GenAIGemini

GenAi Gemini

GenAi Gemini adalah aplikasi bertenaga AI yang memanfaatkan API Gemini untuk menghasilkan respons berdasarkan masukan pengguna. Proyek ini mendemonstrasikan cara mengintegrasikan AI generatif ke dalam aplikasi Next.js untuk memberikan respons dinamis.

Fitur

• Respons AI Generatif: Menggunakan API Gemini Google untuk menghasilkan respons cerdas.
• Desain Responsif: Dibangun dengan Next.js, memastikan kinerja yang cepat dan optimal di seluruh perangkat.
• Antarmuka Interaktif: Pengguna dapat berinteraksi dengan model AI dengan memasukkan teks dan menerima jawaban sadar konteks.

Penyebaran

Proyek ini diterapkan di Vercel. Anda dapat melihat aplikasi langsung di GenAIGemini.

Instalasi

Untuk menjalankan proyek ini secara lokal, ikuti langkah-langkah di bawah ini:

1. Kloning Repositori

Kloning repositori ke mesin lokal Anda:

 git clone https://github.com/AaronKurian/GenAIGemini.git
cd GenAIGemini

2. Instal Dependensi

Jalankan perintah berikut untuk menginstal semua dependensi yang diperlukan:

 npm install

3. Atur Variabel Lingkungan

Pastikan Anda telah menyiapkan variabel lingkungan yang diperlukan untuk API Gemini. Buat file .env di direktori root dan tambahkan yang berikut ini:

 NEXT_PUBLIC_GEMINI_API_KEY=your-gemini-api-key

4. Jalankan Proyek Secara Lokal

Untuk memulai server pengembangan:

 npm run dev

Aplikasi Anda akan berjalan di http://localhost:3000.

Menyebarkan

Untuk menerapkan ke Vercel, cukup tautkan repositori GitHub Anda ke Vercel dan ikuti petunjuk penerapan.

Cara Kerjanya

• Input Pengguna: Pengguna memasukkan kueri atau perintah.
• Interaksi AI: Perintah dikirim ke API Gemini.
• Pembuatan Respon: Model Gemini memproses masukan dan menghasilkan respons.
• Output Tampilan: Respons yang dihasilkan ditampilkan pada antarmuka pengguna.

Berkontribusi

Jangan ragu untuk melakukan fork pada repositori, membuat masalah, atau mengirimkan permintaan tarik untuk berkontribusi pada proyek. Kontribusi selalu diterima!

Lisensi

Proyek ini bersifat open-source dan tersedia di bawah Lisensi MIT.

Dibuat Dengan ❤️ oleh Aaron Kurian Abraham