एआई (AI) की खास जानकारी पाने के जंप स्टार्ट सलूशन को एक्सप्लोर करने और उसे बेहतर बनाने के लिए, Gemini कोड असिस्ट का इस्तेमाल करना

1. परिचय

इस कोडलैब में, हम Jump Start Solution के मौजूदा समाधान, एआई की मदद से खास जानकारी पाने की सुविधा के बारे में जानेंगे. यह सुविधा, Google Cloud Storage में अपलोड किए गए PDF दस्तावेज़ों की खास जानकारी पाने के लिए, Vertex AI मॉडल का इस्तेमाल करती है.

इसके बाद, हम Gemini Code Assist का इस्तेमाल इन कामों के लिए करेंगे:

• उस Python कोड को समझें जो Cloud फ़ंक्शन को काम करने की सुविधा देता है. यह फ़ंक्शन, PDF दस्तावेज़ से टेक्स्ट निकालता है, उसका खास जानकारी देता है, और नतीजों को BigQuery में लिखता है.
• नई सुविधा लिखने में आपकी मदद करने के लिए, हम इस पूरी प्रोसेस में Gemini Code Assist की मदद लेंगे. हम एक वेब ऐप्लिकेशन (Python Flask ऐप्लिकेशन) डेवलप करेंगे और अपने कोड की पुष्टि करने के लिए, ऐप्लिकेशन को स्थानीय तौर पर चलाएंगे.
• इसके अलावा, हम इस ऐप्लिकेशन को Cloud Run पर डिप्लॉय करने के साथ-साथ, Material Design का इस्तेमाल करके वेब ऐप्लिकेशन के डिज़ाइन (सौंदर्य) को बेहतर बना सकते हैं.

आपको क्या करना होगा...

• आपको एआई की मदद से जवाब तैयार करने वाले जंप स्टार्ट सलूशन को डिप्लॉय करना होगा. साथ ही, यह समझने के लिए प्रोसेस फ़्लो को ट्रिगर करना होगा कि यह कैसे काम करता है.
• इसके बाद, Cloud Shell IDE का इस्तेमाल करके, Jump Start Solution के लिए मौजूदा कोड डाउनलोड करें. साथ ही, Gemini Code Assist का इस्तेमाल करके कोड को समझें.
• नई सुविधा के लिए कोड जनरेट करने के लिए, Gemini Code Assist Cloud Shell IDE का इस्तेमाल करें.

आपको यह जानकारी मिलेगी...

• एआई की मदद से खास जानकारी जनरेट करने वाला जंप स्टार्ट सलूशन कैसे काम करता है.
• डेवलपर के कई टास्क के लिए, Gemini Code Assist का इस्तेमाल कैसे करें. जैसे, कोड जनरेट करना, कोड पूरा करना, और कोड की खास जानकारी देना.

आपको इन चीज़ों की ज़रूरत होगी...

• Chrome वेब ब्राउज़र
• Gmail खाता
• ऐसा Cloud प्रोजेक्ट जिसमें बिलिंग की सुविधा चालू हो
• आपके Cloud प्रोजेक्ट के लिए Gemini Code Assist की सुविधा चालू हो

यह लैब, सभी लेवल के डेवलपर के लिए है. इसमें शुरुआती डेवलपर भी शामिल हैं. हालांकि, सैंपल ऐप्लिकेशन Python भाषा में है, लेकिन इसमें क्या हो रहा है, यह समझने के लिए आपको Python प्रोग्रामिंग के बारे में जानकारी होना ज़रूरी नहीं है. हमारा फ़ोकस, डेवलपर के लिए उपलब्ध Gemini Code Assist की सुविधाओं के बारे में जानने पर होगा.

2. सेटअप

इस सेक्शन में, इस लैब को शुरू करने के लिए ज़रूरी सभी चरणों के बारे में बताया गया है.

