目前已完成 Security Event 的資料擷取、欄位標準化、Severity 分類、搜尋與統計等核心功能。今天開始正式跨入 AI 功能的實作階段。
由於目前持有 Gemini 的學生方案，決定進一步探索 Google Gemini 的生成式 AI 能力。不過透過網頁或 App 與 AI 進行日常對話，與在程式碼中整合 AI 服務仍存在差異；若要讓 SOC Dashboard 具備自動將 Security Event 交由 AI 分析的能力，必須透過 Gemini API 建立通道，讓 FastAPI 後端與大型語言模型進行資料互動。

AI 賦能階段 —— Gemini API 基礎串接

先建立 Gemini API Key
Google AI Studio API Keys
從 AI Studio 建立 API key

安裝 Gemini SDK

在 FastAPI 使用的 Python 虛擬環境中安裝 Google Gen AI SDK，作為 Backend 與 Gemini API 溝通的工具
官方目前的安裝指令是：

pip install -U google-genai

API Key 設定

export GEMINI_API_KEY="你的API_KEY"

透過 Gemini API 取得 LLM 回應

完成 Gemini API Key 與 Google Gen AI SDK 設定後，先以簡單的測試訊息確認 Backend 是否能正常呼叫 Gemini。

測試結果成功取得模型回應，代表目前 Python 環境、API Key 與 Gemini API 之間的連線已建立完成。