Operatory AI AlloyDB i ponowne pozycjonowanie

Operatory AI i ponowne pozycjonowanie w AlloyDB

Informacje o tym ćwiczeniu (w Codelabs)

subjectOstatnia aktualizacja: maj 23, 2025
account_circleAutorzy: Gleb Otochkin

1. Wprowadzenie

Ten przewodnik po Codelab zawiera wskazówki dotyczące wdrażania AlloyDB z operatorami AI i wykorzystywania ich do wykonywania zadań takich jak wyszukiwanie semantyczne, złączenia i ranking wyników.

  • podstawowa znajomość konsoli Google Cloud;
  • podstawowe umiejętności w zakresie interfejsu wiersza poleceń i Cloud Shell;
  • Wdrażanie AlloyDB for Postgres
  • Jak włączyć operatory AlloyDB AI
  • Jak używać różnych operatorów AlloyDB AI
  • Jak używać operatorów AlloyDB AI w przepływie pracy RAG

Czego potrzebujesz

  • Konto Google Cloud i projekt Google Cloud
  • przeglądarka internetowa, np. Chrome, obsługująca konsolę Google Cloud i Cloud Shell;

2. Konfiguracja i wymagania

Konfiguracja środowiska w samodzielnym tempie

  1. Zaloguj się w konsoli Google Cloud i utwórz nowy projekt lub użyj istniejącego. Jeśli nie masz jeszcze konta Gmail ani Google Workspace, musisz je utworzyć.

fbef9caa1602edd0.png

a99b7ace416376c4.png

5e3ff691252acf41.png

  • Nazwa projektu to wyświetlana nazwa uczestników tego projektu. Jest to ciąg znaków, którego nie używają interfejsy API Google. Zawsze możesz go zaktualizować.
  • Identyfikator projektu jest niepowtarzalny w ramach wszystkich projektów Google Cloud i nie można go zmienić (po ustawieniu). Konsola Cloud automatycznie generuje unikalny ciąg znaków. Zazwyczaj nie ma znaczenia, jaki to ciąg. W większości laboratoriów z kodem musisz podać identyfikator projektu (zazwyczaj oznaczany jako PROJECT_ID). Jeśli nie podoba Ci się wygenerowany identyfikator, możesz wygenerować inny losowy. Możesz też spróbować użyć własnego adresu e-mail, aby sprawdzić, czy jest on dostępny. Po wykonaniu tego kroku nie można go zmienić. Pozostanie on na stałe w ramach projektu.
  • Informacyjnie: istnieje jeszcze 3 wartość, numer projektu, której używają niektóre interfejsy API. Więcej informacji o wszystkich 3 wartościach znajdziesz w dokumentacji.
  1. Następnie musisz włączyć rozliczenia w konsoli Cloud, aby korzystać z zasobów i interfejsów API w chmurze. Przejście przez ten samouczek nie będzie kosztowne, a być może nawet bezpłatne. Aby wyłączyć zasoby i uniknąć obciążenia opłatami po zakończeniu samouczka, możesz usunąć utworzone zasoby lub projekt. Nowi użytkownicy Google Cloud mogą skorzystać z bezpłatnego okresu próbnego, w którym mają do dyspozycji środki w wysokości 300 USD.

Uruchamianie Cloud Shell

Google Cloud można obsługiwać zdalnie z laptopa, ale w tym przypadku będziesz korzystać z Google Cloud Shell, czyli środowiska wiersza poleceń działającego w chmurze.

W konsoli Google Cloud kliknij ikonę Cloud Shell na pasku narzędzi w prawym górnym rogu:

55efc1aaa7a4d3ad.png

Uzyskanie dostępu do środowiska i połączenie się z nim powinno zająć tylko kilka chwil. Po jego zakończeniu powinno wyświetlić się coś takiego:

7ffe5cbb04455448.png

Ta maszyna wirtualna zawiera wszystkie potrzebne narzędzia dla programistów. Zawiera stały katalog domowy o pojemności 5 GB i działa w Google Cloud, co znacznie poprawia wydajność sieci i uwierzytelnianie. Wszystkie zadania w tym CodeLab możesz wykonać w przeglądarce. Nie musisz niczego instalować.

