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Genkit for Go：Goを使ったスケーラブルなAIアプリの構築を促進する新しいフレームワーク

2024年7月17日、Googleは新たに「Genkit for Go」のリリースを発表しました。このフレームワークは、FirebaseとGoチームが協力して開発したもので、Go言語の特性を活かしながら、AIパワーのアプリケーションとクラウドサービスを構築するためのオープンソースフレームワークです。Goのシンプルさ、スケーラビリティ、セキュリティを利用して、開発者は強力な生成AIアプリケーションを手軽に開発できるようになります。

Genkitとは何か？

Genkitは、AIアプリケーションを開発するためのデベロッパーファーストなフレームワークです。Goで書かれたライブラリは、Goの慣習に従ったもので、Go開発者にとって馴染みやすく生産性を向上させます。Genkitは、軽量でコンポーザブルな抽象化を提供し、複雑なAIワークフローの開発を簡素化します。

活用可能なユースケース

開発者がGenkitを使用して実現できる可能性のあるユースケースは多岐に渡ります。以下はその一例です：

• インテリジェントアシスタント： 複雑なリクエストを理解し、旅行の予約や旅程作成などのタスクを自動的に実行するアプリケーション。
• カスタマーサポートエージェント： 迅速かつ正確なパーソナライズされた応答を提供するAIツール。
• データ変換ツール： 自然言語の非構造化データを構造化フォーマット（SQLクエリやテーブルなど）に変換するツール。

使い方：生産性を高めるGenkitの機能

Genkitは、開発者が生成AIアプリケーションを作成する際の生産性を向上させるための多くの機能を提供します。以下は、その一部です：

• 統一された生成API： 単一のインターフェースからさまざまなモデル（GeminiやGemmaなど）を使用してコンテンツを生成できます。
• ネイティブベクターデータベースサポート： 簡単なインデックス作成および検索APIを通じて、アプリケーションにコンテキストを持たせることが可能です。
• AIワークフロー用の「フロー」： 複雑なAIワークフローを組織化するためのフロー機能を提供します。

プロンプトエンジニアリングの向上

AI生成の成果を最大化するには、モデルや設定、プロンプトの形状に注意を払うことが重要です。Genkitは、プロンプトエンジニアリングを効率化する「Dotprompt」というシンプルなファイルフォーマットを提供します。これにより、リッチなプロンプトテンプレートや入力スキーマを簡単に定義できます。

GoogleおよびサードパーティAIサービスとの統合

Genkitは軽量でプロバイダに依存しないフレームワークです。Googleや他のサードパーティのモデル、ベクターデータベース、クラウドサービスとのシームレスな統合を提供しています。以下は提供されているプラグインの例です：

• Google AI for Developersプラグイン： Googleの生成AI APIであるGeminiや埋め込みモデルを簡単に使用できます。
• Google Cloud Vertex AIプラグイン： Vertex AIからGeminiや埋め込みモデルにアクセスできます。
• Ollamaプラグイン： オープンソースモデルをローカルで実行するためのプラグインです。

開発者向けのツール

AIアプリケーションの開発には、効果的なプロンプト作成や不確実な出力をデバッグするための専用ツールが必要です。GenkitのCLIとブラウザベースの開発者UIは、生成的AI開発を効率化する強力なツールセットを提供しています。

• 新しいGenkitプロジェクトの初期化や既存プロジェクトへの統合が迅速に行えます。
• AIワークフローやプロンプト、検索クエリを実際に動かして逐次的に更新することができます。
• 実行したワークフローやコンポーネントの詳細なトレースやメタデータを表示し、効果的なデバッグが可能です。

導入とコミュニティ参加

Genkit for Goは現在アルファ版としてリリースされており、AIワークフローをアプリケーションに統合するプロジェクトを開始できます。Genkitの開発者コミュニティに参加するためのリソースやガイドが用意されています。

開発をサポートするために、以下の方法でコミュニティに参加できます：

• GenkitのDiscordサーバーでチームと直接コミュニケーションを取る。
• GitHubでプロジェクトへの問題や機能のリクエストを提案する。
• アイデアを話し合うためにGitHub Discussionsを利用する。

最後に、開発者はGenkitを使って構築したものを共有し、共にGoにおけるAI開発のエコシステムを育てていくことが期待されています。新しい可能性が広がるこのフレームワークで、どのようなプロジェクトが実現できるか楽しみです。