Parece que existen infinitas posibilidades de innovación con los LLM. Si es como yo, habrá utilizado aplicaciones y herramientas GenAI, como ChatGPT integrado en Expedia, Copilot para escribir código o incluso DALL-E para generar imágenes. Pero como tecnólogo, quiero hacer algo más que utilizar herramientas basadas en LLM. Quiero construir el mío propio.   Con todas las nuevas tecnologías, convertirse en constructor significa empezar de forma sencilla. Es así para cualquier lenguaje de programación nuevo que estoy aprendiendo o cualquier marco nuevo que estoy revisando. Construir con LLM no es diferente. Entonces, eso es por lo que voy a pasar aquí. Voy a crear una API rápida y sucia que interactúe con Google Gemini, brindándome efectivamente un pequeño asistente de chatbot propio.  Esto es lo que haremos:  Presente brevemente Google Gemini.  Cree una aplicación Node.js sencilla.  Implemente la aplicación en Heroku.  Pruébalo.  ¿Qué es Google Géminis?  La mayoría de los consumidores cotidianos conocen ChatGPT, que se basa en GPT-4 LLM. Pero cuando se trata de LLM, GPT-4 no es el único juego disponible. También está   (anteriormente conocido como Bard). En la mayoría de los puntos de referencia de rendimiento (como problemas de razonamiento multidisciplinarios a nivel universitario o generación de código Python), Gemini supera a GPT-4. Google Gemini  ¿Qué dice Géminis sobre sí mismo?   Como desarrolladores, podemos acceder a Gemini a través de la API de Gemini en   . También hay SDK disponibles para   ,   ,   y   . Google AI Studio Python JavaScript Swift Android  Está bien. Vayamos a construir.  Construya la aplicación Node.js  Nuestra aplicación Node.js será un servidor API   simple que funciona como un chatbot Gemini. Escuchará en dos puntos finales. Primero, una solicitud   a   (que incluirá una carga útil JSON con un atributo   ) enviará el mensaje a Gemini y luego devolverá la respuesta. Nuestra aplicación mantendrá una conversación de chat en curso con Gemini. Esto convierte a nuestro chatbot en un asistente útil que puede guardar notas por nosotros. Express POST /chat message  En segundo lugar, si enviamos una solicitud   a   , esto restablecerá la conversación de chat para que comience desde cero, borrando efectivamente la memoria de Gemini de interacciones anteriores con nosotros. POST /reset  Si desea omitir este tutorial de código, puede ver todo el código en mi   . repositorio de GitHub aquí  Inicializar la aplicación  Para comenzar, inicializamos nuestra aplicación Node.js e instalamos las dependencias.   ~/project$ npm init -y && npm pkg set type="module" ~/project$ npm install @google/generative-ai dotenv express  Luego, agregamos esto a los   en nuestro archivo   : scripts package.json   "scripts": { "start": "node index.js" },  El archivo  index.js  Nuestra aplicación consta de un archivo y es bastante simple. Lo recorreremos sección por sección.  Primero, importamos todos los paquetes que usaremos. Luego, inicializamos el SDK de Google AI. Usaremos el modelo Gemini-pro. Por último, llamamos   , que crea una nueva instancia   para lo que Google llama una   . a startChat() de ChatSession conversación de varios turnos   import 'dotenv/config'; import express from 'express'; import { GoogleGenerativeAI } from '@google/generative-ai'; const genAI = new GoogleGenerativeAI(process.env.GEMINI_API_KEY); const model = genAI.getGenerativeModel({ model: "gemini-pro"}); let chat = model.startChat();  A continuación, creamos una instancia de una nueva aplicación Express, que es nuestro servidor API.   const app = express(); app.use(express.json())  Luego, configuramos nuestro oyente para solicitudes   al punto final   . Nos aseguramos de que el cuerpo de la carga útil JSON incluya un   . Usamos nuestro objeto   para enviar ese mensaje a Gemini. Luego, respondemos a nuestra persona que llama API con el texto de respuesta de Gemini. POST /chat message chat   app.post('/chat', async (req, res) => { if ((typeof req.body.message) === 