AlloyDB के एआई ऑपरेटर और फिर से रैंकिंग

1. परिचय

इस कोडलैब में, एआई ऑपरेटर के साथ AlloyDB को डिप्लॉय करने के बारे में बताया गया है. साथ ही, सिमैंटिक सर्च, जॉइन, और नतीजों की रैंकिंग जैसे टास्क के लिए इनका इस्तेमाल करने के बारे में भी बताया गया है.

ज़रूरी शर्तें

  • Google Cloud और Console की बुनियादी जानकारी
  • कमांड लाइन इंटरफ़ेस और Cloud Shell में बुनियादी कौशल

आपको क्या सीखने को मिलेगा

  • AlloyDB for Postgres को डिप्लॉय करने का तरीका
  • AlloyDB AI ऑपरेटर चालू करने का तरीका
  • AlloyDB AI के अलग-अलग ऑपरेटर इस्तेमाल करने का तरीका
  • नतीजों को बेहतर बनाने के लिए, AlloyDB AI ऑपरेटर में रीरैंकिंग का इस्तेमाल कैसे करें

आपको इन चीज़ों की ज़रूरत होगी

  • Google Cloud खाता और Google Cloud प्रोजेक्ट
  • Google Cloud Console और Cloud Shell के साथ काम करने वाला वेब ब्राउज़र, जैसे कि Chrome

2. सेटअप और ज़रूरी शर्तें

अपने हिसाब से एनवायरमेंट सेट अप करना

  1. Google Cloud Console में साइन इन करें और नया प्रोजेक्ट बनाएं या किसी मौजूदा प्रोजेक्ट का फिर से इस्तेमाल करें. अगर आपके पास पहले से Gmail या Google Workspace खाता नहीं है, तो आपको एक खाता बनाना होगा.

fbef9caa1602edd0.png

a99b7ace416376c4.png

5e3ff691252acf41.png

  • प्रोजेक्ट का नाम, इस प्रोजेक्ट में हिस्सा लेने वाले लोगों के लिए डिसप्ले नेम होता है. यह एक वर्ण स्ट्रिंग है, जिसका इस्तेमाल Google API नहीं करते. इसे कभी भी अपडेट किया जा सकता है.
  • प्रोजेक्ट आईडी, सभी Google Cloud प्रोजेक्ट के लिए यूनीक होता है. साथ ही, इसे बदला नहीं जा सकता. Cloud Console, यूनीक स्ट्रिंग को अपने-आप जनरेट करता है. आम तौर पर, आपको इससे कोई फ़र्क़ नहीं पड़ता कि यह क्या है. ज़्यादातर कोडलैब में, आपको अपने प्रोजेक्ट आईडी (आम तौर पर PROJECT_ID के तौर पर पहचाना जाता है) का रेफ़रंस देना होगा. अगर आपको जनरेट किया गया आईडी पसंद नहीं है, तो कोई दूसरा रैंडम आईडी जनरेट किया जा सकता है. इसके अलावा, आपके पास अपना नाम आज़माने का विकल्प भी है. इससे आपको पता चलेगा कि वह नाम उपलब्ध है या नहीं. इस चरण के बाद, इसे बदला नहीं जा सकता. यह प्रोजेक्ट की अवधि तक बना रहता है.
  • आपकी जानकारी के लिए बता दें कि एक तीसरी वैल्यू भी होती है, जिसे प्रोजेक्ट नंबर कहते हैं. इसका इस्तेमाल कुछ एपीआई करते हैं. इन तीनों वैल्यू के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, दस्तावेज़ देखें.
  1. इसके बाद, आपको Cloud Console में बिलिंग चालू करनी होगी, ताकि Cloud संसाधनों/एपीआई का इस्तेमाल किया जा सके. इस कोडलैब को पूरा करने में ज़्यादा समय नहीं लगेगा. इस ट्यूटोरियल के बाद बिलिंग से बचने के लिए, संसाधनों को बंद किया जा सकता है. इसके लिए, बनाए गए संसाधनों को मिटाएं या प्रोजेक्ट को मिटाएं. Google Cloud के नए उपयोगकर्ता, 300 डॉलर के मुफ़्त में आज़माने वाले प्रोग्राम के लिए ज़रूरी शर्तें पूरी करते हैं.

Cloud Shell शुरू करें

Google Cloud को अपने लैपटॉप से रिमोटली ऐक्सेस किया जा सकता है. हालांकि, इस कोडलैब में Google Cloud Shell का इस्तेमाल किया जाएगा. यह क्लाउड में चलने वाला कमांड लाइन एनवायरमेंट है.

Google Cloud Console में, सबसे ऊपर दाएं कोने में मौजूद टूलबार पर, Cloud Shell आइकॉन पर क्लिक करें:

55efc1aaa7a4d3ad.png

इसे चालू करने और एनवायरमेंट से कनेक्ट करने में सिर्फ़ कुछ सेकंड लगेंगे. यह प्रोसेस पूरी होने के बाद, आपको कुछ ऐसा दिखेगा:

7ffe5cbb04455448.png

इस वर्चुअल मशीन में, डेवलपमेंट के लिए ज़रूरी सभी टूल पहले से मौजूद हैं. यह 5 जीबी की होम डायरेक्ट्री उपलब्ध कराता है. साथ ही, यह Google Cloud पर काम करता है. इससे नेटवर्क की परफ़ॉर्मेंस और पुष्टि करने की प्रोसेस बेहतर होती है. इस कोडलैब में मौजूद सभी टास्क, ब्राउज़र में किए जा सकते हैं. आपको कुछ भी इंस्टॉल करने की ज़रूरत नहीं है.

