Membangun Aplikasi AI dengan FastAPI dan Gemini AI

FastAPI adalah framework Python yang populer untuk membangun API web yang cepat dan skalabel.

Gemini AI adalah LLM yang dikembangkan oleh Google.

Dalam postingan blog ini, kita akan membahas cara membangun aplikasi AI dengan menggunakan FastAPI dan Gemini AI.

Langkah 1: Instalasi FastAPI dan Gemini AI

Untuk menginstal FastAPI, Anda dapat menggunakan pip:

pip install fastapi

 

Untuk menginstal Gemini AI, Anda dapat menggunakan pip:

pip install gemini_python

Langkah 2: Buat aplikasi FastAPI

Setelah Anda menginstal FastAPI, Anda dapat membuat aplikasi baru. Berikut adalah contoh aplikasi FastAPI sederhana:

from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()


@app.get("/")
def home():
    return "Hello, World!"

if __name__ == "__main__":
    app.run()

Langkah 3: Integrasikan Gemini AI

Untuk mengintegrasikan Gemini AI ke dalam aplikasi FastAPI, Anda dapat menggunakan library Gemini Python.

Berikut adalah contoh cara menggunakan Gemini AI untuk menjawab pertanyaan:

from fastapi import FastAPI
from gemini_python import Gemini


app = FastAPI()

# Create a Gemini object
gemini = Gemini()

@app.get("/answer")
def answer(query):
    # Call the Gemini model
    print(gemini.query(query))

if __name__ == "__main__":
    app.run()

Langkah 4: Deploy aplikasi

Setelah Anda selesai membangun aplikasi, Anda dapat deploy aplikasi Anda ke server.

Ada banyak cara untuk deploy aplikasi FastAPI, seperti menggunakan Heroku, AWS, atau Google Cloud Platform.

Contoh aplikasi AI dengan FastAPI dan Gemini AI

Berikut adalah contoh aplikasi AI yang dibangun dengan menggunakan FastAPI dan Gemini AI:

• Aplikasi chatbot yang dapat menjawab pertanyaan pengguna


• Aplikasi yang dapat membuat ringkasan artikel


• Aplikasi yang dapat menerjemahkan bahasa


• Aplikasi yang dapat membuat gambar

FastAPI dan Gemini AI adalah kombinasi yang kuat untuk membangun aplikasi AI yang cepat, skalabel, dan mudah digunakan.

Dengan menggunakan FastAPI dan Gemini AI, Anda dapat dengan mudah membangun aplikasi AI yang canggih dan inovatif.

Baca artikel lainya :

• Tingkatkan Visibilitas Aplikasi Anda dengan Implementasi Logging Detail di FastAPI


• Bebas dari burnout: panduan lengkap untuk karyawan sibuk


• Memaksimalkan produktifitas dengan HTML live preview di Vscode.


• Apa saja yang baru di django versi 5 ?


• Apa dampak HTTP2 pada seo ?


• Apa perbedaan antara HTTP1 dan HTTP2 ?


• Bagaimana cara kerja cookies dan session ?


• Junior backend engineer pahami konsep HTTP dan cara kerjanya.


• 6 konsep dasar yang perlu kamu kuasai sebagai junior backend engineer


• Tips mengawali karir sebagai junior backend engineer


• Usecase event stream menggunakan apache kafka


• Perbedaan dan persamaan even bus, message queue dan message broker


• Sebenarnya apasih batch processing itu ?


• 4 Agile Principle untuk business analyst


• Hal-hal yang perlu dipelajari terkait dengan SQL IS NULL 


• Cara mencari nilai terbesar dan terkecil CSV dengan pandas.


• Cara membuat API Key google GEMINI


• Tips menghitung jumlah kolom dataframe di pandas


• Cara mengolah JSON Data dengan fungsi group by di pandas


• Koneksi database mysql pada FastAPI Framework


• Perbaharui riwayat commit dengan gitlab rebase


• Mengenal apa itu agile manifesto ?


• Operasi CRUD dengan python dan mongodb


• Mengenal bahasa pemrograman typescript.


• Keuntungan menggunakan ORM di Django Framework


• Tips meningkatkan quality code pada bahasa python


• Tips membuat fungsi delete data di django framework


• Cara memfilter tipe data string pada golang dan python


• Mengubah format datetime pada bahasa pyhton


• Mengolah data CSV dengan python pandas


• Sample join data CSV di python menggunakan pandas


• Menggunakan redis PUB/SUB untuk aplikasi python


• Solopreneur pelajari dua bahasa pemrograman ini !