Tự động hoá quy trình xem xét mã bằng GenAI

1. Tổng quan

Trong phòng thí nghiệm này, bạn sẽ thiết lập quy trình CICD và tích hợp với Gemini để tự động hoá các bước đánh giá mã.

Kiến thức bạn sẽ học được

Trong phòng thí nghiệm này, bạn sẽ tìm hiểu cách thực hiện những việc sau:

Cách thêm các bước tự động hoá quy trình đánh giá mã bằng AI tạo sinh trong GitHub, GitLab và CircleCI
Cách sử dụng các tác nhân và bộ công cụ LangChain ReAct để tự động hoá các tác vụ như bình luận về vấn đề trên GitLab và mở phiếu yêu cầu hỗ trợ trên JIRA

Điều kiện tiên quyết

Bài thực hành này giả định rằng bạn đã quen thuộc với môi trường Cloud Console và Cloud Shell.

2. Thiết lập và yêu cầu

Thiết lập dự án trên đám mây

Đăng nhập vào Google Cloud Console rồi tạo một dự án mới hoặc sử dụng lại một dự án hiện có. Nếu chưa có tài khoản Gmail hoặc Google Workspace, bạn phải tạo một tài khoản.

Tên dự án là tên hiển thị của những người tham gia dự án này. Đây là một chuỗi ký tự mà các API của Google không sử dụng. Bạn luôn có thể cập nhật thông tin này.
Mã dự án là giá trị duy nhất trên tất cả các dự án trên Google Cloud và không thể thay đổi (bạn không thể thay đổi mã này sau khi đã đặt). Cloud Console sẽ tự động tạo một chuỗi duy nhất; thường thì bạn không cần quan tâm đến chuỗi này. Trong hầu hết các lớp học lập trình, bạn sẽ cần tham chiếu đến Mã dự án (thường được xác định là PROJECT_ID). Nếu không thích mã nhận dạng được tạo, bạn có thể tạo một mã nhận dạng ngẫu nhiên khác. Hoặc bạn có thể thử tên người dùng của riêng mình để xem tên đó có được chấp nhận hay không. Bạn không thể thay đổi tên này sau bước này và tên này sẽ tồn tại trong suốt thời gian của dự án.
Để bạn nắm được thông tin, có một giá trị thứ ba là Số dự án mà một số API sử dụng. Tìm hiểu thêm về cả 3 giá trị này trong tài liệu.

Tiếp theo, bạn cần bật tính năng thanh toán trong Cloud Console để sử dụng các tài nguyên/API trên Cloud. Việc thực hiện lớp học lập trình này sẽ không tốn nhiều chi phí, nếu có. Để tắt các tài nguyên nhằm tránh bị tính phí ngoài phạm vi hướng dẫn này, bạn có thể xoá các tài nguyên đã tạo hoặc xoá dự án. Người dùng mới của Google Cloud đủ điều kiện tham gia chương trình Dùng thử miễn phí trị giá 300 USD.

Thiết lập môi trường

Mở cuộc trò chuyện với Gemini.

Hoặc nhập "Hỏi Gemini" vào thanh tìm kiếm.

Bật Cloud AI Companion API:

Nhấp vào "Start chatting" rồi làm theo một trong các câu hỏi mẫu hoặc nhập câu lệnh của riêng bạn để dùng thử.

Các câu lệnh bạn có thể thử:

Giải thích về Cloud Run trong 5 điểm chính.
Bạn là nhà quản lý sản phẩm của Google Cloud Run, hãy giải thích về Cloud Run cho một học viên bằng 5 điểm chính ngắn gọn.
Bạn là Quản lý sản phẩm Cloud Run của Google Cloud, hãy giải thích về Cloud Run cho một Nhà phát triển Kubernetes được chứng nhận trong 5 điểm chính ngắn gọn.
Bạn là Nhà quản lý sản phẩm Google Cloud Run, hãy giải thích cho Nhà phát triển cấp cao về thời điểm bạn nên sử dụng Cloud Run so với GKE trong 5 điểm chính ngắn gọn.

Hãy xem Hướng dẫn về câu lệnh để tìm hiểu thêm về cách viết câu lệnh hiệu quả hơn.

Cách Gemini cho Google Cloud sử dụng dữ liệu của bạn

Cam kết của Google về quyền riêng tư

Google là một trong những công ty đầu tiên trong ngành công bố cam kết về quyền riêng tư đối với AI/ML. Cam kết này nêu rõ niềm tin của chúng tôi rằng khách hàng phải có mức độ bảo mật và quyền kiểm soát cao nhất đối với dữ liệu của họ được lưu trữ trên đám mây.

Dữ liệu bạn gửi và nhận

Những câu hỏi mà bạn hỏi Gemini, bao gồm cả mọi thông tin đầu vào hoặc mã mà bạn gửi cho Gemini để phân tích hoặc hoàn thành, được gọi là câu lệnh. Câu trả lời hoặc đoạn mã hoàn chỉnh mà bạn nhận được từ Gemini được gọi là câu trả lời. Gemini không dùng câu lệnh của bạn hoặc câu trả lời của Gemini làm dữ liệu để huấn luyện các mô hình của Gemini.

Mã hoá câu lệnh

Khi bạn gửi câu lệnh cho Gemini, dữ liệu của bạn sẽ được mã hoá trong quá trình truyền dưới dạng dữ liệu đầu vào cho mô hình cơ bản trong Gemini.