3. शुरू करने से पहले

एपीआई चालू करना

Cloud Shell में, पक्का करें कि आपका प्रोजेक्ट आईडी सेट अप हो:

gcloud config set project [YOUR-PROJECT-ID]

PROJECT_ID एनवायरमेंट वैरिएबल सेट करें:

PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project)

सभी ज़रूरी सेवाएं चालू करें:

gcloud services enable alloydb.googleapis.com \
                       compute.googleapis.com \
                       cloudresourcemanager.googleapis.com \
                       servicenetworking.googleapis.com \
                       aiplatform.googleapis.com \
                       discoveryengine.googleapis.com

अनुमानित आउटपुट

student@cloudshell:~ (test-project-001-402417)$ gcloud config set project test-project-001-402417
Updated property [core/project].
student@cloudshell:~ (test-project-001-402417)$ PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project)
Your active configuration is: [cloudshell-14650]
student@cloudshell:~ (test-project-001-402417)$ 
student@cloudshell:~ (test-project-001-402417)$ gcloud services enable alloydb.googleapis.com \
                       compute.googleapis.com \
                       cloudresourcemanager.googleapis.com \
                       servicenetworking.googleapis.com \
                       aiplatform.googleapis.com
Operation "operations/acat.p2-4470404856-1f44ebd8-894e-4356-bea7-b84165a57442" finished successfully.

4. AlloyDB डिप्लॉय करना

AlloyDB क्लस्टर और प्राइमरी इंस्टेंस बनाएं. Google Cloud SDK का इस्तेमाल करके, AlloyDB क्लस्टर और इंस्टेंस बनाने का तरीका यहां बताया गया है. अगर आपको कंसोल का इस्तेमाल करना है, तो यहां दिया गया दस्तावेज़ पढ़ें.

AlloyDB क्लस्टर बनाने से पहले, हमें अपने वीपीसी में एक उपलब्ध निजी आईपी रेंज की ज़रूरत होती है, ताकि इसका इस्तेमाल आने वाले समय में AlloyDB इंस्टेंस के लिए किया जा सके. अगर हमारे पास यह नहीं है, तो हमें इसे बनाना होगा. साथ ही, इसे Google की आंतरिक सेवाओं के लिए इस्तेमाल करने की अनुमति देनी होगी. इसके बाद, हम क्लस्टर और इंस्टेंस बना पाएंगे.

निजी आईपी रेंज बनाना

हमें AlloyDB के लिए, अपने वीपीसी में Private Service Access कॉन्फ़िगरेशन को कॉन्फ़िगर करना होगा. यहां यह मान लिया गया है कि प्रोजेक्ट में "डिफ़ॉल्ट" वीपीसी नेटवर्क है और इसका इस्तेमाल सभी कार्रवाइयों के लिए किया जाएगा.

निजी आईपी पते की रेंज बनाएं:

gcloud compute addresses create psa-range \
    --global \
    --purpose=VPC_PEERING \
    --prefix-length=24 \
    --description="VPC private service access" \
    --network=default

अलॉट की गई आईपी रेंज का इस्तेमाल करके, निजी कनेक्शन बनाएं:

gcloud services vpc-peerings connect \
    --service=servicenetworking.googleapis.com \
    --ranges=psa-range \
    --network=default

कंसोल का अनुमानित आउटपुट:

student@cloudshell:~ (test-project-402417)$ gcloud compute addresses create psa-range \
    --global \
    --purpose=VPC_PEERING \
    --prefix-length=24 \
    --description="VPC private service access" \
    --network=default
Created [https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/test-project-402417/global/addresses/psa-range].

student@cloudshell:~ (test-project-402417)$ gcloud services vpc-peerings connect \
    --service=servicenetworking.googleapis.com \
    --ranges=psa-range \
    --network=default
Operation "operations/pssn.p24-4470404856-595e209f-19b7-4669-8a71-cbd45de8ba66" finished successfully.

student@cloudshell:~ (test-project-402417)$

AlloyDB क्लस्टर बनाएं

इस सेक्शन में, हम us-central1 क्षेत्र में एक AlloyDB क्लस्टर बना रहे हैं.

postgres उपयोगकर्ता के लिए पासवर्ड तय करें. आपके पास अपना पासवर्ड तय करने या पासवर्ड जनरेट करने के लिए, रैंडम फ़ंक्शन का इस्तेमाल करने का विकल्प होता है

export PGPASSWORD=`openssl rand -hex 12`

कंसोल का अनुमानित आउटपुट:

student@cloudshell:~ (test-project-402417)$ export PGPASSWORD=`openssl rand -hex 12`

PostgreSQL का पासवर्ड नोट करें, ताकि इसे बाद में इस्तेमाल किया जा सके.

echo $PGPASSWORD

postgres उपयोगकर्ता के तौर पर इंस्टेंस से कनेक्ट करने के लिए, आपको आने वाले समय में इस पासवर्ड की ज़रूरत होगी. हमारा सुझाव है कि आप इसे लिख लें या कहीं कॉपी कर लें, ताकि बाद में इसका इस्तेमाल किया जा सके.

कंसोल का अनुमानित आउटपुट:

student@cloudshell:~ (test-project-402417)$ echo $PGPASSWORD
bbefbfde7601985b0dee5723

मुफ़्त में आज़माने के लिए क्लस्टर बनाना

अगर आपने पहले कभी AlloyDB का इस्तेमाल नहीं किया है, तो बिना किसी शुल्क के आज़माने के लिए क्लस्टर बनाया जा सकता है:

रीजन और AlloyDB क्लस्टर का नाम तय करें. हम us-central1 क्षेत्र और alloydb-aip-01 को क्लस्टर के नाम के तौर पर इस्तेमाल करने जा रहे हैं:

export REGION=us-central1
export ADBCLUSTER=alloydb-aip-01

क्लस्टर बनाने के लिए, यह कमांड चलाएं:

gcloud alloydb clusters create $ADBCLUSTER \
    --password=$PGPASSWORD \
    --network=default \
    --region=$REGION \
    --subscription-type=TRIAL