Google Cloud प्रोजेक्ट में, Cloud के लिए Gemini की सुविधा चालू करना

अब हम अपने Google Cloud प्रोजेक्ट में, Cloud के लिए Gemini को चालू करेंगे. यहां दिया गया तरीका अपनाएं:

1. https://console.cloud.google.com पर जाएं. साथ ही, पक्का करें कि आपने वह Google Cloud प्रोजेक्ट चुना हो जिसका इस्तेमाल आपको इस लैब के लिए करना है. सबसे ऊपर दाईं ओर मौजूद, Gemini खोलें आइकॉन पर क्लिक करें.

2. कंसोल की दाईं ओर, Gemini for Cloud की चैट विंडो खुलेगी. नीचे दिए गए तरीके से, 'चालू करें' बटन पर क्लिक करें. अगर आपको चालू करें बटन नहीं दिखता है और इसके बजाय चैट इंटरफ़ेस दिखता है, तो ऐसा हो सकता है कि आपने प्रोजेक्ट के लिए Gemini for Cloud को पहले ही चालू कर दिया हो. ऐसे में, सीधे अगले चरण पर जाएं.

3. इसे चालू करने के बाद, Gemini for Cloud को आज़माया जा सकता है. इसके लिए, इससे एक या दो क्वेरी पूछें. यहां कुछ सैंपल क्वेरी दिखाई गई हैं. हालांकि, What is Cloud Run? जैसे प्रॉम्प्ट का इस्तेमाल किया जा सकता है

Gemini for Cloud, आपके सवाल का जवाब देगा. Gemini for Cloud की चैट विंडो को बंद करने के लिए, सबसे ऊपर दाएं कोने में मौजूद आइकॉन पर क्लिक करें.

Cloud Shell IDE में Gemini Code Assist को चालू करना

इस कोडलैब के बाकी चरणों के लिए, हम Cloud Shell IDE का इस्तेमाल करेंगे. यह पूरी तरह से मैनेज किया गया, Code OSS पर आधारित डेवलपमेंट एनवायरमेंट है. हमें Cloud Shell IDE में Code Assist को चालू और कॉन्फ़िगर करना होगा. इसके लिए, यहां दिया गया तरीका अपनाएं:

1. ide.cloud.google.com पर जाएं. आईडीई दिखने में कुछ समय लग सकता है. इसलिए, कृपया इंतज़ार करें.
2. नीचे दिए गए स्टेटस बार में, Cloud Code - Sign in बटन पर क्लिक करें. निर्देशों के मुताबिक, प्लगिन को अनुमति दें. अगर आपको स्टेटस बार में "Cloud Code - no project" दिखता है, तो उसे चुनें. इसके बाद, प्रोजेक्ट की सूची में से वह Google Cloud प्रोजेक्ट चुनें जिस पर आपको काम करना है.

3. दिखाए गए तरीके से, सबसे नीचे दाएं कोने में मौजूद Gemini बटन पर क्लिक करें. इसके बाद, सही Google Cloud प्रोजेक्ट को एक बार फिर से चुनें. अगर आपसे Cloud AI Companion API को चालू करने के लिए कहा जाता है, तो कृपया इसे चालू करें और आगे बढ़ें.
4. Google Cloud प्रोजेक्ट चुनने के बाद, पक्का करें कि आपको स्टेटस बार में Cloud Code का स्टेटस मैसेज दिख रहा हो. साथ ही, यह भी पक्का करें कि आपने स्टेटस बार में दाईं ओर, कोड असिस्ट की सुविधा चालू की हो. यह सुविधा नीचे दिए गए तरीके से चालू की जा सकती है:

Gemini Code Assist का इस्तेमाल किया जा सकता है!

Gemini Code Assist, Visual Studio Code या JetBrains IntelliJ जैसे लोकल आईडीई में भी उपलब्ध है. यह Google Cloud Workstations में भी उपलब्ध है. इस कोडलैब में, Cloud Shell IDE को एक ऐसे तरीके के तौर पर इस्तेमाल किया गया है जिससे सभी लोग एक ही एनवायरमेंट का इस्तेमाल कर सकें. हालांकि, आपके पास अपने पसंदीदा सेटअप को आज़माने का विकल्प है. ज़्यादा जानकारी के लिए, इस लिंक पर जाएं.

