William Grasel

Alvaro Camilo Neto

Primeiro vamos começar pelo básico!

Inteligências Artificiais

já dominaram

o mundo

A turma do

Frontend Web

não pode ficar de fora dessa!

Então o que precisamos

saber para começar

a brincar com IA?

Vem com a gente!

Usando o Gemini

na prática!

Talk is cheap,

show me the code!

import { GoogleGenerativeAI } from "@google/generative-ai";

const API_KEY = "MINHA LINDA API KEY SECRETA";

const genAI = new GoogleGenerativeAI(API_KEY);

const model = genAI.getGenerativeModel({ model: "gemini-pro"});

const prompt = "complete the follow sentence: ping";

const result = await model.generateContent(prompt);

const response = await result.response;

const text = response.text();

Obtendo e gerenciando sua API key

Testando sua API Key

curl \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"contents":[{"parts":[{"text":"Write a story about a magic backpack"}]}]}' \
  -X POST 'https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-pro:generateContent?key=YOUR_API_KEY'

Sua API key não é uma informação pública!

Não versione essa chave junto com seu código!

Não publique ela no build final da sua aplicação!

Nem no build do back, MUITO MENOS no build do frontend!

Idealmente essa

API key NUNCA

deveria chegar no frontend...

A não ser que você saiba o que está fazendo...

(você provavelmente não sabe)

Vamos terceirizar esse problema para o Backend!

Qual é a melhor opção de Backend para um dev Angular??

Casos de uso comuns

const genAI = new GoogleGenerativeAI(process.env.API_KEY);

const model = genAI.getGenerativeModel({ model: "gemini-pro"});

const chat = model.startChat({
  history: [
    {
      role: "user",
      parts: [{ text: "Olá, eu tenho 2 cachorros na minha casa!" }]
    }
  ]
});

const result = await chat.sendMessage(
  "O que eu tenho na minha casa?"
);

const response = await result.response;

const text = response.text();

Chat com contexto

const genAI = new GoogleGenerativeAI(process.env.API_KEY);

const model = genAI.getGenerativeModel({ model: "gemini-pro"});

const prompt = "complete the follow sentence: ping";

//const result = await model.generateContent(prompt);
const result = await model.generateContentStream(prompt);

const response = await result.response;
const text = response.text();

for await (const chunk of result.stream) {
  const chunkText = chunk.text();
  console.log(chunkText);
}

Resposta via streaming

const genAI = new GoogleGenerativeAI(process.env.API_KEY);

const model = genAI.getGenerativeModel({ model: "gemini-pro-vision" });

const result = await model.generateContent([
  "Qual a diferença desas imagens?",
  fileToGenerativePart("image1.png", "image/png"),
  fileToGenerativePart("image2.jpeg", "image/jpeg"),
]);

function fileToGenerativePart(path, mimeType) {
  return {
    inlineData: {
      data: Buffer.from(fs.readFileSync(path)).toString("base64"),
      mimeType
    },
  };
}

const response = await result.response;

const text = response.text();

Texto e Imagem

Ta, mas cadê o Angular?

Show me a REAL

WebApp

DEMO TIME!

Referências

Obrigado! =)

Integrando sua aplicação Angular com Gemini

By William Grasel

Integrando sua aplicação Angular com Gemini

Você é desenvolvedor frontend Web e não quer ficar de fora dessa onda de IA Generativa? Nessa palestra vamos mostrar tudo o que você precisa saber, de maneira prática e com exemplos, para conectar uma IA Generativa com a sua Webapp!

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