कंसोल का अनुमानित आउटपुट:

export REGION=us-central1
export ADBCLUSTER=alloydb-aip-01
gcloud alloydb clusters create $ADBCLUSTER \
    --password=$PGPASSWORD \
    --network=default \
    --region=$REGION \
    --subscription-type=TRIAL
Operation ID: operation-1697655441138-6080235852277-9e7f04f5-2012fce4
Creating cluster...done.                                                                                                                                                                                                                                                           

उसी Cloud Shell सेशन में, हमारे क्लस्टर के लिए AlloyDB प्राइमरी इंस्टेंस बनाएं. अगर आपका कनेक्शन बंद हो जाता है, तो आपको क्षेत्र और क्लस्टर के नाम वाले एनवायरमेंट वैरिएबल फिर से तय करने होंगे.

gcloud alloydb instances create $ADBCLUSTER-pr \
    --instance-type=PRIMARY \
    --cpu-count=8 \
    --region=$REGION \
    --cluster=$ADBCLUSTER

कंसोल का अनुमानित आउटपुट:

student@cloudshell:~ (test-project-402417)$ gcloud alloydb instances create $ADBCLUSTER-pr \
    --instance-type=PRIMARY \
    --cpu-count=8 \
    --region=$REGION \
    --availability-type ZONAL \
    --cluster=$ADBCLUSTER
Operation ID: operation-1697659203545-6080315c6e8ee-391805db-25852721
Creating instance...done.                                                                                                                                                                                                                                                     

AlloyDB Standard क्लस्टर बनाना

अगर यह प्रोजेक्ट में आपका पहला AlloyDB क्लस्टर नहीं है, तो स्टैंडर्ड क्लस्टर बनाना जारी रखें.

रीजन और AlloyDB क्लस्टर का नाम तय करें. हम us-central1 क्षेत्र और alloydb-aip-01 को क्लस्टर के नाम के तौर पर इस्तेमाल करने जा रहे हैं:

export REGION=us-central1
export ADBCLUSTER=alloydb-aip-01

क्लस्टर बनाने के लिए, यह कमांड चलाएं:

gcloud alloydb clusters create $ADBCLUSTER \
    --password=$PGPASSWORD \
    --network=default \
    --region=$REGION

कंसोल का अनुमानित आउटपुट:

export REGION=us-central1
export ADBCLUSTER=alloydb-aip-01
gcloud alloydb clusters create $ADBCLUSTER \
    --password=$PGPASSWORD \
    --network=default \
    --region=$REGION 
Operation ID: operation-1697655441138-6080235852277-9e7f04f5-2012fce4
Creating cluster...done.                                                                                                                                                                                                                                                           

उसी Cloud Shell सेशन में, हमारे क्लस्टर के लिए AlloyDB प्राइमरी इंस्टेंस बनाएं. अगर आपका कनेक्शन बंद हो जाता है, तो आपको क्षेत्र और क्लस्टर के नाम वाले एनवायरमेंट वैरिएबल फिर से तय करने होंगे.

gcloud alloydb instances create $ADBCLUSTER-pr \
    --instance-type=PRIMARY \
    --cpu-count=2 \
    --region=$REGION \
    --cluster=$ADBCLUSTER

कंसोल का अनुमानित आउटपुट:

student@cloudshell:~ (test-project-402417)$ gcloud alloydb instances create $ADBCLUSTER-pr \
    --instance-type=PRIMARY \
    --cpu-count=2 \
    --region=$REGION \
    --availability-type ZONAL \
    --cluster=$ADBCLUSTER
Operation ID: operation-1697659203545-6080315c6e8ee-391805db-25852721
Creating instance...done.                                                                                                                                                                                                                                                     

5. डेटाबेस तैयार करना

हमें एक डेटाबेस बनाना होगा. साथ ही, Vertex AI इंटिग्रेशन को चालू करना होगा. इसके बाद, डेटाबेस ऑब्जेक्ट बनाने होंगे और डेटा इंपोर्ट करना होगा.

AlloyDB को ज़रूरी अनुमतियां देना

AlloyDB सेवा एजेंट को Vertex AI की अनुमतियां दें.

सबसे ऊपर मौजूद "+" साइन का इस्तेमाल करके, Cloud Shell का कोई दूसरा टैब खोलें.

4ca978f5142bb6ce.png

नए क्लाउड शेल टैब में यह कमांड चलाएं:

PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project)
gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \
  --member="serviceAccount:service-$(gcloud projects describe $PROJECT_ID --format="value(projectNumber)")@gcp-sa-alloydb.iam.gserviceaccount.com" \
  --role="roles/aiplatform.user"

gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \
  --member="serviceAccount:service-$(gcloud projects describe $PROJECT_ID --format="value(projectNumber)")@gcp-sa-alloydb.iam.gserviceaccount.com" \
  --role="roles/discoveryengine.viewer"

कंसोल का अनुमानित आउटपुट:

student@cloudshell:~ (test-project-001-402417)$ PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project)
Your active configuration is: [cloudshell-11039]
student@cloudshell:~ (test-project-001-402417)$ gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \
  --member="serviceAccount:service-$(gcloud projects describe $PROJECT_ID --format="value(projectNumber)")@gcp-sa-alloydb.iam.gserviceaccount.com" \
  --role="roles/aiplatform.user"
Updated IAM policy for project [test-project-001-402417].
bindings:
- members:
  - serviceAccount:service-4470404856@gcp-sa-alloydb.iam.gserviceaccount.com
  role: roles/aiplatform.user
- members:
...
etag: BwYIEbe_Z3U=
version: 1
 

टैब में "exit" कमांड डालकर टैब बंद करें:

exit

AlloyDB Studio से कनेक्ट करना

यहां दिए गए अध्यायों में, डेटाबेस से कनेक्ट करने के लिए ज़रूरी सभी SQL कमांड को AlloyDB Studio में भी चलाया जा सकता है. कमांड चलाने के लिए, आपको प्राइमरी इंस्टेंस पर क्लिक करके, अपने AlloyDB क्लस्टर के लिए वेब कंसोल इंटरफ़ेस खोलना होगा.

ef4bfbcf0ed2ef3a.png

इसके बाद, बाईं ओर मौजूद AlloyDB Studio पर क्लिक करें:

5c155cbcd7d43a1.png

postgres डेटाबेस और postgres उपयोगकर्ता चुनें. साथ ही, क्लस्टर बनाते समय नोट किया गया पासवर्ड डालें. इसके बाद, "Authenticate" बटन पर क्लिक करें.

