1. Wprowadzenie
W tym laboratorium znajdziesz przewodnik po wdrażaniu AlloyDB z operatorami AI i wykorzystywaniu ich do zadań takich jak wyszukiwanie semantyczne, łączenie i klasyfikowanie wyników.
Wymagania wstępne
- Podstawowa wiedza o Google Cloud i konsoli
- Podstawowe umiejętności w zakresie interfejsu wiersza poleceń i Cloud Shell
Czego się nauczysz
- Wdrażanie AlloyDB for Postgres
- Włączanie operatorów AI AlloyDB
- Jak korzystać z różnych operatorów AI AlloyDB
- Jak używać ponownego rankingu w operatorach AI AlloyDB, aby poprawić wyniki
Czego potrzebujesz
- Konto Google Cloud i projekt Google Cloud
- przeglądarka internetowa, np. Chrome, obsługująca konsolę Google Cloud i Cloud Shell;
2. Konfiguracja i wymagania
Samodzielne konfigurowanie środowiska
- Zaloguj się w konsoli Google Cloud i utwórz nowy projekt lub użyj istniejącego. Jeśli nie masz jeszcze konta Gmail ani Google Workspace, musisz utworzyć je.
- Nazwa projektu to wyświetlana nazwa uczestników tego projektu. Jest to ciąg znaków, który nie jest używany przez interfejsy API Google. Zawsze możesz ją zaktualizować.
- Identyfikator projektu jest unikalny we wszystkich projektach Google Cloud i nie można go zmienić po ustawieniu. Konsola Cloud automatycznie generuje unikalny ciąg znaków. Zwykle nie musisz się tym przejmować. W większości ćwiczeń z programowania musisz odwoływać się do identyfikatora projektu (zwykle oznaczanego jako
PROJECT_ID). Jeśli wygenerowany identyfikator Ci się nie podoba, możesz wygenerować inny losowy identyfikator. Możesz też spróbować własnej nazwy i sprawdzić, czy jest dostępna. Po tym kroku nie można go zmienić i pozostaje on taki przez cały czas trwania projektu. - Warto wiedzieć, że istnieje trzecia wartość, numer projektu, której używają niektóre interfejsy API. Więcej informacji o tych 3 wartościach znajdziesz w dokumentacji.
- Następnie musisz włączyć płatności w konsoli Cloud, aby korzystać z zasobów i interfejsów API Google Cloud. Wykonanie tego laboratorium nie będzie kosztować dużo, a może nawet nic. Aby wyłączyć zasoby i uniknąć naliczania opłat po zakończeniu tego samouczka, możesz usunąć utworzone zasoby lub projekt. Nowi użytkownicy Google Cloud mogą skorzystać z programu 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 module praktycznym będziesz używać 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:
Udostępnienie środowiska i połączenie się z nim może zająć tylko kilka chwil. Po zakończeniu powinno wyświetlić się coś takiego:
Ta maszyna wirtualna zawiera wszystkie potrzebne narzędzia dla programistów. Zawiera stały katalog domowy o pojemności 5 GB i działa w Google Cloud, co znacznie zwiększa wydajność sieci i uwierzytelniania. Wszystkie zadania w tym laboratorium możesz wykonać w przeglądarce. Nie musisz niczego instalować.
3. Zanim zaczniesz
Włącz API
W Cloud Shell sprawdź, czy identyfikator projektu jest skonfigurowany:
gcloud config set project [YOUR-PROJECT-ID]
Ustaw zmienną środowiskową PROJECT_ID:
PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project)
Włącz wszystkie niezbędne usługi:
gcloud services enable alloydb.googleapis.com \
compute.googleapis.com \
cloudresourcemanager.googleapis.com \
servicenetworking.googleapis.com \
aiplatform.googleapis.com \
discoveryengine.googleapis.com
Oczekiwane dane wyjściowe
student@cloudshell:~ (test-project-001-402417)$ 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 instancję główną. Poniższa procedura opisuje, jak utworzyć klaster i instancję AlloyDB za pomocą pakietu Google Cloud SDK. Jeśli wolisz korzystać z konsoli, zapoznaj się z dokumentacją tutaj.
Przed utworzeniem klastra AlloyDB potrzebujemy dostępnego zakresu prywatnych adresów IP w sieci VPC, który będzie używany przez przyszłą instancję AlloyDB. Jeśli go nie mamy, musimy go utworzyć i przypisać do użytku przez wewnętrzne usługi Google. Dopiero wtedy będziemy mogli utworzyć klaster i instancję.
Tworzenie prywatnego zakresu adresów IP
Musimy skonfigurować prywatny dostęp do usług w naszej sieci VPC dla AlloyDB. Zakładamy, że w projekcie mamy sieć VPC „default”, 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.
Określ hasło użytkownika postgres. Możesz zdefiniować własne hasło lub użyć funkcji losowej, aby je wygenerować.
export PGPASSWORD=`openssl rand -hex 12`
Oczekiwane dane wyjściowe konsoli:
student@cloudshell:~ (test-project-402417)$ export PGPASSWORD=`openssl rand -hex 12`
Zapisz hasło do PostgreSQL, aby użyć go w przyszłości.
echo $PGPASSWORD
To hasło będzie Ci potrzebne w przyszłości do połączenia z instancją jako użytkownik postgres. Proponuję zapisać go lub skopiować w inne miejsce, aby móc go później użyć.