ज़रूरी नहीं: अगर आपको सबसे नीचे दाईं ओर स्टेटस बार में Gemini नहीं दिखता है, तो आपको Cloud Code में Gemini को चालू करना होगा. ऐसा करने से पहले, पक्का करें कि IDE में Gemini चालू हो. इसके लिए, Cloud Code Extension → Settings पर जाएं. इसके बाद, नीचे दिखाए गए तरीके से Gemini टेक्स्ट डालें. पक्का करें कि चेकबॉक्स चुना गया हो. आपको अपना आईडीई फिर से लोड करना होगा. इससे Cloud Code में Gemini चालू हो जाएगा. साथ ही, स्टेटस बार में Gemini का आइकॉन दिखेगा.

3. एआई की मदद से खास जानकारी जनरेट करने वाले जंप स्टार्ट सलूशन को डिप्लॉय करना

1. जनरेटिव एआई की मदद से दस्तावेज़ों की खास जानकारी तैयार करने वाले समाधान पर जाएं
2. 'डिप्लॉय करें' पर क्लिक करें

• अगर आपके प्रोजेक्ट के लिए बिलिंग चालू नहीं है, तो बिलिंग चालू करें.
• इलाके के तौर पर us-central1 चुनें.
• 'लागू करें' पर क्लिक करें.
• इसमें 15 मिनट लग सकते हैं.
• आपको कोई बदलाव करने की ज़रूरत नहीं है. हालांकि, समाधान डिप्लॉयमेंट की ज़्यादा जानकारी वाले पेज पर मौजूद, इस समाधान के बारे में जानें बटन पर क्लिक करके, जंप स्टार्ट समाधान के डिप्लॉयमेंट के बारे में जानें.

4. Gemini के साथ चैट करें

हम Gemini से चैट करने का तरीका जानेंगे. Gemini, Cloud Shell आईडीई में चैट असिस्टेंट के तौर पर उपलब्ध है. यह VS Code में Cloud Code एक्सटेंशन का हिस्सा है. इसे ऐक्सेस करने के लिए, बाईं ओर मौजूद नेविगेशन बार में जाकर, Gemini बटन पर क्लिक करें. बाईं ओर मौजूद नेविगेशन टूलबार में, Gemini आइकॉन ढूंढें और उस पर क्लिक करें.

इससे Cloud Shell IDE में Chat: GeminiI पैनल खुल जाएगा. यहाँ Google Cloud के बारे में मदद पाने के लिए, Gemini से चैट की जा सकती है.

चलिए, Gemini से चैट करने वाले पैनल का इस्तेमाल करके कोई प्रॉम्प्ट डालते हैं और Gemini से मिलने वाला जवाब देखते हैं. यह प्रॉम्प्ट डालें:

What is Cloud Run? 

Gemini को Cloud Run के बारे में जानकारी देनी चाहिए. प्रॉम्प्ट ऐसे सवाल या स्टेटमेंट होते हैं जिनसे यह पता चलता है कि आपको किस तरह की मदद चाहिए. प्रॉम्प्ट में मौजूदा कोड का कॉन्टेक्स्ट शामिल किया जा सकता है. Google Cloud इसका विश्लेषण करके, ज़्यादा काम के या पूरे जवाब देता है. अच्छे जवाब जनरेट करने के लिए प्रॉम्प्ट लिखने के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, Google Cloud में Gemini के लिए बेहतर प्रॉम्प्ट लिखें लेख पढ़ें.

Google Cloud के बारे में सवाल पूछने के लिए, यहाँ दिए गए सैंपल प्रॉम्प्ट आज़माएँ या अपने हिसाब से कोई प्रॉम्प्ट लिखें:

• What is the difference between Cloud Run and Cloud Functions?
• What services are available on Google Cloud to run containerized workloads?
• What are the best practices to optimize costs while working with Google Cloud Storage?