1c9dab73c6836798.png

इससे AlloyDB Studio का इंटरफ़ेस खुल जाएगा. डेटाबेस में कमांड चलाने के लिए, दाईं ओर मौजूद "Editor 1" टैब पर क्लिक करें.

b36c28f8165119ca.png

इससे एक इंटरफ़ेस खुलता है, जहां एसक्यूएल कमांड चलाई जा सकती हैं

cf43aa20f292797e.png

डेटाबेस बनाएं

डेटाबेस बनाने के बारे में क्विकस्टार्ट गाइड.

AlloyDB Studio Editor में, यहां दिया गया निर्देश चलाएं.

डेटाबेस बनाएं:

CREATE DATABASE quickstart_db

अनुमानित आउटपुट:

Statement executed successfully

quickstart_db से कनेक्ट करें

उपयोगकर्ता/डेटाबेस बदलने के बटन का इस्तेमाल करके, स्टूडियो से फिर से कनेक्ट करें.

e826ad973eb23a74.png

ड्रॉपडाउन सूची से नई quickstart_db डेटाबेस चुनें. साथ ही, पहले की तरह ही उपयोगकर्ता नाम और पासवर्ड का इस्तेमाल करें.

1ca70c59b5aea8c1.png

इससे एक नया कनेक्शन खुलेगा. यहां quickstart_db डेटाबेस के ऑब्जेक्ट के साथ काम किया जा सकता है.

google_ml एक्सटेंशन की पुष्टि करना

google_ml एक्सटेंशन का वर्शन देखें. पक्का करें कि यह 1.4.4 या इसके बाद का वर्शन हो, ताकि एआई क्वेरी इंजन का इस्तेमाल किया जा सके.

AlloyDB Studio में, quickstart_db से कनेक्ट होने के दौरान यह कमांड चलाएं:

SELECT extversion FROM pg_extension WHERE extname = 'google_ml_integration';

अनुमानित आउटपुट:

1.4.4

अगर वर्शन, ज़रूरी वर्शन से कम है, तो एक्सटेंशन को अपडेट करें.

AlloyDB Studio में, quickstart_db से कनेक्ट होने के दौरान यह कमांड चलाएं:

CALL google_ml.upgrade_to_preview_version();

अनुमानित आउटपुट:

Statement executed successfully

स्क्रिप्ट को लागू करने के बाद, वर्शन की पुष्टि फिर से करें.

AlloyDB Studio में, quickstart_db से कनेक्ट होने के दौरान यह कमांड चलाएं:

SELECT extversion FROM pg_extension WHERE extname = 'google_ml_integration';

अनुमानित आउटपुट:

1.4.4

6. सैंपल डेटा

अब हमें डेटाबेस में ऑब्जेक्ट बनाने और डेटा लोड करने की ज़रूरत है. हम कुछ लाइनों वाले काल्पनिक मूवी डेटासेट का इस्तेमाल करने जा रहे हैं.

यहां दिए गए स्टेटमेंट को AlloyDB Studio Editor में कॉपी करें और "चलाएं" बटन दबाएं.

-- Drop tables if they exist to prevent errors on re-running the script
DROP TABLE IF EXISTS movie_reviews;
DROP TABLE IF EXISTS movies;

-- Create the 'movies' table
-- This table stores information about each movie.
CREATE TABLE movies (
    id BIGINT PRIMARY KEY,              -- Unique identifier for the movie
    title TEXT NOT NULL,               -- Title of the movie
    description TEXT,                  -- A brief description or synopsis of the movie
    genres TEXT,                       -- Comma-separated list of genres (e.g., "Action, Adventure, Sci-Fi")
    actors TEXT                        -- Comma-separated list of main actors
);

-- Create the 'movie_reviews' table
-- This table stores reviews for the movies.
CREATE TABLE movie_reviews (
    review_id BIGINT PRIMARY KEY,      -- Unique identifier for the review
    movie_id BIGINT NOT NULL,          -- Foreign key referencing the movie being reviewed
    reviewer_name TEXT,                -- Name of the person who wrote the review
    rating INT CHECK (rating >= 1 AND rating <= 5), -- Rating from 1 to 5 stars
    review_text TEXT,                  -- The content of the review
    review_date DATE DEFAULT CURRENT_DATE, -- Date when the review was submitted
    FOREIGN KEY (movie_id) REFERENCES movies(id) ON DELETE CASCADE -- Ensures referential integrity; if a movie is deleted, its reviews are also deleted.
);

