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Cómo utilizar Google Gemini con Node.js y TypeScript

Este post muestra una guía paso a paso para construir una API REST basada en Node.js (TypeScript) para interactuar con un avanzado modelo de lenguaje de inteligencia artificial desarrollado por Google (Gemini).

· 6 min de lectura
Cómo utilizar Google Gemini con Node.js y TypeScript

Para utilizar Gemini con Node.js (o cualquier otro lenguaje) necesitamos utilizar la API de Gemini. Para ello, podemos utilizar el paquete google generative-ai, que proporciona una forma sencilla de interactuar con la API Gemini y tiene soporte TypeScript.

Recuerda que si tu quieres aprender nodejs te dejo link al curso

Configuración de nuestro proyecto:

  • Crear claves de API Gemini.
  • Construir nuestro controlador de API.
  • Hacer que la API sea capaz de establecer una conversación histórica en lenguaje natural.

No importa si eres un desarrollador experto o acabas de empezar con Node, esta entrada de blog te proporcionará una guía clara para construirlo todo.

CPU
1 vCPU
MEMORIA
1 GB
ALMACENAMIENTO
10 GB
TRANSFERENCIA
1 TB
PRECIO
$ 4 mes
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Código práctico
Paso 1: Instalar Node.js y TypeScript


En primer lugar, necesitas instalar Node.js en tu ordenador si aún no lo has hecho. Puedes descargar e instalar Node.js desde el sitio web oficial

A continuación, necesitas instalar TypeScript globalmente usando el siguiente comando:

npm install -g typescript

Paso 2: Crear un nuevo proyecto TypeScript


Una vez instalado TypeScript, necesitas crear un nuevo directorio para tu proyecto y navegar a él mediante:

mkdir gemini-nodejs
cd gemini-nodejs

A continuación, puede inicializar un nuevo proyecto TypeScript ejecutando el siguiente comando:

tsc --init

Esto creará un nuevo archivo tsconfig.json en el directorio de su proyecto, que contendrá alguna información por defecto sobre su proyecto y su configuración TypeScript.

Paso 3: Instalar dependencias


Ahora, necesitamos instalar las dependencias para construir una API REST con Node.js y TypeScript. Podemos hacerlo ejecutando el siguiente comando:

npm install express body-parser @google/generative-ai dotenv @types/node @types/express @types/body-parser

Esto instalará los siguientes paquetes:

  • Express: un popular framework web para Node.js
  • Body-parser: middleware para analizar los cuerpos de las peticiones.
  • @google/generative-ai: un paquete para acceder al modelo Gemini
  • dotenv: carga variables de entorno desde un archivo .env
  • @types/node: Definiciones de tipos TypeScript para Node.js
  • @types/express: Definiciones de tipos TypeScript para express
  • @types/body-parser: Definiciones de tipos TypeScript para body-parser.

Paso 4: Configurar las credenciales API de Gemini


Antes de utilizar Gemini, debe configurar las credenciales de la API. Para ello, debe registrarse en su cuenta de Google y crear una clave API. Puede hacerlo aquí.

Una vez que tengas tu clave API, crea un archivo .env en el directorio de tu proyecto y coloca estas variables:

API_KEY=your_api_key_here
PORT=your_api_port_number_here

Paso 5: Crear un servidor Express y la interacción Gemini


Ahora puedes crear un servidor Express para gestionar las peticiones y respuestas HTTP.

Crea un nuevo archivo TypeScript llamado app.ts en el directorio raíz de tu proyecto, y añade el siguiente código:

import express from "express";
import bodyParser from "body-parser";
import dotenv from "dotenv";
import { generateResponse } from "./controllers";

dotenv.config();

const app = express();
const port = process.env.PORT;
app.use(bodyParser.json());

app.post("/generate", generateResponse);

app.listen(port, () => {
  console.log(`Server running on port ${port}`);
});

Este código configura un servidor Express con el middleware body-parser. También carga las variables de entorno desde el fichero .env usando la librería dotenv.

A continuación, debemos crear una nueva función de controlador para manejar la ruta generateResponse declarada en el código anterior.

Crea una nueva carpeta llamada controllers en el directorio raíz del proyecto y dentro de esa carpeta un nuevo archivo llamado index.ts , y añádele el siguiente código:

import { Request, Response } from "express";
import { GoogleGenerativeAI } from '@google/generative-ai';
import dotenv from "dotenv";

dotenv.config();

// GoogleGenerativeAI required config
const configuration = new GoogleGenerativeAI(process.env.API_KEY);

// Model initialization
const modelId = "gemini-pro";
const model = configuration.getGenerativeModel({ model: modelId });

//These arrays are to maintain the history of the conversation
const conversationContext = [];
const currentMessages = [];

// Controller function to handle chat conversation
export const generateResponse = async (req: Request, res: Response) => {
  try {
    const { prompt } = req.body;

    // Restore the previous context
    for (const [inputText, responseText] of conversationContext) {
      currentMessages.push({ role: "user", parts: inputText });
      currentMessages.push({ role: "model", parts: responseText });
    }

    const chat = model.startChat({
      history: currentMessages,
      generationConfig: {
        maxOutputTokens: 100,
      },
    });

    const result = await chat.sendMessage(prompt);
    const response = await result.response;
    const responseText = response.text();

    // Stores the conversation
    conversationContext.push([prompt, responseText]);
    res.send({ response: responseText });
  } catch (err) {
    console.error(err);
    res.status(500).json({ message: "Internal server error" });
  }
};

En este ejemplo, estamos utilizando el modelo Gemini que puede tener en cuenta el historial de la conversación, y puede hacer preguntas posteriores basadas en el contexto de la conversación que ha tenido lugar en un prompt anterior.

Paso 6: Construir y Ejecutar


Construye tu aplicación e inicia el servidor usando los siguientes comandos:

npm run build && npm run start

Esto compilará el código typescript a javascript e iniciará el servidor en el puerto 3000.

Paso 7: Probar la API usando un cliente


Puede probar la API REST utilizando cualquier cliente HTTP como Postman o PostCode. Envíe una solicitud POST a http://localhost:3000/generate con la siguiente carga JSON:

{
  "prompt": "list the first 15 prime numbers"
}

Esto generará una respuesta utilizando Gemini y la devolverá en el cuerpo de la respuesta:

{
  "response": "2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31, 37, 41, 43, 47"
}

Dado que implementamos el controlador para poder utilizar el historial de la conversación, podemos hacer otra pregunta a Géminis basada en la anterior.

{
  "prompt": "now list the next 15"
}
{
  "response": "53, 59, 61, 67, 71, 73, 79, 83, 89, 97, 101, 103, 107, 109, 113"
}

Ya está. Ahora has construido con éxito una API REST con Node.js y TypeScript para interactuar con Gemini.

Ejemplo de repositorio de código

Resumen
Con esta guía básica, ya eres capaz de interactuar con Gemini a través de tu API Node.js personalizada y utilizarla como base para tus proyectos.

Hay varias maneras en las que puedes extender esta API REST que acabamos de construir, para hacerla más útil y robusta añadiendo algunas nuevas características como más rutas para interactuar con la API de Gemini, crear validación de entradas, manejo de errores, autenticación y almacenamiento en caché, entre otras.

Estas son sólo algunas ideas por las que puedes empezar. Hay muchas otras formas de ampliar la API en función de sus necesidades y casos de uso específicos. La clave está en empezar poco a poco e ir añadiendo nuevas funciones según sea necesario.

Fuente

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