Oczekiwane dane wyjściowe konsoli:
student@cloudshell:~ (test-project-402417)$ echo $PGPASSWORD bbefbfde7601985b0dee5723
Tworzenie bezpłatnego klastra próbnego
Jeśli nie używasz jeszcze AlloyDB, możesz utworzyć bezpłatny klaster próbny:
Określ region i nazwę klastra AlloyDB. Użyjemy regionu us-central1 i nazwy klastra 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 przerwane, musisz ponownie zdefiniować zmienne środowiskowe regionu i nazwy 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 AlloyDB Standard
Jeśli nie jest to Twój pierwszy klaster AlloyDB w projekcie, utwórz klaster standardowy.
Określ region i nazwę klastra AlloyDB. Użyjemy regionu us-central1 i nazwy klastra 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 przerwane, musisz ponownie zdefiniować zmienne środowiskowe regionu i nazwy 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=$ADBCLUSTER
Operation ID: operation-1697659203545-6080315c6e8ee-391805db-25852721
Creating instance...done.
5. Przygotowywanie bazy danych
Musimy utworzyć bazę danych, włączyć integrację z Vertex AI, utworzyć obiekty bazy danych i zaimportować dane.
Przyznawanie AlloyDB niezbędnych uprawnień
Dodaj uprawnienia Vertex AI do agenta usługi AlloyDB.
Otwórz kolejną kartę Cloud Shell, klikając znak „+” u góry.
Na nowej karcie Cloud Shell wykonaj to polecenie:
PROJECT_ID=$(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 $PROJECT_ID --format="value(projectNumber)")@gcp-sa-alloydb.iam.gserviceaccount.com" \
--role="roles/discoveryengine.viewer"
Oczekiwane dane wyjściowe konsoli:
student@cloudshell:~ (test-project-001-402417)$ 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, wpisując na niej polecenie „exit”:
exit
Łączenie się z AlloyDB Studio
W kolejnych rozdziałach wszystkie polecenia SQL wymagające połączenia z bazą danych można alternatywnie wykonywać w AlloyDB Studio. Aby uruchomić to polecenie, musisz otworzyć interfejs konsoli internetowej klastra AlloyDB, klikając instancję główną.
Następnie po lewej stronie kliknij AlloyDB Studio:
Wybierz bazę danych postgres, użytkownika postgres i podaj hasło zanotowane podczas tworzenia klastra. Następnie kliknij przycisk „Uwierzytelnij”.
Otworzy się interfejs AlloyDB Studio. Aby uruchomić polecenia w bazie danych, kliknij kartę „Edytor 1” po prawej stronie.
Otworzy się interfejs, w którym możesz uruchamiać polecenia SQL.
Utwórz bazę danych
Krótkie wprowadzenie do tworzenia bazy danych.
W edytorze AlloyDB Studio wykonaj to polecenie.
Utwórz bazę danych:
CREATE DATABASE quickstart_db
Oczekiwane dane wyjściowe:
Statement executed successfully
Połącz się z bazą danych quickstart_db
Połącz się ponownie ze studiem, używając przycisku przełączania użytkownika lub bazy danych.
Na liście wybierz nową bazę danych quickstart_db i użyj tych samych danych logowania co wcześniej.
Otworzy się nowe połączenie, w którym możesz pracować z obiektami z bazy danych quickstart_db.
Weryfikacja rozszerzenia google_ml
Sprawdź wersję rozszerzenia google_ml, aby upewnić się, że jest to wersja 1.4.4 lub nowsza. Dzięki temu będziesz mieć możliwość korzystania z silnika zapytań AI.
W AlloyDB Studio po połączeniu z bazą danych quickstart_db wykonaj to polecenie:
SELECT extversion FROM pg_extension WHERE extname = 'google_ml_integration';
Oczekiwane dane wyjściowe:
1.4.4
Jeśli wersja jest niższa niż wymagana, zaktualizuj rozszerzenie.
W AlloyDB Studio po połączeniu z bazą danych quickstart_db wykonaj to polecenie:
CALL google_ml.upgrade_to_preview_version();
Oczekiwane dane wyjściowe:
Statement executed successfully
Po pomyślnym wykonaniu ponownie sprawdź wersję.
W AlloyDB Studio po połączeniu z bazą danych quickstart_db wykonaj to polecenie:
SELECT extversion FROM pg_extension WHERE extname = 'google_ml_integration';
Oczekiwane dane wyjściowe:
1.4.4
6. Przykładowe dane
Teraz musimy utworzyć obiekty w bazie danych i załadować dane. Użyjemy fikcyjnego zbioru danych o filmach, który zawiera kilka wierszy.
Skopiuj poniższe 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 dane przykładowe i pliki CSV zgodne z narzędziem do importowania Cloud SQL dostępnym w Cloud Console, możesz ich użyć zamiast przedstawionego podejścia.