-- Insert sample data into the 'movies' table (20 rows)
INSERT INTO movies (id, title, description, genres, actors) VALUES
(1, 'Inception', 'A thief who steals information by entering people''s dreams.', 'Sci-Fi, Thriller, Action', 'Leonardo DiCaprio, Joseph Gordon-Levitt, Elliot Page'),
(2, 'The Matrix', 'A computer hacker learns about the true nature of his reality.', 'Sci-Fi, Action', 'Keanu Reeves, Laurence Fishburne, Carrie-Anne Moss'),
(3, 'Interstellar', 'A team of explorers journey through a cosmic passage beyond our world in an attempt to ensure humanity''s survival.', 'Sci-Fi, Drama, Adventure', 'Matthew McConaughey, Anne Hathaway, Jessica Chastain'), -- Updated description
(4, 'The Dark Knight', 'When the menace known as the Joker wreaks havoc and chaos on the people of Gotham, Batman must accept one of the greatest psychological and physical tests of his ability to fight injustice.', 'Action, Crime, Drama', 'Christian Bale, Heath Ledger, Aaron Eckhart'),
(5, 'Pulp Fiction', 'The lives of two mob hitmen, a boxer, a gangster and his wife, and a pair of diner bandits intertwine in four tales of violence and redemption.', 'Crime, Drama', 'John Travolta, Uma Thurman, Samuel L. Jackson'),
(6, 'Forrest Gump', 'The presidencies of Kennedy and Johnson, the Vietnam War, the Watergate scandal and other historical events unfold from the perspective of an Alabama man with an IQ of 75.', 'Drama, Romance', 'Tom Hanks, Robin Wright, Gary Sinise'),
(7, 'The Shawshank Redemption', 'Two imprisoned men bond over a number of years, finding solace and eventual redemption through acts of common decency.', 'Drama', 'Tim Robbins, Morgan Freeman, Bob Gunton'),
(8, 'Gladiator', 'A former Roman General sets out to exact vengeance against the corrupt emperor who murdered his family and sent him into slavery.', 'Action, Adventure, Drama', 'Russell Crowe, Joaquin Phoenix, Connie Nielsen'),
(9, 'Fight Club', 'An insomniac office worker looking for a way to change his life crosses paths with a devil-may-care soap maker and they form an underground fight club that evolves into something much, much more.', 'Drama', 'Brad Pitt, Edward Norton, Meat Loaf'),
(10, 'The Lord of the Rings: The Return of the King', 'Gandalf and Aragorn lead the World of Men against Sauron''s army to draw his gaze from Frodo and Sam as they approach Mount Doom with the One Ring.', 'Action, Adventure, Drama', 'Elijah Wood, Viggo Mortensen, Ian McKellen'),
(11, 'Spirited Away', 'During her family''s move to the suburbs, a sullen 10-year-old girl wanders into a world ruled by gods, witches, and spirits, and where humans are changed into beasts.', 'Animation, Adventure, Family', 'Daveigh Chase, Suzanne Pleshette, Miyu Irino'),
(12, 'Parasite', 'Greed and class discrimination threaten the newly formed symbiotic relationship between the wealthy Park family and the destitute Kim clan.', 'Comedy, Drama, Thriller', 'Song Kang-ho, Lee Sun-kyun, Cho Yeo-jeong'),
(13, 'The Godfather', 'The aging patriarch of an organized crime dynasty transfers control of his clandestine empire to his reluctant son.', 'Crime, Drama', 'Marlon Brando, Al Pacino, James Caan'),
(14, 'Avengers: Endgame', 'After the devastating events of Avengers: Infinity War, the universe is in ruins. With the help of remaining allies, the Avengers assemble once more in order to reverse Thanos'' actions and restore balance to the universe.', 'Action, Adventure, Drama', 'Robert Downey Jr., Chris Evans, Mark Ruffalo'),
(15, 'Joker', 'In Gotham City, mentally troubled comedian Arthur Fleck is disregarded and mistreated by society. He then embarks on a downward spiral of revolution and bloody crime.', 'Crime, Drama, Thriller', 'Joaquin Phoenix, Robert De Niro, Zazie Beetz'),
(16, 'Mad Max: Fury Road', 'In a post-apocalyptic wasteland, a woman rebels against a tyrannical ruler in search for her homeland with the help of a group of female prisoners, a psychotic worshiper, and a drifter named Max.', 'Action, Adventure, Sci-Fi', 'Tom Hardy, Charlize Theron, Nicholas Hoult'),
(17, 'Coco', 'Aspiring musician Miguel, confronted with his family''s ancestral ban on music, enters the Land of the Dead to find his great-great-grandfather, a legendary singer.', 'Animation, Adventure, Family', 'Anthony Gonzalez, Gael García Bernal, Benjamin Bratt'),
(18, 'Whiplash', 'A promising young drummer enrolls at a cut-throat music conservatory where his dreams of greatness are mentored by an instructor who will stop at nothing to realize a student''s potential.', 'Drama, Music', 'Miles Teller, J.K. Simmons, Paul Reiser'),
(19, 'The Grand Budapest Hotel', 'The adventures of Gustave H, a legendary concierge at a famous hotel from the fictional Republic of Zubrowka between the first and second World Wars, and Zero Moustafa, the lobby boy who becomes his most trusted friend.', 'Adventure, Comedy, Drama', 'Ralph Fiennes, F. Murray Abraham, Mathieu Amalric'),
(20, 'Blade Runner 2049', 'Young Blade Runner K''s discovery of a long-buried secret leads him to track down former Blade Runner Rick Deckard, who''s been missing for thirty years.', 'Action, Drama, Mystery', 'Ryan Gosling, Harrison Ford, Ana de Armas');

