গুগল জেনারেটিভ এআই প্লাগইন

Google Generative AI প্লাগইন Gemini API-এর মাধ্যমে Google-এর জেমিনি মডেলগুলিতে ইন্টারফেস সরবরাহ করে।

ইনস্টলেশন

npm i --save @genkit-ai/googleai

কনফিগারেশন

এই প্লাগইনটি ব্যবহার করতে, আপনি যখন configureGenkit() কল করবেন তখন এটি নির্দিষ্ট করুন :

import { googleAI } from '@genkit-ai/googleai';

export default configureGenkit({
  plugins: [googleAI()],
  // ...
});

প্লাগইনটির জন্য Gemini API-এর জন্য একটি API কী প্রয়োজন, যা আপনি Google AI Studio থেকে পেতে পারেন।

নিম্নলিখিতগুলির মধ্যে একটি করে আপনার API কী ব্যবহার করার জন্য প্লাগইনটি কনফিগার করুন:

• আপনার API কীতে GOOGLE_GENAI_API_KEY এনভায়রনমেন্ট ভেরিয়েবল সেট করুন।

• আপনি যখন প্লাগইন শুরু করবেন তখন API কী নির্দিষ্ট করুন:

  googleAI({ apiKey: yourKey });
  

  যাইহোক, কোডে সরাসরি ��পনার API কী এম্বেড করবেন না! শুধুমাত্র ক্লাউড সিক্রেট ম্যানেজার বা অনুরূপ একটি পরিষেবার সাথে এই বৈশিষ্ট্যটি ব্যবহার করুন৷

কিছু মডেল (যেমন Gemini 1.5 Pro) প্রিভিউতে রয়েছে এবং শুধুমাত্র v1beta API-এর মাধ্যমে ব্যবহারযোগ্য। আপনি সেই মডেলগুলিতে অ্যাক্সেস পেতে apiVersion নির্দিষ্ট করতে পারেন:

configureGenkit({
  plugins: [googleAI({ apiVersion: 'v1beta' })],
});

অথবা আপনি একাধিক সংস্করণ নির্দিষ্ট করতে পারেন যদি আপনি একই সময়ে মডেলের বিভিন্ন সংস্করণ ব্যবহার করতে চান।

configureGenkit({
  plugins: [googleAI({ apiVersion: ['v1', 'v1beta'] })],
});

ব্যবহার

এই প্লাগইনটি স্থিরভাবে এর সমর্থিত মডেলগুলিতে রেফারেন্স রপ্তানি করে:

import {
  gemini15Flash,
  gemini15Pro,
  textEmbeddingGecko001,
} from '@genkit-ai/googleai';

কোন মডেল generate() ব্যবহার করে তা নির্দিষ্ট করতে আপনি এই রেফারেন্সগুলি ব্যবহার করতে পারেন:

const llmResponse = await generate({
  model: gemini15Flash,
  prompt: 'Tell me a joke.',
});

অথবা embed বা পুনরুদ্ধারের সাথে এমবেডার (যেমন textEmbeddingGecko001 ) ব্যবহার করুন:

const embedding = await embed({
  embedder: textEmbeddingGecko001,
  content: input,
});

Gemini Files API

আপনি Gemini Files API এ আপলোড করা ফাইলগুলি Genkit এর সাথে ব্যবহার করতে পারেন:

import { GoogleAIFileManager } from '@google/generative-ai/server';

const fileManager = new GoogleAIFileManager(process.env.GOOGLE_GENAI_API_KEY);
const uploadResult = await fileManager.uploadFile(
  'path/to/file.jpg',
  {
    mimeType: 'image/jpeg',
    displayName: 'Your Image',
  }
);

const response = await generate({
  model: gemini15Flash,
  prompt: [
    {text: 'Describe this image:'},
    {media: {contentType: uploadResult.file.mimeType, url: uploadResult.file.uri}}
  ]
});

সূক্ষ্ম সুর করা মডেল

আপনি Google Gemini API-এর সাথে সূক্ষ্ম সুর করা মডেলগুলি ব্যবহার করতে পারেন৷ জেমিনি API থেকে নির্দেশাবলী অনুসরণ করুন বা AI স্টুডিও ব্যবহার করে একটি মডেল ঠিক করুন।

টিউনিং প্রক্রিয়া একটি বেস মডেল ব্যবহার করে—উদাহরণস্বরূপ, জেমিনি 1.5 ফ্ল্যাশ—এবং একটি নতুন টিউন করা মডেল তৈরি করতে আপনার দেওয়া উদাহরণগুলি। আপনি যে বেস মডেলটি ব্যবহার করেছেন তা মনে রাখবেন এবং নতুন মডেলের আইডি কপি করুন।

জেনকিটে টিউন করা মডেলটিকে কল করার সময়, model প্যারামিটার হিসাবে বেস মডেলটি ব্যবহার করুন এবং config ব্লকের অংশ হিসাবে টিউন করা মডেলের আইডি পাস করুন৷ উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনি বেস মডেল হিসাবে জেমিনি 1.5 ফ্ল্যাশ ব্যবহার করেন এবং মডেল আইডি tunedModels/my-example-model-apbm8oqbvuv2 পেয়ে থাকেন তাহলে আপনি এটিকে নিম্নলিখিতগুলির মতো একটি ব্লক দিয়ে কল করতে পারেন:

const llmResponse = await generate({
  prompt: `Suggest an item for the menu of fish themed restruant`,
  model: gemini15Flash,
  config: {
    version: "tunedModels/my-example-model-apbm8oqbvuv2",
  },
});