सबसे ऊपर मौजूद ट्रैश कैन आइकॉन पर ध्यान दें. इसकी मदद से, Code Assist की चैट हिस्ट्री के कॉन्टेक्स्ट को रीसेट किया जा सकता है. यह भी ध्यान दें कि यह चैट इंटरैक्शन, उन फ़ाइलों के हिसाब से होता है जिन पर आईडीई में काम किया जा रहा है.

5. Cloud Code में Jump Start Solution Cloud फ़ंक्शन डाउनलोड करना

मान लें कि आप Cloud Shell Editor में हैं. इसके बाद, यह तरीका अपनाएं:

• Cloud Code पर क्लिक करें
• ध्यान दें: आपकी स्क्रीन के साइज़ के हिसाब से, इसमें एक या दो चरण लग सकते हैं.

या

• Cloud Functions पर क्लिक करें.
• अगर कहा जाए, तो अपने खाते में लॉग इन करें या उसकी पुष्टि करें.
• वेबहुक फ़ंक्शन पर क्लिक करें.
• 'नए फ़ाइल फ़ोल्डर में डाउनलोड करें' आइकॉन पर क्लिक करें
• 
• वर्कस्पेस के नाम के तौर पर webhook-1 का इस्तेमाल करें (यह डिफ़ॉल्ट रूप से होना चाहिए) या कोई अन्य नाम डालें और ठीक है पर क्लिक करें.
• इससे Cloud Shell IDE में कोड खुल जाएगा.

6. मौजूदा प्रोजेक्ट की समीक्षा करना

Jump Start का समाधान यहां दिखाया गया है:

PDF अपलोड करने की सुविधा से लेकर Cloud Storage तक के फ़्लो की समीक्षा करें. अगर PDF फ़ाइल अपलोड की जाती है, तो main.py फ़ाइल में दिया गया Cloud फ़ंक्शन चालू हो जाएगा.

उस फ़ाइल पर क्लिक करें. क्लाउड फ़ंक्शन के लिए एंट्री पॉइंट, entrypoint फ़ंक्शन है. यह आखिर में cloud_event_entrypoint फ़ंक्शन को कॉल करता है, जो PDF से टेक्स्ट निकालता है. इसके बाद, यह summarization_entrypoint फ़ंक्शन को कॉल करता है. यह फ़ंक्शन, Vertex AI मॉडल का इस्तेमाल करके खास जानकारी तैयार करता है और नतीजों को GCS और BigQuery में लिखता है.

main.py फ़ाइल में मौजूद पूरे कोड या कोड के किसी खास स्निपेट को हाइलाइट करें. Gemini Chat पर क्लिक करें और यह प्रॉम्प्ट डालें: Explain this.

इससे आपको कोड के बारे में जानकारी मिल जाएगी.

7. सैंपल रन चलाना

आर्किटेक्चर डायग्राम के मुताबिक, हम Cloud Function को चालू करने के लिए, <PROJECT_ID>_uploads बकेट में एक फ़ाइल अपलोड करेंगे.

पक्का करें कि आपके पास एक सैंपल PDF तैयार हो, जिसे अपलोड किया जा सके और जिसके लिए आपको खास जानकारी चाहिए.

• Cloud Console में Google Cloud Storage पर जाएं.
• <PROJECT_ID>_uploads बकेट पर जाएं. फ़ाइलें अपलोड करें लिंक पर क्लिक करें और PDF का सैंपल अपलोड करें.

अगर आपके पास सैंपल पीडीएफ़ फ़ाइल नहीं है, तो हमारी बनाई गई किसी सैंपल फ़ाइल का इस्तेमाल किया जा सकता है. Cloud Shell में, यह कमांड चलाएं:

gsutil cp \
    gs://arxiv-dataset/arxiv/cmp-lg/pdf/9410/9410009v1.pdf \
    gs://<PROJECT_ID>_uploads/

फ़ाइल के अपलोड हो जाने के बाद, webhook क्लाउड फ़ंक्शन शुरू हो जाएगा. यह फ़ंक्शन, दस्तावेज़ में मौजूद टेक्स्ट की खास जानकारी देगा. आउटपुट को summary_dataset नाम के BigQuery डेटासेट और summary_table टेबल में लिखा जाएगा.