-- Insert sample data into the 'movie_reviews' table (30 rows)
-- Reviews are linked to movies via movie_id. Includes a mix of positive and negative reviews.
-- Movie title is prepended to the review text.
INSERT INTO movie_reviews (review_id, movie_id, reviewer_name, rating, review_text) VALUES
(1, 1, 'Alice Wonderland', 5, 'Inception: Absolutely mind-bending! A masterpiece of sci-fi.'),
(2, 1, 'Bob The Critic', 2, 'Inception: Too confusing and pretentious. Didn''t enjoy it.'),
(3, 2, 'Charlie Reviewer', 5, 'The Matrix: Revolutionary visuals and a compelling story.'),
(4, 3, 'Diana Prince', 5, 'Interstellar: Visually stunning and emotionally powerful. A must-see.'),
(5, 3, 'Edward Nigma', 4, 'Interstellar: Long, but worth it for the spectacle and ideas.'),
(6, 4, 'Fiona Glenanne', 5, 'The Dark Knight: Heath Ledger''s Joker is iconic. Dark and thrilling.'),
(7, 5, 'George Costanza', 5, 'Pulp Fiction: Quirky, violent, and endlessly quotable.'),
(8, 5, 'Hannah Montana', 1, 'Pulp Fiction: Way too violent and the timeline was confusing. Hated it.'),
(9, 6, 'Ian Malcolm', 4, 'Forrest Gump: A heartwarming story with a great performance by Hanks.'),
(10, 7, 'Jane Doe', 5, 'The Shawshank Redemption: An uplifting story of hope and friendship. Perfect.'),
(11, 7, 'John Smith', 5, 'The Shawshank Redemption: Morgan Freeman is amazing. Truly a classic.'),
(12, 8, 'Kyle Broflovski', 2, 'Gladiator: Generic plot and boring action scenes. Overrated.'),
(13, 9, 'Laura Palmer', 5, 'Fight Club: Provocative and thought-provoking. Norton and Pitt are fantastic.'),
(14, 10, 'Michael Scott', 5, 'The Lord of the Rings: The Return of the King: A fitting and epic conclusion to a legendary trilogy.'),
(15, 11, 'Nancy Drew', 5, 'Spirited Away: Beautiful animation and a magical story for all ages.'),
(16, 12, 'Oscar Martinez', 5, 'Parasite: A brilliant satire with unexpected twists. Loved it!'),
(17, 12, 'Pam Beesly', 4, 'Parasite: Very intense, but incredibly well-directed and acted.'),
(18, 13, 'Quentin Coldwater', 5, 'The Godfather: A cinematic masterpiece. Brando is unforgettable.'),
(19, 14, 'Rachel Green', 3, 'Avengers: Endgame: It was okay, but felt bloated and had too many characters.'),
(20, 14, 'Steve Rogers', 5, 'Avengers: Endgame: The culmination of a decade of storytelling. Perfect ending.'),
(21, 15, 'Tony Stark', 4, 'Joker: A dark and disturbing character study. Phoenix is mesmerizing.'),
(22, 16, 'Uma Thurman', 5, 'Mad Max: Fury Road: Non-stop action and incredible practical effects. What a ride!'),
(23, 17, 'Victor Frankenstein', 5, 'Coco: A heartwarming and visually stunning celebration of family and culture.'),
(24, 18, 'Walter White', 5, 'Whiplash: Intense and gripping. J.K. Simmons is terrifyingly good.'),
(25, 19, 'Xena Warrior', 2, 'The Grand Budapest Hotel: Too quirky for its own good. Style over substance.'),
(26, 20, 'Ygritte Snow', 5, 'Blade Runner 2049: A worthy sequel that expands on the original in meaningful ways. Visually breathtaking.'),
(27, 1, 'Zack Morris', 4, 'Inception: Kept me on the edge of my seat. Very clever.'),
(28, 4, 'Buffy Summers', 5, 'The Dark Knight: The best superhero movie ever made. Ledger is a legend.'),
(29, 8, 'Clark Kent', 3, 'Gladiator: Decent action, but the story felt predictable and dragged a bit.'),
(30, 15, 'Diana Troy', 3, 'Joker: Hard to watch at times, but a powerful performance. Felt it was a bit one-note though.');

अगर आपके पास अपना सैंपल डेटा है और Cloud Console से उपलब्ध Cloud SQL इंपोर्ट टूल के साथ काम करने वाली CSV फ़ाइलें हैं, तो दिखाई गई प्रोसेस के बजाय इनका इस्तेमाल किया जा सकता है.

7. IF ऑपरेटर का इस्तेमाल करना

आइए, सबसे पहले PostgreSQL के स्टैंडर्ड तरीकों का इस्तेमाल करके क्लासिक सर्च की कोशिश करें.

अगर हमें अंतरिक्ष में एडवेंचर पर बनी किसी फ़िल्म के बारे में खोजना है, तो हम यह क्वेरी आज़मा सकते हैं

SELECT title,description AS movies_about_space
    FROM movies
    WHERE description like '%space%' OR title like '%space%';

इससे कोई नतीजा नहीं मिला. हालांकि, हमें यकीन है कि हमारे पास कम से कम एक ऐसी फ़िल्म है जो इस कैटगरी में आती है. हम फ़ुल टेक्स्ट सर्च का इस्तेमाल कर सकते हैं.

SELECT title,description
FROM movies
WHERE to_tsvector('english', description) @@ to_tsquery('english', 'space');

ऐसा भी हो सकता है कि हमें कोई नतीजा न मिले. इसलिए, हमें कुछ मुख्य शब्दों या वाक्यांशों के बारे में पता होना चाहिए, ताकि हम PostgreSQL की खोज की "क्लासिक" तकनीकों का इस्तेमाल कर सकें.

अब हम google_ml.if फ़ंक्शन के साथ, एआई की मदद से काम करने वाले सिमैंटिक फ़िल्टरिंग का इस्तेमाल कर सकते हैं. यह पर्दे के पीछे एआई का इस्तेमाल करेगा, ताकि हमारे नैचुरल लैंग्वेज के अनुरोध के आधार पर सिमैंटिक फ़िल्टरिंग की जा सके.

SELECT title,description AS movies_about_space
    FROM movies
    WHERE
      google_ml.if(
        prompt => 'Here are descriptions of movies, can you return the ones about space adventures:  '||description);

हमें अनुरोध के सिमैंटिक मतलब के आधार पर "इंटरस्टेलर" फ़िल्म मिल रही है. भले ही, इसके टाइटल या ब्यौरे में "स्पेस" शब्द मौजूद न हो. जैसा कि आपने देखा, हमने पहले से कुछ भी नहीं बनाया है. हमने सिर्फ़, पहले से मौजूद अपने-आप काम करने वाले फ़ंक्शन का इस्तेमाल किया है.