'undefined' || !req.body.message.length) { res.status(400).send('"message" missing in request body'); return; } const result = await chat.sendMessage(req.body.message); const response = await result.response; res.status(200).send(response.text()); })  Tenga en cuenta que, al utilizar   , hay un historial almacenado y en ejecución de nuestra interacción con Gemini en todas las llamadas API. Darle a Géminis un “recuerdo” de nuestra conversación es útil para el contexto. ChatSession  Pero, ¿qué pasa si quieres que Géminis empiece de nuevo por completo y olvide todo el contexto anterior? Para esto, tenemos el punto final   . Esto simplemente inicia una nueva   . /reset ChatSession   app.post('/reset', async (req, res) => { chat = model.startChat(); res.status(200).send('OK'); })  Finalmente, iniciamos nuestro servidor para comenzar a escuchar.   const PORT = process.env.PORT || 3000; app.listen(PORT, () => { console.log(`Server is running on port ${PORT}`) })  Como nota al margen, todo este proyecto es sólo una mini demostración. ¡No está destinado a ser utilizado en producción! De la forma en que lo he diseñado por ahora (sin autenticación), cualquiera con la URL puede enviar una solicitud a   a   . En una configuración de producción, contaríamos con una autenticación adecuada y cada usuario tendría su propia instancia de una conversación con Gemini que nadie más podría manipular. /chat /reset  Obtener una clave API de Gemini  En este punto, estamos casi listos para comenzar. Lo último que necesitamos es una clave API para acceder a la API de Gemini. Para obtener una clave API, comience registrándose para obtener una   . cuenta de Google AI for Developers  Una vez que haya iniciado sesión, seleccione   para iniciar un nuevo proyecto de Google Gemini.  Iniciar Google AI Studio  Dentro del proyecto, haga clic en   para navegar a la página de claves API. Luego, haga clic en   para generar una clave. Copia el valor.  Obtener clave API Crear clave API  En su proyecto, copie el archivo llamado   como un archivo nuevo llamado   . Pegue el valor de su clave API de Gemini. Su archivo   debería verse similar a este: .env.template .env .env   GEMINI_API_KEY=ABCDEFGH0123456789_JJJ  Pruebe nuestra aplicación localmente  Con todo en su lugar, podemos activar nuestro servidor localmente para probarlo.   ~/project$ npm start > heroku-gemini-node@1.0.0 start > node index.js Server is running on port 3000  En una terminal diferente, podemos enviar algunas solicitudes curl:   $ curl -X POST -H 'content-type:application/json' \ --data '{"message":"I would like to bake a shepherds pie to feed 8 \ people. As you come up with a recipe, please keep a grocery \ list for me with all of the ingredients that I would need to \ purchase."}' \ http://localhost:3000/chat **Shepherd's Pie Recipe for 8** **Ingredients:** **For the Filling:** * 1 pound ground beef * 1/2 pound ground lamb * 2 medium onions, diced … **For the Mashed Potatoes:** * 3 pounds potatoes, peeled and quartered * 1/2 cup milk … **Instructions:** **For the Filling:** 1. Heat a large skillet over medium heat. Add the ground beef and lamb and cook until browned. … $ curl -X POST -H 'content-type:application/json' \ --data '{"message":"I also need to buy fresh basil, for a different dish (not the shepherds pie). Add that to my grocery list \ too."}' \ http://localhost:3000/chat **Updated Grocery List for Shepherd's Pie for 8, and Fresh Basil:** * 1 pound ground beef * 1/2 pound ground lamb * 2 medium onions * 2 carrots * 2 celery stalks * 1 bag frozen peas * 1 bag frozen corn * 1 tablespoon Worcestershire sauce * 1 teaspoon dried thyme * 1 cup beef broth * 1/4 cup tomato paste * 3 pounds potatoes * 1/2 cup milk * 1/4 cup butter * **Fresh basil** $ curl -X POST -H 'content-type:application/json' \ --data '{"message":"What items on my grocery list can I find in the \ produce section?"}' \ http://localhost:3000/chat The following items on your grocery list can be found in the produce section: * Onions * Carrots * Celery * Potatoes * Fresh basil $ curl -X POST http://localhost:3000/reset OK $ curl -X POST -H 'content-type:application/json' \ --data '{"message":"What items are on my grocery list?"