खास जानकारी के नतीजे देखने के लिए, टेबल से क्वेरी करें.

8. ऐप्लिकेशन के लिए वेब ऐप्लिकेशन क्लाइंट बनाना

ऊपर दी गई प्रोसेस, पीडीएफ़ को अपलोड करने के लिए मैन्युअल तरीके से की जाने वाली प्रोसेस है. क्या ऐप्लिकेशन के लिए वेब फ़्रंट-एंड बनाया जा सकता है?

वेब फ़्रंट-एंड के लिए ज़रूरी शर्तें आसान हैं:

1. एक बेसिक एचटीएमएल फ़ॉर्म, जिसकी मदद से हमें उस फ़ाइल को चुनने और अपलोड करने की अनुमति मिलती है जिसका ब्यौरा तैयार करना है.
2. फ़ाइल को अपलोड करने के बाद, उसे <PROJECT_ID>_uploads बकेट में लिखा जाना चाहिए, ताकि बाकी फ़ंक्शन पहले की तरह काम करें.

हम वेब ऐप्लिकेशन के लिए Python और Flask फ़्रेमवर्क का इस्तेमाल करेंगे. साथ ही, Duet AI की मदद से इसे तैयार करेंगे.

चलिए, शुरू करते हैं। हम यह मान लेंगे कि आपने Cloud Shell IDE में अब भी वही वर्कस्पेस खोला हुआ है.

सभी फ़ाइलें बंद करें और Gemini Chat की विंडो में यह प्रॉम्प्ट डालें:

Write a Python Flask application that has a couple of routes:
The root route / should serve the index.html page using the render_template framework. The /upload route should accept a file being uploaded and write that file to a Cloud Storage bucket.

आदर्श रूप से, इससे इस तरह का कोड जनरेट होना चाहिए:

from flask import Flask, render_template, request, redirect, url_for
from google.cloud import storage

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html')

@app.route('/upload', methods=['POST'])
def upload():
    file = request.files['file']
    filename = file.filename
    bucket = storage.Client().bucket('your-bucket-name')
    blob = bucket.blob(filename)
    blob.upload_from_string(
        file.read(),
        content_type=file.content_type
    )
    return redirect(url_for('index'))

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

ऊपर दिए गए कोड को IDE वर्कस्पेस के रूट में app.py के तौर पर सेव करें.

हमें ऐप्लिकेशन को पोर्ट 8080 पर चलाना है और होस्ट पते 0.0.0.0 का इस्तेमाल करना है. इसलिए , Gemini को app.run स्टेटमेंट में बदलाव करने के लिए प्रॉम्प्ट करते हैं.

यह प्रॉम्प्ट दें:

Modify the app.py to run on port 8080 and host address 0.0.0.0

अब आपका कोड ऐसा दिखना चाहिए:

from flask import Flask, render_template, request, redirect, url_for
from google.cloud import storage

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html')

@app.route('/upload', methods=['POST'])
def upload():
    file = request.files['file']
    filename = file.filename
    bucket = storage.Client().bucket('your-bucket-name')
    blob = bucket.blob(filename)
    blob.upload_from_string(
        file.read(),
        content_type=file.content_type
    )
    return redirect(url_for('index'))

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True, host='0.0.0.0', port=8080)

इसके बाद, हमें index.html भी जनरेट करना है. Gemini Chat की विंडो में यह प्रॉम्प्ट डालें:

Provide the index.html file

यह आपको index.html के लिए, यहां दिया गया कोड देगा.

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <title>File Upload</title>
</head>
<body>
  <h1>File Upload</h1>
  <form action="/upload" method="post" enctype="multipart/form-data">
    <input type="file" name="file">
    <input type="submit" value="Upload">
  </form>
</body>
</html>

हम Gemini से पूछ सकते हैं कि index.html फ़ाइल को कहां सेव करना है. यह प्रॉम्प्ट दें:

Since this is using the render_template framework, where should this file be saved?