8. IF ऑपरेटर के साथ JOIN का इस्तेमाल करना

अगर हमें एआई की मदद से सेमैंटिक फ़िल्टरिंग का इस्तेमाल करके दो टेबल जोड़नी हों, तो क्या करें? उदाहरण के लिए, अगर समीक्षा में किसी मूवी का नाम शामिल है, तो हम उपयोगकर्ताओं की समीक्षाओं को मूवी से मैच करने की कोशिश कर सकते हैं.

AlloyDB Studio के नए एडिटर टैब में चलाएं:

SELECT title, rating, movie_reviews 
    FROM movies
    JOIN
    movie_reviews ON 
      google_ml.if(
        prompt => 'Does the following reviews talk about a movie mentioned? The review: ' || review_text||' and the movie title is: '||title)
    AND
    title='Interstellar';

हमें शीर्षक में बताई गई फ़िल्म के नाम के आधार पर, हमारे अनुरोध से मिलती-जुलती दो समीक्षाएं मिली हैं. हम अनुरोध को और भी आसान बना सकते हैं:

SELECT title, rating, movie_reviews 
    FROM movies
    JOIN
    movie_reviews ON 
      google_ml.if(
        prompt => 'Do we have the movie in the review?: ' || review_text||' and the movie title is: '||title)
    AND
    title='Interstellar';

9. कॉन्टेंट के आधार पर नतीजों को स्कोर करना

movie_reviews टेबल में, फ़िल्मों की रेटिंग मौजूद हैं. हालांकि, अगर हमें अपनी रेटिंग लागू करनी है, तो इसके लिए google_ml.rank फ़ंक्शन का इस्तेमाल किया जा सकता है. हम अपनी समीक्षाओं को नैचुरल लैंग्वेज में तय की गई शर्तों के आधार पर स्कोर कर सकते हैं. उदाहरण के लिए, हम फ़िल्मों के लिए सबसे ज़्यादा रेटिंग वाली पांच समीक्षाएं पा सकते हैं और तुलना करने के लिए मूल रेटिंग दिखा सकते हैं.

SELECT rating,review_text AS top_five
    FROM movie_reviews
    ORDER BY google_ml.rank('Score of 7 to 10 if the review says the movie was really good, 3 to 6 if the review says it''s alright is and 1 to 2 if the review says it was not worth of time. Review: ' || review_text) DESC
    LIMIT 5;

अगर हमें नई रेटिंग को ओरिजनल रेटिंग के बगल में दिखाना है, तो हम उसे कॉलम की सूची में जोड़ सकते हैं.

SELECT rating,
    google_ml.rank('Score of 7 to 10 if the review says the movie was really good, 3 to 6 if the review says it''s alright is and 1 to 2 if the review says it was not worth of time. Review: ' || review_text) AS ml_rank,
    review_text AS top_five
    FROM movie_reviews
    ORDER BY ml_rank DESC
    LIMIT 5;

यहां सबसे ज़्यादा पसंद की गई पांच समीक्षाएं दी गई हैं.

 rating | ml_rank |                               top_five
--------+---------+-----------------------------------------------------------------------
      5 |       9 | The Dark Knight: Heath Ledger's Joker is iconic. Dark and thrilling.
      5 |       9 | The Matrix: Revolutionary visuals and a compelling story.
      5 |       9 | Interstellar: Visually stunning and emotionally powerful. A must-see.
      5 |       9 | Inception: Absolutely mind-bending! A masterpiece of sci-fi.
      5 |       9 | Pulp Fiction: Quirky, violent, and endlessly quotable.
(5 rows)
5 rows in set (0.13 sec)

सबसे अच्छी समीक्षाओं के लिए, चुनी गई रेटिंग 10 में से 9 थी.

AlloyDB AI ऑपरेटर के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, दस्तावेज़ पढ़ें.

10. रैंकिंग का इस्तेमाल करके सिमेंटिक सर्च को बेहतर बनाना

ज़्यादा सटीक नतीजे पाने के लिए, हम सिमैंटिक सर्च को रैंकिंग के साथ जोड़ सकते हैं.

फिर से रैंक करने वाले मॉडल का ऐक्सेस

रैंकिंग मॉडल का इस्तेमाल करने के लिए, हमें Discovery Engine API चालू करना होगा. साथ ही, AlloyDB सेवा खाते को "discoveryengine.viewer" की भूमिका देनी होगी. एपीआई और भूमिका को हमारे लैब के शुरुआती चरणों में चालू कर दिया गया है. ai.rank फ़ंक्शन, Vertex AI पर मौजूद सबसे नए रीरैंकिंग मॉडल को अपने-आप ढूंढकर उसका इस्तेमाल करता है.

क्वेरी में रीरैंकिंग मॉडल का इस्तेमाल करना

अब हम क्वेरी में, फिर से रैंक करने वाले मॉडल का इस्तेमाल कर सकते हैं. इससे सिमैंटिक सर्च के नतीजों को बेहतर बनाया जा सकता है. साथ ही, उन्हें ज़्यादा सटीक बनाया जा सकता है और सबसे अच्छे विकल्प चुने जा सकते हैं.

आओ, ऐक्शन फ़िल्में खोजें. इसके बाद, "कंप्यूटर और भविष्य" को शर्तों के तौर पर इस्तेमाल करके, उन्हें रैंक करें.