3. Zanim zaczniesz

Włącz interfejs API

W Cloud Shell sprawdź, czy identyfikator projektu jest skonfigurowany:

gcloud config set project [YOUR-PROJECT-ID]

Ustaw zmienną środowiskową PROJECT_ID:

PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project)

Włącz wszystkie niezbędne usługi:

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

Oczekiwany wynik

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. Wdrażanie AlloyDB

Utwórz klaster AlloyDB i jego instancję główną. W tej procedurze opisano, jak utworzyć klaster i instancję AlloyDB za pomocą pakietu Google Cloud SDK. Jeśli wolisz korzystać z konsoli, możesz skorzystać z dokumentacji tutaj.

Zanim utworzysz klaster AlloyDB, musisz mieć dostępny zakres prywatnych adresów IP w sieci VPC, który będzie używany przez przyszłą instancję AlloyDB. Jeśli go nie mamy, musimy go utworzyć i przypisać do wewnętrznych usług Google. Następnie będziemy mogli utworzyć klaster i instancję.

Tworzenie prywatnego zakresu adresów IP

Musimy skonfigurować dostęp do usług prywatnych w VPC dla AlloyDB. Zakładamy, że w projekcie mamy sieć VPC „domyślną”, która będzie używana do wszystkich działań.

Utwórz zakres prywatnych adresów IP:

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

Utwórz połączenie prywatne, używając przydzielonego zakresu adresów IP:

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

Oczekiwane dane wyjściowe konsoli:

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)$

Tworzenie klastra AlloyDB

W tej sekcji utworzymy klaster AlloyDB w regionie us-central1.

Zdefiniuj hasło dla użytkownika postgres. Możesz zdefiniować własne hasło lub użyć funkcji losowania, aby je wygenerować.

export PGPASSWORD=`openssl rand -hex 12`

Oczekiwane dane wyjściowe konsoli:

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

Zapamiętaj hasło do PostgreSQL na przyszłość:

echo $PGPASSWORD

Oczekiwane dane wyjściowe konsoli:

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

Tworzenie bezpłatnego klastra próbnego

Jeśli nie korzystasz jeszcze z AlloyDB, możesz utworzyć klaster w ramach bezpłatnego okresu próbnego:

Zdefiniuj region i nazwę klastra AlloyDB. Jako nazwy klastra użyjemy regionu us-central1 i alloydb-aip-01:

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

Uruchom polecenie, aby utworzyć klaster:

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

Oczekiwane dane wyjściowe konsoli:

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.                                                                                                                                                                                                                                                           

Utwórz instancję główną AlloyDB dla klastra w tej samej sesji Cloud Shell. Jeśli połączenie zostanie utracone, musisz ponownie zdefiniować zmienne środowiskowe nazwy regionu i klastra.

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

Oczekiwane dane wyjściowe konsoli:

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.                                                                                                                                                                                                                                                     

Tworzenie klastra standardowego AlloyDB

Jeśli nie jest to pierwszy klaster AlloyDB w projekcie, utwórz klaster standardowy.

Zdefiniuj region i nazwę klastra AlloyDB. Jako nazwy klastra użyjemy regionu us-central1 i alloydb-aip-01:

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

Uruchom polecenie, aby utworzyć klaster:

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

Oczekiwane dane wyjściowe konsoli:

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.                                                                                                                                                                                                                                                           

Utwórz instancję główną AlloyDB dla klastra w tej samej sesji Cloud Shell. Jeśli połączenie zostanie utracone, musisz ponownie zdefiniować zmienne środowiskowe nazwy regionu i klastra.

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

Oczekiwane dane wyjściowe konsoli:

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. Przygotuj bazę danych

Musimy utworzyć bazę danych, włączyć integrację z Vertex AI, utworzyć obiekty bazy danych i zaimportować dane.

Przyznawanie AlloyDB niezbędnych uprawnień

Dodaj uprawnienia Vertex AI do agenta usługi AlloyDB.