7. Używanie operatora IF
Najpierw spróbujmy klasycznego wyszukiwania przy użyciu standardowych metod PostgreSQL.
Jeśli chcemy wyszukać film o przygodach w kosmosie, możemy użyć tego zapytania:
SELECT title,description AS movies_about_space
FROM movies
WHERE description like '%space%' OR title like '%space%';
Nie zwróciło żadnych wyników. Ale jestem pewien, że mamy co najmniej jeden film, który pasuje do tej kategorii. Możemy spróbować użyć wyszukiwania pełnotekstowego.
SELECT title,description
FROM movies
WHERE to_tsvector('english', description) @@ to_tsquery('english', 'space');
Może się też zdarzyć, że nie otrzymamy żadnych wyników. Aby korzystać z „klasycznych” technik wyszukiwania w PostgreSQL, musimy znać niektóre słowa lub wyrażenia kluczowe.
Teraz możemy spróbować użyć filtrowania semantycznego opartego na AI za pomocą funkcji google_ml.if. W tle będzie korzystać ze sztucznej inteligencji, aby przeprowadzać filtrowanie semantyczne na podstawie naszej prośby 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);
Otrzymujemy film „Interstellar” na podstawie znaczenia semantycznego zapytania, nawet jeśli w tytule ani w opisie nie ma słowa „kosmos”. Jak widzisz, nie przygotowaliśmy też niczego z wyprzedzeniem i korzystaliśmy wyłącznie z automatycznych funkcji wbudowanych.
8. Używanie operatora JOIN z operatorem IF
Co zrobić, jeśli chcemy połączyć 2 tabele za pomocą filtrowania semantycznego opartego na AI? Możemy na przykład próbować dopasowywać opinie użytkowników do filmów na podstawie opinii użytkowników, jeśli film został w niej wspomniany.
Uruchom w 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';
Otrzymujemy 2 recenzje pasujące do naszej prośby na podstawie nazwy filmu wspomnianej w tytule. 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. Ocena wyników na podstawie treści
Tabela movie_reviews zawiera oceny filmów, ale jeśli chcemy wdrożyć własną ocenę, możemy użyć do tego funkcji google_ml.rank. Możemy oceniać opinie na podstawie warunków zdefiniowanych w języku naturalnym i uzyskać np. 5 najlepszych opinii o filmach oraz wyświetlić oryginalną ocenę dla 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 wyświetlać nową ocenę obok pierwotnej, możemy dodać ją 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)
W przypadku najlepszych opinii wybrana ocena to 9 na 10.
Więcej informacji o operatorach AlloyDB AI znajdziesz w dokumentacji.
10. Ulepszanie wyszukiwania semantycznego za pomocą rankingu
Możemy połączyć wyszukiwanie semantyczne z rankingiem, aby uzyskać dokładniejsze wyniki.
Dostęp do modelu ponownego rankingu
Aby korzystać z modeli rankingowych, musimy włączyć interfejs Discovery Engine API i przyznać konto usługi AlloyDB rolę „discoveryengine.viewer”. Interfejs API i rola zostały włączone w pierwszych krokach tego laboratorium. Funkcja ai.rank automatycznie wyszukuje i używa najnowszego modelu ponownego rankingu w Vertex AI.
Używanie modelu ponownego rankingu w zapytaniach
Teraz możemy używać naszego modelu ponownego rankingu w zapytaniach, aby ulepszać semantyczne wyniki wyszukiwania, zwiększać ich precyzję i wybierać najlepsze opcje.
Wyszukajmy filmy akcji, a potem uszeregujmy je, używając jako warunków „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-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;
Wyniki będą zawierać filmy akcji, a na górze powinny się znaleźć filmy o przyszłości i komputerach.
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)
Wypróbuj różne warunki i sprawdź, jak ranking wpływa na kolejność wyników.
Więcej informacji o opcjach i ponownym rankingu znajdziesz w dokumentacji.
11. Czyszczenie środowiska
Po zakończeniu modułu usuń instancje i klaster AlloyDB.
Jeśli korzystasz z wersji próbnej AlloyDB. Nie usuwaj klastra próbnego, jeśli planujesz testować inne laboratoria i zasoby przy jego użyciu. Nie będzie można utworzyć kolejnego klastra próbnego w tym samym projekcie.
Usuwanie klastra AlloyDB i wszystkich instancji
Klaster zostanie zniszczony z użyciem opcji force, która powoduje też usunięcie wszystkich instancji należących do klastra.
W Cloud Shell zdefiniuj projekt i zmienne środowiskowe, jeśli połączenie zostało przerwane i wszystkie poprzednie ustawienia zostały utracone:
gcloud config set project <your project id>
export REGION=us-central1
export ADBCLUSTER=alloydb-aip-01
export PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project)
Usuń 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
- Włączanie operatorów AI AlloyDB
- Jak korzystać z różnych operatorów AI AlloyDB
- Jak używać ponownego rankingu w operatorach AI AlloyDB, aby poprawić wyniki
13. Ankieta
Dane wyjściowe: