developing-genkit-go
Genkit Go SDKでAIアプリケーションを構築
GoでAIアプリケーションを構築するには、生成、プロンプト、フロー、モデルプロバイダーに関するGenkit SDKパターンを理解する必要があります。このスキルでは、構造化出力、ストリーミング、ツール呼び出しを備えたAIを活用したGoアプリケーションを作成するための包括的なリファレンスドキュメントを提供します。
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オンにして利用開始
テストする
「developing-genkit-go」を使用しています。 トピック'programming bugs'に関する冗談を生成するフローを作成してください
期待される結果:
genkit.Init、冗談生成のためのDefineFlow、genkit.Handlerを使用したHTTPハンドラー設定、genkit startでテストする手順を備えた動作するGoファイル
「developing-genkit-go」を使用しています。 Recipe型で構造化JSONを生成する方法を示してください
期待される結果:
jsonschemaタグを含むRecipeとIngredient構造体を定義するGoコード、次にtitle、ingredients、stepsフィールドを返す*Recipeを返すgenkit.GenerateData呼び出し
セキュリティ監査
安全All 283 static findings are false positives. This is a legitimate Firebase community skill providing Genkit Go SDK documentation. The skill contains Go code examples with printf-style string formatting (e.g., 'Tell me a joke about %s'), bash CLI installation commands, and references to standard AI API environment variable names. No malicious code patterns exist.
中リスクの問題 (2)
低リスクの問題 (2)
品質スコア
作れるもの
AI搭載APIの構築
組み込みのトレーシングを備えたコンテンツ生成、分類、データ抽出にAIモデルを使用するHTTP APIを作成します。
マルチステップAIワークフローの実装
ツール呼び出しを備えた複雑なAIフローを構築します。モデルがカスタムGo関数を呼び出して情報を取得하거나アクションを実行できます。
AIによる構造化データの生成
Genkitのスキーマサポートを使用して、AIモデル出力から直接型指定されたGo構造体を生成し、手動のJSON解析を排除します。
これらのプロンプトを試す
genkit.GenerateTextを使用してユーザーが提供するトピックに関する冗談を生成する方法を示してください。
Go構造体スキーマを使用して構造化JSONデータを返すgenkit.GenerateDataを使用したフローを作成してください。
AIがデータベースを検索できるGenkitツールを定義し、フローで使用する方法を示してください。
Google AIとAnthropicの両方のプロバイダーでGenkitを設定し、モデル間を切り替える方法を示してください。
ベストプラクティス
- *Genkitインスタンスをグローバル変数として保存する代わりに、コールチェーンで明示的に渡す
- モデルが各フィールドに何を含むべきかを理解できるように、出力タイプにjsonschema構造体タグを使用
- 明確なツール説明を書く - モデルはこれらの説明に基づいて呼び出すツールを決定する
回避
- モデル名をハードコーディングしない - プロバイダーのドキュメントで現在のモデルIDを確認する（頻繁に変更されるため）
- 本番コードでフローをスキップしない - フローはデバッグに不可欠なトレーシングとオブザーバビリティを提供する
- ツールの説明を曖昧にしない - モデルのツール呼び出しの欠落や誤った呼び出しの原因となる