इसका जवाब कुछ इस तरह का होना चाहिए:

रूट फ़ोल्डर में templates नाम का फ़ोल्डर बनाएं और उसमें index.html फ़ाइल सेव करें.

अगर फ़ाइल को Google Cloud Storage बकेट में सेव नहीं किया जा सका, तो हमें app.py फ़ाइल में कुछ अपवाद हैंडलिंग चाहिए. app.py फ़ाइल को खुला रखें और Gemini Chat विंडो में यह प्रॉम्प्ट डालें.

modify the app.py to have exception handling in the upload() function. The success or failure should be returned to the index page.

अब इसमें अपवाद हैंडलिंग की सुविधा जुड़ जाएगी. यह सुविधा इस तरह दिखेगी:

from flask import Flask, render_template, request, redirect, url_for
from google.cloud import storage

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html')

@app.route('/upload', methods=['POST'])
def upload():
    try:
        file = request.files['file']
        filename = file.filename
        bucket = storage.Client().bucket('your-bucket-name')
        blob = bucket.blob(filename)
        blob.upload_from_string(
            file.read(),
            content_type=file.content_type
        )
        return redirect(url_for('index'))
    except Exception as e:
        return render_template('index.html', error=str(e))

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True, host='0.0.0.0', port=8080)

हमें index.html में गड़बड़ी का मैसेज दिखाना है. इसलिए, हमें उसमें भी बदलाव करना होगा. आइए, Gemini से नीचे दिए गए प्रॉम्प्ट के ज़रिए यह काम करने के लिए कहें:

update the index.html to display the error message

इससे आपको अपडेट किया गया index.html मिलेगा. यह इस तरह दिखेगा:

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <title>File Upload</title>
</head>
<body>
  <h1>File Upload</h1>
  {% if error %}
    <p style="color: red;">{{ error }}</p>
  {% endif %}
  <form action="/upload" method="post" enctype="multipart/form-data">
    <input type="file" name="file">
    <input type="submit" value="Upload">
  </form>
</body>
</html>

पक्का करें कि ऊपर दिए गए हर चरण में, आपने app.py और index.html फ़ाइल में किए गए बदलाव सेव कर लिए हों.

app.py में बकेट का सही नाम नहीं है. इसलिए, हम Gemini को यह जानकारी दे सकते हैं और उससे बदलाव करने के लिए कह सकते हैं. इसके अलावा, हमें storage.Client() इंस्टेंस के लिए प्रोजेक्ट आईडी भी देना होगा. इसलिए, Gemini Chat की विंडो में यहाँ दिए गए कुछ प्रॉम्प्ट डालें और बदलाव करें. <PROJECT_ID> की जगह अपना Google Cloud प्रोजेक्ट आईडी डालें:

प्रॉम्प्ट 1

My bucket name is gemini-for-devs-demo_uploads, please change the code to use that.

दूसरा प्रॉम्प्ट

My project id is gemini-for-devs-demo, please change the storage.Client() to use that.

फ़ाइनल app.py फ़ाइल ऐसी दिखती है. यहां मेरा प्रोजेक्ट आईडी दिखाया गया है. हालांकि, यह वह आईडी होना चाहिए जिस पर काम किया जा रहा है और जिसे आपने ऊपर दिए गए प्रॉम्प्ट में दिया है:

from flask import Flask, render_template, request, redirect, url_for
from google.cloud import storage

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html')

@app.route('/upload', methods=['POST'])
def upload():
    try:
        file = request.files['file']
        filename = file.filename
        bucket = storage.Client(project='gcp-experiments-349209').bucket('gcp-experiments-349209_uploads')
        blob = bucket.blob(filename)
        blob.upload_from_string(
            file.read(),
            content_type=file.content_type
        )
        return redirect(url_for('index'))
    except Exception as e:
        return render_template('index.html', error=str(e))