WITH
  action_movies AS (
    SELECT
      title,
      description,
      ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY title, description) AS ref_number
    FROM
      movies
    WHERE
      google_ml.if(
        prompt => 'The following movies are action movies. The movie title: ' || title || ' and the description is: ' || description
      ) 
  ),
  ranked_documents_array AS (
    SELECT
      ARRAY_AGG(description ORDER BY ref_number) AS docs
    FROM
      action_movies
  ),
  reranked_results AS (
    SELECT
      r.index,
      r.score
    FROM
      ranked_documents_array,
      ai.rank(
        model_id => 'semantic-ranker-default',
        search_string => 'Computers and future',
        documents => ranked_documents_array.docs
      ) AS r 
  )
SELECT
  am.title,
  left(am.description,80) as description,
  rr.score
FROM
  action_movies am
JOIN
  reranked_results rr ON am.ref_number = rr.index 
ORDER BY
  rr.score DESC;

नतीजों में, ऐक्शन फ़िल्में दिखेंगी. साथ ही, उम्मीद है कि इनमें भविष्य और कंप्यूटर से जुड़ी फ़िल्मों को सबसे ऊपर रखा जाएगा.

                     title                     |                                   description                                    | score  
-----------------------------------------------+----------------------------------------------------------------------------------+--------
 The Matrix                                    | A computer hacker learns about the true nature of his reality.                   | 0.1197
 Inception                                     | A thief who steals information by entering people's dreams.                      | 0.0646
 Blade Runner 2049                             | Young Blade Runner K's discovery of a long-buried secret leads him to track down |  0.022
 Mad Max: Fury Road                            | In a post-apocalyptic wasteland, a woman rebels against a tyrannical ruler in se | 0.0206
 Gladiator                                     | A former Roman General sets out to exact vengeance against the corrupt emperor w | 0.0189
 Avengers: Endgame                             | After the devastating events of Avengers: Infinity War, the universe is in ruins | 0.0175
 Fight Club                                    | An insomniac office worker looking for a way to change his life crosses paths wi | 0.0162
 The Dark Knight                               | When the menace known as the Joker wreaks havoc and chaos on the people of Gotha | 0.0095
 The Lord of the Rings: The Return of the King | Gandalf and Aragorn lead the World of Men against Sauron's army to draw his gaze | 0.0056
(9 rows)

अलग-अलग शर्तों के साथ इसे आज़माएं और देखें कि रैंकिंग से, आउटपुट के क्रम पर क्या असर पड़ता है.

दस्तावेज़ में, विकल्पों और फिर से रैंक करने के बारे में ज़्यादा पढ़ें.

11. एनवायरमेंट को साफ़ करना

लैब का काम पूरा हो जाने के बाद, AlloyDB इंस्टेंस और क्लस्टर को मिटा दें.

अगर आपने AlloyDB का मुफ़्त में आज़माने की सुविधा वाला वर्शन इस्तेमाल किया है. अगर आपको ट्रायल क्लस्टर का इस्तेमाल करके अन्य लैब और संसाधनों की जांच करनी है, तो ट्रायल क्लस्टर को न मिटाएं. आपके पास एक ही प्रोजेक्ट में दूसरा ट्रायल क्लस्टर बनाने का विकल्प नहीं होगा.

AlloyDB क्लस्टर और सभी इंस्टेंस मिटाना

फ़ोर्स विकल्प का इस्तेमाल करके क्लस्टर को डिस्ट्रॉय किया जाता है. इससे क्लस्टर से जुड़े सभी इंस्टेंस भी मिट जाते हैं.

अगर आपका कनेक्शन बंद हो गया है और पिछली सभी सेटिंग मिट गई हैं, तो क्लाउड शेल में प्रोजेक्ट और एनवायरमेंट वैरिएबल तय करें:

gcloud config set project <your project id>
export REGION=us-central1
export ADBCLUSTER=alloydb-aip-01
export PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project)

क्लस्टर मिटाने के लिए:

gcloud alloydb clusters delete $ADBCLUSTER --region=$REGION --force

कंसोल का अनुमानित आउटपुट:

student@cloudshell:~ (test-project-001-402417)$ gcloud alloydb clusters delete $ADBCLUSTER --region=$REGION --force
All of the cluster data will be lost when the cluster is deleted.

Do you want to continue (Y/n)?  Y

Operation ID: operation-1697820178429-6082890a0b570-4a72f7e4-4c5df36f
Deleting cluster...done.   

AlloyDB के बैकअप मिटाना

क्लस्टर के सभी AlloyDB बैकअप मिटाने के लिए:

for i in $(gcloud alloydb backups list --filter="CLUSTER_NAME: projects/$PROJECT_ID/locations/$REGION/clusters/$ADBCLUSTER" --format="value(name)" --sort-by=~createTime) ; do gcloud alloydb backups delete $(basename $i) --region $REGION --quiet; done

कंसोल का अनुमानित आउटपुट:

student@cloudshell:~ (test-project-001-402417)$ for i in $(gcloud alloydb backups list --filter="CLUSTER_NAME: projects/$PROJECT_ID/locations/$REGION/clusters/$ADBCLUSTER" --format="value(name)" --sort-by=~createTime) ; do gcloud alloydb backups delete $(basename $i) --region $REGION --quiet; done
Operation ID: operation-1697826266108-60829fb7b5258-7f99dc0b-99f3c35f
Deleting backup...done.                                                                                                                                                                                                                                                            

12. बधाई हो

कोडलैब पूरा करने के लिए बधाई.

हमने क्या-क्या बताया

  • AlloyDB for Postgres को डिप्लॉय करने का तरीका
  • AlloyDB AI ऑपरेटर चालू करने का तरीका
  • AlloyDB AI के अलग-अलग ऑपरेटर इस्तेमाल करने का तरीका
  • नतीजों को बेहतर बनाने के लिए, AlloyDB AI ऑपरेटर में रीरैंकिंग का इस्तेमाल कैसे करें

13. सर्वे

आउटपुट:

इस ट्यूटोरियल का इस्तेमाल कैसे किया जाएगा?

सिर्फ़ इसे पढ़ें इसे पढ़ें और एक्सरसाइज़ पूरी करें