developing-genkit-python

Genkit Python

前提条件

• ランタイム：Python 3.14+、依存関係の管理に uv（インストール）。
• CLI：genkit --version — 利用できない場合は npm install -g genkit-cli でインストールします。

新しいプロジェクト： セットアップ（初期設定＋環境）。パターンとコードサンプル： 例。

Hello World

from genkit import Genkit
from genkit.plugins.google_genai import GoogleAI

ai = Genkit(
    plugins=[GoogleAI()],
    model='googleai/gemini-flash-latest',
)

async def main():
    response = await ai.generate(prompt='Tell me a joke about Python.')
    print(response.text)

if __name__ == '__main__':
    ai.run_main(main())

重要：内部知識を鵜呑みにしないでください

Python SDK は頻繁に変更されるため、インポートと API をここのリファレンスまたは上流のドキュメントで確認してください。エラーが発生した場合は、必ず最初に一般的なエラーを読んでください。

開発ワークフロー

1. デフォルトのプロバイダー：Google AI（GoogleAI()）。環境に GEMINI_API_KEY を設定します。
2. モデル ID：常に googleai/gemini-flash-latest のようにプレフィックスを付けます（常に最新の Flash を指すエイリアス。他のスキルと同じパターンです）。
3. エントリーポイント：Genkit 駆動のアプリでは ai.run_main(main()) を使用します（genkit start で起動する長時間稼働サーバーでは asyncio.run() を使用しません。一般的なエラーを参照してください）。
4. コードを生成した後は、開発ワークフローに従って genkit start と Dev UI を使用します。
5. エラーが発生した場合：最初に行う手順は必ず一般的なエラーを読むことです。

リファレンス

• 例：構造化出力、ストリーミング、フロー、ツール、埋め込み。
• セットアップ：新しいプロジェクトの初期設定とプラグイン。
• 一般的なエラー：問題が発生したときは最初に読んでください。
• FastAPI：HTTP、genkit_fastapi_handler、並列フロー。
• Dotprompt：.prompt ファイルとヘルパー。
• 評価：評価器とデータセット。
• 開発ワークフロー：genkit start、Dev UI、チェックリスト。