Ormai Firebase Studio ci ha abituati all'onnipresenza di Gemini, la potente Intelligenza Artificiale di Google, che indipendentemente da ciò che stiamo realizzando offre un prompt continuo di assistenza in questo IDE.
In queste lezioni della guida, invece, impareremo a sfruttare Gemini come un motore AI in modo da creare applicazioni che ne facciano uso e permettano di offrire agli utenti un'esperienza guidata dall'Intelligenza Artificiale.
L'occasione sarà propizia per affrontare alcuni nuovi aspetti dello scenario. Innanzitutto, vedremo come Firebase Studio sappia diventare un hub di tecnologie totale offrendo non solo background web o mobile come visto sinora ma anche dialettiche di programmazione differenti come un notebook Python. Inoltre, impareremo ad ottenere una chiave Gemini ovvero una sorta di token esadecimale in grado di fornirci accesso all'Intelligenza Artificiale di Google da integrare in un nostro prodotto: familiarizzare con questo aspetto sarà fondamentale non solo in Firebase Studio ma ovunque vorremo avere a disposizione la potenza di questa AI
Avviare un'applicazione basata su Gemini
Come sempre partiamo dalla pagina principale di Firebase Studio, quella in cui possiamo scegliere il nostro template di base di applicazione.
Selezionando l'icona di Gemini si apre una finestra come quella in basso che richiede le informazioni fondamentali per avviare il lavoro.
Figura 1. Creazione di un'app Gemini
Come si vede ci sono alcuni fattori da immettere subito per creare un'app di tipo Gemini API: il nome del progetto ed una checkbox per indicare se vogliamo il supporto di Langchain, famoso framework per lo sviluppo di app basate su AI.
Ottenere una chiave Gemini
Uno dei "luoghi" migliori dove ottenere una chiave Gemini è Google AI Studio. Questo è l'ambiente che Google ha predisposto per programmatori e tecnici per sperimentare, valutare ed implementare la sua tecnologia di Intelligenza Artificiale.
Non si tratta del corrispondente di ChatGPT per il mondo OpenAI in quanto ciò è rappresentato dall'app Gemini disponibile in ogni dispositivo. Google AI Studio è proprio il luogo di incontro, completo, antecedente all'uscita di Firebase Studio per mettersi al lavoro in maniera facile e controllata sull'AI di Mountain View.
In questo ambiente, sin dalla homepage, possiamo vedere il link Get API key che ci conduce in un frame specifico per ottenere una nuova chiave per utilizzare Gemini. Anche senza inserire alcuna carta di credito potremo ottenere una chiave per l'accesso gratuito (sarà sufficiente un'autenticazione Gmail) sebbene ciò che otterremo sarà il necessario per una sperimentazione iniziale, non per carichi da produzione.
La chiave ottenuta sarà un semplice token alfanumerico, da custodire gelosamente al pari di una password (soprattutto se associato ad un account di fatturazione) con il quale potremo abilitare il nostro ambiente di programmazione ad interagire con Gemini inviandogli prompt.
Google AI Studio offre sin dall'inizio esempi di codice con cui si potrà sperimentare la validità della chiave e la capacità di risposta di Gemini (non ci preoccupiamo se troveremo momenti di inaccessibilità, dipende in genere dai limiti imposti all'accesso gratuito). Tali esempi sono corti, efficaci e disponibili nei principali linguaggi applicativi quali Python, Java, Go, Javascript ed il formato REST.
Architetture per applicazioni con Gemini
Sempre nella finestra di dialogo presentata in figura, possiamo vedere un menu a tendina che offrirà le principali opzioni architetturali tra cui scegliere per avviare il nostro progetto:
- Javascript web app (Vite): applicazioni web basate su Vite, una tecnologia fondata sull'idea di offrire il massimo delle performance;
- Javascript web app (Genkit): parliamo anche qui di app web con Javascript ma finalizzate all'utilizzo dell'Intelligenza Artificiale generativa;
- Go Web app: applicazioni web anche qui basate su Go, il linguaggio di sviluppo ideato da Google ed ideale per affrontare anche problematiche di basso livello in modo molto moderno;
- Python notebook: il notebook è lo strumento di lavoro base per la Data Science, basato su una serie di celle di codice (o testo, formattabile in Markdown) per sperimentare codice Python e sviluppare qualsiasi tipo di applicazione nonché creare materiale divulgativo;
- Python web app (Flask): altro tipo di web app basata però su Flask, una tecnologia molto leggera ideale per creare server facili da containerizzare e scalare.
Come si vede sono vari i modi in cui declinare subito l'utilizzo di Gemini. Nella prossima lezione, li sperimenteremo e ci troveremo così a vedere al lavoro questa Intelligenza Artificiale in una doppia veste: come motore dell'applicazione e come supporto allo sviluppo grazie al prompt di Firebase Studio.
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