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True, host='0.0.0.0', port=8080)

9. वेब ऐप्लिकेशन को स्थानीय तौर पर चलाना

requirements.txt फ़ाइल में बताई गई डिपेंडेंसी के साथ Python एनवायरमेंट बनाएं. नीचे दिए गए तरीके से, Cloud Shell IDE में कमांड पैलेट पर जाएं:

Python: Create Environment टाइप करें. इसके बाद, (venv) का इस्तेमाल करके वर्चुअल एनवायरमेंट बनाने के लिए दिए गए चरणों को पूरा करें. इसके बाद, Python 3.x इंटरप्रेटर और requirements.txt फ़ाइल का इस्तेमाल करें. इससे ज़रूरी एनवायरमेंट बन जाएगा.

नीचे दिखाए गए तरीके से, अब टर्मिनल लॉन्च करें:

टर्मिनल में यह कमांड डालें:

python app.py

Flask ऐप्लिकेशन लॉन्च हो जाना चाहिए और आपको कुछ ऐसा दिखना चाहिए:

(.venv) romin@cloudshell:~/webhook-2 (gcp-experiments-349209)$ python app.py 
 * Serving Flask app 'app'
 * Debug mode: on
WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment. Use a production WSGI server instead.
 * Running on all addresses (0.0.0.0)
 * Running on http://127.0.0.1:8080
 * Running on http://10.88.0.3:8080
Press CTRL+C to quit
 * Restarting with watchdog (inotify)
 * Debugger is active!
 * Debugger PIN: 989-296-833

http://127.0.0.1:8080 यूआरएल पर जाएं. इससे index.html पेज दिखना चाहिए

अपनी लोकल मशीन से कोई फ़ाइल अपलोड करें. साथ ही, यह पक्का करें कि वह फ़ाइल सही तरीके से प्रोसेस हो गई हो.

जवाब की खास जानकारी देखने के लिए, उस BigQuery डेटासेट और टेबल पर जाएं जिसे हमने लैब में पहले देखा था. इसके अलावा, Cloud Storage बकेट (<PROJECT_ID>_output) में जाकर भी देखा जा सकता है.

10. (ज़रूरी नहीं) ओपन एक्सप्लोरेशन - Cloud Run पर डिप्लॉय करें

• ऐप्लिकेशन को Cloud Run पर डिप्लॉय किया जा सकता है.
• Gemini Code Assist से यह प्रॉम्प्ट पूछें (आपको ऊपर दिए गए प्रॉम्प्ट के कुछ अलग-अलग वर्शन आज़माने पड़ सकते हैं):

I don't want to build a container image but deploy directly from source. What is the gcloud command for that?

11. (ज़रूरी नहीं) एक्सप्लोरेशन खोलें - सीएसएस स्टाइल जोड़ें

• Gemini Code Assist और एडिटर में मौजूद असिस्टेंट का इस्तेमाल करके, अपने ऐप्लिकेशन में सीएसएस स्टाइल जोड़ें. इसके बाद, ऐप्लिकेशन को फिर से डिप्लॉय करें!
• index.html फ़ाइल खोलें और Gemini Chat में यह प्रॉम्प्ट डालें: Can you apply material design styles to this index.html?
• कोड देखें और देखें कि वह काम करता है या नहीं.

12. बधाई हो!

बधाई हो - आपने Gemini Code Assist की मदद से, सैंपल प्रोजेक्ट पर काम किया. इससे आपको यह समझने में मदद मिली कि यह कोड जनरेट करने, कोड पूरा करने, और कोड की खास जानकारी देने में कैसे मदद कर सकता है. साथ ही, Google Cloud के बारे में आपके सवालों के जवाब पाने में भी यह कैसे मदद कर सकता है.

13. रेफ़रंस दस्तावेज़

• Gemini Code Assist का होम पेज
• एआई की मदद पाने और डेवलपमेंट के लिए Gemini का इस्तेमाल करना - दस्तावेज़
• Gemini के इस्तेमाल के उदाहरण