Otwórz kolejną kartę Cloud Shell, klikając znak „+” u góry.

4ca978f5142bb6ce.png

Na nowej karcie Cloud Shell wykonaj te czynności:

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"

Oczekiwane dane wyjściowe konsoli:

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
 

Zamknij kartę, używając polecenia „exit”:

exit

Połączenie z AlloyDB Studio

W kolejnych rozdziałach wszystkie polecenia SQL wymagające połączenia z bazą danych można wykonać w AlloyDB Studio. Aby uruchomić to polecenie, musisz otworzyć interfejs konsoli internetowej klastra AlloyDB, klikając instancję główną.

ef4bfbcf0ed2ef3a.png

Następnie po lewej stronie kliknij AlloyDB Studio:

5c155cbcd7d43a1.png

Wybierz bazę danych postgres, użytkownika postgres i hasło zanotowane podczas tworzenia klastra. Następnie kliknij przycisk „Uwierzytelnij”.

432613065cac864f.png

Otworzy się interfejs AlloyDB Studio. Aby wykonać polecenia w bazie danych, kliknij kartę „Editor 1” po prawej stronie.

b36c28f8165119ca.png

Otworzy się interfejs, w którym możesz wykonywać polecenia SQL.

cf43aa20f292797e.png

Utwórz bazę danych

Utwórz krótkie wprowadzenie do bazy danych.

W edytorze AlloyDB Studio wykonaj to polecenie.

Utwórz bazę danych:

CREATE DATABASE quickstart_db

Oczekiwany wynik:

Statement executed successfully

Połączenie z quickstart_db

Połącz się ponownie ze Studiem, używając przycisku przełączania użytkownika lub bazy danych.

e826ad973eb23a74.png

Na liście wybierz nową bazę danych quickstart_db i użyj tych samych danych logowania co poprzednio.

1ca70c59b5aea8c1.png

Otworzy się nowe połączenie, w ramach którego możesz pracować z obiektami z bazy danych quickstart_db.

Weryfikacja rozszerzenia google_ml

Aby móc korzystać z silnika zapytań AI, sprawdź, czy wersja rozszerzenia google_ml to 1.4.4 lub nowsza.

W AlloyDB Studio, gdy jesteś połączony z bazą danych quickstart_db, wykonaj:

SELECT extversion FROM pg_extension WHERE extname = 'google_ml_integration';

Oczekiwany wynik:

1.4.4

Jeśli wersja jest niższa niż wymagana, zaktualizuj rozszerzenie.

W AlloyDB Studio, gdy jesteś połączony z bazą danych quickstart_db, wykonaj:

CALL google_ml.upgrade_to_preview_version();

Oczekiwany wynik:

Statement executed successfully

Po pomyślnym wykonaniu ponownie sprawdź wersję.

W AlloyDB Studio, gdy jesteś połączony z bazą danych quickstart_db, wykonaj:

SELECT extversion FROM pg_extension WHERE extname = 'google_ml_integration';

Oczekiwany wynik:

1.4.4

6. Przykładowe dane

Teraz musimy utworzyć obiekty w bazie danych i załadować dane. Użyjemy fikcyjnego zbioru danych o filmach zawierającego kilka wierszy.

Skopiuj podane niżej instrukcje do Edytora AlloyDB Studio i kliknij przycisk „Uruchom”.

-- 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.');

Jeśli masz własne przykładowe dane i pliki CSV zgodne z narzędziem do importowania w Cloud SQL dostępnym w Cloud Console, możesz z niego skorzystać zamiast opisanej metody.

7. Używanie operatora IF

Najpierw spróbujmy klasycznego wyszukiwania z użyciem standardowych metod PostgreSQL.

Jeśli chcemy wyszukać film o kosmicznych przygodach, możemy użyć tego zapytania:

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

Nie zwróciło to żadnych wyników. Mamy jednak co najmniej jeden film, który mieści się w tej kategorii. Możemy spróbować użyć wyszukiwania pełnego tekstu.

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

Możemy też nie uzyskać żadnych wyników. Aby móc korzystać z „klasycznych” technik wyszukiwania w PostgreSQL, musimy znać niektóre słowa kluczowe lub wyrażenia.

Teraz możemy spróbować użyć filtrowania semantycznego opartego na AI za pomocą funkcji google_ml.if. W tle będzie ona używać AI do filtrowania semantycznego na podstawie zapytania w języku naturalnym.

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);

Film „Interstellar” wyświetla się na podstawie semantycznego znaczenia zapytania, nawet jeśli ani w tytule, ani w opisie nie ma słowa „kosmos”. Jak zauważyłeś/zauważyłaś, nie stworzyliśmy niczego z wyprzedzeniem, tylko polegaliśmy wyłącznie na zautomatyzowanych wbudowanych funkcjach.

8. Używanie JOIN z operatorem IF

Co zrobić, jeśli chcemy scalić 2 tabele za pomocą filtrowania semantycznego opartego na AI? Możemy na przykład próbować dopasowywać opinie użytkowników do filmów na podstawie tych opinii, jeśli film został wspomniany w recenzji.

Uruchom na nowej karcie edytora AlloyDB Studio:

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';

Otrzymaliśmy 2 recenzje pasujące do naszej prośby na podstawie tytułu filmu. Możemy jeszcze bardziej uprościć prośbę:

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. Ocenianie wyników na podstawie treści

Tabela movie_reviews zawiera oceny filmów, ale jeśli chcemy zaimplementować własną ocenę, możemy użyć do tego funkcji google_ml.rank. Możemy oceniać nasze opinie na podstawie warunków zdefiniowanych przez język naturalny i np. wyświetlać 5 najlepszych opinii o filmach oraz oryginalną ocenę na potrzeby porównania.

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;

Jeśli chcemy wyświetlić nową ocenę obok pierwotnej, możemy ją dodać do listy kolumn.

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;

Oto 5 najpopularniejszych opinii.

 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)

Wybrana ocena to 9 na 10 punktów w przypadku najlepszych opinii.

10. Poprawianie wyszukiwania semantycznego za pomocą rankingu

Aby uzyskać dokładniejsze wyniki, możemy połączyć wyszukiwanie semantyczne z rankingiem.

Rejestrowanie modelu ponownego pozycjonowania

Otwórz kolejną kartę Cloud Shell, klikając znak „+” u góry.

4ca978f5142bb6ce.png

Na nowej karcie Cloud Shell wykonaj te czynności:

export PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project)
gcloud iam service-accounts create aip-reranking
gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \
  --member="serviceAccount:aip-reranking@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" \
  --role="roles/discoveryengine.viewer"
gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \
  --member="serviceAccount:aip-reranking@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" \
  --role="roles/aiplatform.user"
gcloud iam service-accounts add-iam-policy-binding aip-reranking@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com \
    --member="user:$(gcloud auth list --filter=status:ACTIVE --format="value(account)")" --role="roles/iam.serviceAccountTokenCreator"
gcloud iam service-accounts add-iam-policy-binding aip-reranking@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com \
    --member="user:$(gcloud auth list --filter=status:ACTIVE --format="value(account)")" --role="roles/iam.serviceAccountUser"

Wygeneruj token dostępu i dodaj go jako obiekt tajny o nazwie „rerank-secret”:

echo -n $(gcloud auth print-access-token \
  --impersonate-service-account="aip-reranking@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" \
  --lifetime=3600) | gcloud secrets create rerank-secret \
    --replication-policy="automatic" \
    --data-file=-
gcloud secrets add-iam-policy-binding 'rerank-secret' \
      --member="serviceAccount:service-$(gcloud projects describe $PROJECT_ID --format="value(projectNumber)")@gcp-sa-alloydb.iam.gserviceaccount.com" \
      --role="roles/secretmanager.secretAccessor"

W tym przykładzie obiekt tajny będzie ważny przez godzinę, a po tym czasie należy go zaktualizować, tworząc nową wersję. Na przykład:

echo -n $(gcloud auth print-access-token \
--impersonate-service-account="aip-reranking@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" \
 
--lifetime=3600) | gcloud secrets versions add rerank-secret \
   
--data-file=-

Teraz musimy przejść do AlloyDB Studio i utworzyć obiekt tajny, aby uzyskać dostęp do modelu ponownego rankingu.

Na konsoli AlloyDB Studio wykonaj poniższe czynności po zastąpieniu parametru $PROJECT_ID identyfikatorem swojego projektu:

CALL
  google_ml
.create_sm_secret(
    secret_id
=> 'rerank-secret',
    secret_path
=> 'projects/PROJECT_ID/secrets/rerank-secret/versions/latest');

Następnie zarejestruj model w tej samej sesji Studio, zmieniając parametr PROJECT_ID na swój projekt:

CALL
google_ml.create_model(
  model_id => 'semantic-ranker-512-002',
  model_type => 'reranking',
  model_provider => 'custom',
  model_request_url =>
    'https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/global/rankingConfigs/default_ranking_config:rank',
  model_qualified_name => 'semantic-ranker-512@002',
  model_auth_type => 'secret_manager',
  model_auth_id => 'rerank-secret',
  model_in_transform_fn => 'google_ml.vertexai_reranking_input_transform',
  model_out_transform_fn => 'google_ml.vertexai_reranking_output_transform');

Korzystanie z modelu ponownego pozycjonowania

Teraz możemy stosować w zapytaniach nasz model ponownego pozycjonowania, aby poprawiać wyniki wyszukiwania semantycznego, zwiększać ich szczegółowość i wybierać najlepsze opcje.

Znajdź filmy akcji, a potem je uszereguj, używając jako kryterium „komputery i przyszłość”.

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-512-002',
        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;

Wyniki będą zawierać listę filmów akcji, a najwyżej powinny znaleźć się te o przyszłości i komputerach.

title                     |                                   description                                    | score
-----------------------------------------------+----------------------------------------------------------------------------------+--------
 
The Matrix                                    | A computer hacker learns about the true nature of his reality.                   | 0.0145
 
Mad Max: Fury Road                            | In a post-apocalyptic wasteland, a woman rebels against a tyrannical ruler in se |  0.002
 
Avengers: Endgame                             | After the devastating events of Avengers: Infinity War, the universe is in ruins | 0.0018
 
Blade Runner 2049                             | Young Blade Runner K's discovery of a long-buried secret leads him to track down | 0.0004
 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 |  1e-05
 
The Dark Knight                               | When the menace known as the Joker wreaks havoc and chaos on the people of Gotha |  1e-05
 
Inception                                     | A thief who steals information by entering people's dreams.                      |  1e-05
 Gladiator                                     | A former Roman General sets out to exact vengeance against the corrupt emperor w |  1e-05
(8 rows)

Wypróbuj to w różnych warunkach i sprawdź, jak ranking wpływa na kolejność wyników.

11. Czyszczenie środowiska

Po zakończeniu pracy z tym modułem usuń instancje i klastry AlloyDB

Usuwanie klastra AlloyDB i wszystkich jego instancji

Klaster jest niszczony z opcją siły, która usuwa również wszystkie należące do niego instancje.

Jeśli nastąpiło rozłączenie i utracono wszystkie poprzednie ustawienia, w Cloud Shell określ zmienne projektu i środowiska:

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

Aby usunąć klaster:

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

Oczekiwane dane wyjściowe konsoli:

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.   

Usuwanie kopii zapasowych AlloyDB

Usuń wszystkie kopie zapasowe AlloyDB dla klastra:

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

Oczekiwane dane wyjściowe konsoli:

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. Gratulacje

Gratulujemy ukończenia ćwiczenia.

Omówione zagadnienia

  • Wdrażanie AlloyDB for Postgres
  • Jak włączyć operatory AlloyDB AI
  • Jak używać różnych operatorów AlloyDB AI
  • Jak używać operatorów AlloyDB AI w przepływie pracy RAG

13. Ankieta

Dane wyjściowe:

Jak będziesz korzystać z tego samouczka?