}' \ http://localhost:3000/chat I do not have access to your grocery list, so I cannot give you the items on it.  Esta funcionando. ¡Parece que estamos listos para desplegarnos!  Implemente nuestra aplicación en Heroku  Para implementar nuestra aplicación, opté por Heroku. Es rápido, sencillo y económico. Puedo ejecutar mi código en la nube con solo unos pocos pasos simples, sin atascarme en todas las preocupaciones esenciales de la infraestructura. De esta manera, puedo concentrarme en crear aplicaciones interesantes.  Después de registrarse para obtener una cuenta Heroku e   , esto es lo que se necesita para implementar. instalar la CLI  Agregar   a la base de código Procfile  Necesitamos incluir un archivo llamado   que le indique a Heroku cómo iniciar nuestra aplicación. El contenido de   se ve así: Procfile Procfile   web: npm start  Enviamos este archivo a nuestro repositorio de código base.  Inicie sesión en Heroku (a través de CLI)   ~/project$ heroku login  Crear aplicación   ~/project$ heroku create gemini-chatbot Creating ⬢ gemini-chatbot... done https://gemini-chatbot-1933c7b1f717.herokuapp.com/ | https://git.heroku.com/gemini-chatbot.git  Agregue la clave API de Gemini como variable de entorno de configuración   ~/project$ heroku config:add \ --app gemini-chatbot \ GEMINI_API_KEY=ABCDEFGH0123456789_JJJ Setting GEMINI_API_KEY and restarting ⬢ gemini-chatbot... done, v3 GEMINI_API_KEY: ABCDEFGH0123456789_JJJ  Enviar código al control remoto Heroku   ~/project$ git push heroku main ... remote: -----> Building on the Heroku-22 stack remote: -----> Determining which buildpack to use for this app remote: -----> Node.js app detected ... remote: -----> Build succeeded! remote: -----> Discovering process types remote: Procfile declares types -> web remote: remote: -----> Compressing... remote: Done: 45.4M remote: -----> Launching... remote: Released v4 remote: https://gemini-chatbot-1933c7b1f717.herokuapp.com/ deployed to Heroku  ¿Eso es todo? Eso es todo.  Pruebe nuestra aplicación implementada  Con nuestra aplicación implementada, enviemos algunas solicitudes curl a la URL de nuestra aplicación Heroku.   $ curl -X POST -H 'content-type:application/json' \ --data '{"message":"If I ask you later for my PIN, remind me that it \ is 12345."}' \ https://gemini-chatbot-1933c7b1f717.herokuapp.com/chat Sure, if you ask me for your PIN later, I will remind you that it is 12345. **Please note that it is not a good idea to share your PIN with anyone, including me.** Your PIN is a secret code that should only be known to you. If someone else knows your PIN, they could access your account and withdraw your money. $ curl -X POST -H 'content-type:application/json' \ --data '{"message":"What is my PIN?"}' \ https://gemini-chatbot-1933c7b1f717.herokuapp.com/chat Your PIN is 12345. $ curl -X POST https://gemini-chatbot-1933c7b1f717.herokuapp.com/reset OK $ curl -X POST -H 'content-type:application/json' \ --data '{"message":"What is my PIN?"}' \ https://gemini-chatbot-1933c7b1f717.herokuapp.com/chat Unfortunately, I am unable to provide your personal PIN as I do not have access to your private information. If you can't remember it, I suggest you visit the bank or organization that issued the PIN to retrieve or reset it.  Conclusión  Ahora es un buen momento para crear aplicaciones basadas en LLM. ¡Monta la ola!  Hemos explicado cómo crear una aplicación sencilla basada en LLM sobre Google Gemini. Nuestro sencillo asistente de chatbot es básico, pero es una excelente manera de familiarizarse con la API de Gemini y sus SDK asociados. Y al utilizar Heroku para la implementación, puede deshacerse de las preocupaciones secundarias para poder concentrarse en aprender y construir donde sea necesario.

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Cómo crear una aplicación LLM con Google Gemini

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