簡單
事件開頭短結論：Google 推出的 Firebase Genkit 框架，旨在簡化 AI 應用程式的開發、部署和監控流程，特別適合 JavaScript/TypeScript 開發者。
你是否曾想過，如果能輕鬆地將 AI 整合到你的應用程式中，會帶來什麼樣的改變？現在，這不再是夢想。Google 推出的 Firebase Genkit，一個開源框架，正在改變 AI 應用開發的樣貌。
事件重點：Firebase Genkit 是一款專為 AI 應用程式設計的框架，它提供了簡潔的 API、結構化的輸出、工具呼叫等功能，並支援多種 AI 模型供應商，讓開發者能更專注於創造更好的使用者體驗。
Firebase Genkit 的核心優勢在於其簡化的開發流程。透過使用 Google、OpenAI、Anthropic 等多種 AI 模型供應商，Genkit 提供了一個統一的介面，讓你可以靈活地選擇最適合你需求的模型。而且，它還支援多模態內容、結構化輸出、工具呼叫和代理工作流程等，讓你可以快速建構和部署生產級的聊天機器人、自動化系統和推薦系統。
個人心得：Genkit 最大的魅力在於其易用性。對於有 Node.js 後端開發經驗的開發者來說，Genkit 的學習曲線非常平緩。 只需要幾行程式碼，就能開始構建 AI 功能。
Genkit 提供的功能包括：
- 統一 API：使用單一 API 即可從多種 AI 模型生成或串流內容，簡化整合流程。
- 結構化生成：支援產生型別安全的結構化物件，簡化工作流程並確保資料準確性。
- 工具呼叫和 RAG (Retrieval-Augmented Generation)：讓 AI 模型可以呼叫 API 和使用使用者資料，以改善生成內容的相關性。
- 提示管理：使用 dotprompt 檔案格式，組織和優化提示，讓程式碼與提示更好地結合。
- 彈性部署：可在 Firebase、Google Cloud Run 或任何 Node.js 平台上部署，確保可擴展性。
除了上述功能，Genkit 還提供了一個強大的開發者工具，包括基於瀏覽器的 UI 和功能豐富的 CLI。利用這些工具，開發者可以：
- 測試和調試 AI 元件，例如流程 (flows) 和提示。
- 檢視 AI 工作流程的執行軌跡，以進行分析和優化。
- 監控 AI 應用程式的性能，確保其穩定性和可靠性。
如果你是開發者，正在尋找一種更簡單、更有效率的方式來整合 AI 到你的應用程式中，Firebase Genkit 絕對值得一試。
參考閱讀
- https://genkit.dev/
- https://firebase.google.com/docs/genkit/overview
- https://github.com/firebase/genkit
- https://developers.googleblog.com/en/announcing-the-genkit-extension-for-gemini-cli/