Dữ liệu chương trình do Gemini tạo

Gemini được huấn luyện dựa trên mã Google Cloud của bên thứ nhất cũng như mã của bên thứ ba được chọn. Bạn chịu trách nhiệm về tính bảo mật, khả năng kiểm thử và hiệu quả của mã, bao gồm cả mọi tính năng hoàn thành, tạo hoặc phân tích mã mà Gemini cung cấp cho bạn.

Tìm hiểu thêm về cách Google xử lý câu lệnh của bạn.

3. Các lựa chọn để kiểm thử câu lệnh

Nếu muốn thay đổi/mở rộng các câu lệnh devai cli hiện có, bạn có thể làm theo một số cách.

Vertex AI Studio

Vertex AI Studio là một phần của nền tảng Vertex AI của Google Cloud, được thiết kế riêng để đơn giản hoá và tăng tốc quá trình phát triển cũng như sử dụng các mô hình AI tạo sinh.

Google AI Studio

Google AI Studio là một công cụ dựa trên web để tạo nguyên mẫu và thử nghiệm thiết kế câu lệnh cũng như Gemini API. Đăng ký sử dụng Gemini 1.5 Pro với cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token hoặc tìm hiểu thêm.

Ứng dụng web Gemini (gemini.google.com)

Ứng dụng web Gemini của Google (gemini.google.com) là một công cụ dựa trên web được thiết kế để giúp bạn khám phá và khai thác sức mạnh của các mô hình AI Gemini của Google.

Ứng dụng di động Google Gemini dành cho Android và ứng dụng Google trên iOS

4. Tạo tài khoản dịch vụ

Kích hoạt Cloud Shell bằng cách nhấp vào biểu tượng ở bên phải thanh tìm kiếm.

Trong thiết bị đầu cuối đã mở, hãy bật các dịch vụ bắt buộc để sử dụng Vertex AI API và cuộc trò chuyện với Gemini.

gcloud services enable \
    aiplatform.googleapis.com \
    cloudaicompanion.googleapis.com \
    cloudresourcemanager.googleapis.com \
    secretmanager.googleapis.com

Nếu được nhắc uỷ quyền, hãy nhấp vào "Uỷ quyền" để tiếp tục.

Chạy các lệnh sau để tạo tài khoản dịch vụ và khoá mới.

Bạn sẽ dùng tài khoản dịch vụ này để thực hiện các lệnh gọi API đến Vertex AI Gemini API từ quy trình CICD.

PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project)
SERVICE_ACCOUNT_NAME='vertex-client'
DISPLAY_NAME='Vertex Client'
KEY_FILE_NAME='vertex-client-key'

gcloud iam service-accounts create $SERVICE_ACCOUNT_NAME --display-name "$DISPLAY_NAME"

gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID --member="serviceAccount:$SERVICE_ACCOUNT_NAME@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" --role="roles/aiplatform.admin" --condition None

gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID --member="serviceAccount:$SERVICE_ACCOUNT_NAME@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" --role="roles/secretmanager.secretAccessor" --condition None

gcloud iam service-accounts keys create $KEY_FILE_NAME.json --iam-account=$SERVICE_ACCOUNT_NAME@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com

5. Phân nhánh kho lưu trữ GitHub sang kho lưu trữ GitHub cá nhân

Truy cập vào https://github.com/GoogleCloudPlatform/genai-for-developers/fork rồi chọn mã nhận dạng người dùng GitHub của bạn làm chủ sở hữu.

Bỏ chọn lựa chọn chỉ sao chép nhánh "chính".

Nhấp vào "Create fork".

6. Bật quy trình công việc của GitHub Actions

Mở kho lưu trữ GitHub được phân nhánh trong trình duyệt rồi chuyển sang thẻ "Actions" để bật quy trình công việc.

7. Thêm giá trị bí mật của kho lưu trữ

Tạo một bí mật về kho lưu trữ trong "Settings / Secrets and variables / Actions" trong kho lưu trữ GitHub được phân nhánh.

Thêm Repository secret có tên "GOOGLE_API_CREDENTIALS".

Chuyển sang cửa sổ/thẻ Google Cloud Shell rồi chạy lệnh bên dưới trong cửa sổ dòng lệnh Cloud Shell.

cat ~/vertex-client-key.json

Sao chép nội dung tệp rồi dán nội dung đó làm giá trị cho khoá bí mật.

Thêm khoá bí mật PROJECT_ID bằng mã dự án Qwiklabs làm giá trị

8. Chạy quy trình công việc của GitHub Actions

Chuyển đến kho lưu trữ GitHub của bạn trong trình duyệt rồi chạy quy trình.

Quy trình này được định cấu hình để chạy khi có thông báo đẩy mã hoặc khi thực hiện theo cách thủ công.

Chọn "GenAI For Developers" trong mục Tất cả quy trình công việc rồi nhấp vào "Run workflow" bằng nhánh "main".

Xem xét kết quả:

Kết quả của lệnh về mức độ kiểm thử:

devai review testcoverage -c ${{ github.workspace }}/sample-app/src/main/java/anthos/samples/bankofanthos/balancereader

Kết quả của lệnh đánh giá mã:

devai review code -c ${{ github.workspace }}/sample-app/src/main/java/anthos/samples/bankofanthos/balancereader

Kết quả của lệnh đánh giá hiệu suất:

devai review performance -c ${{ github.workspace }}/sample-app/src/main/java/anthos/samples/bankofanthos/balancereader

Kết quả của lệnh đánh giá bảo mật:

devai review security -c ${{ github.workspace }}/sample-app/src/main/java/anthos/samples/bankofanthos/balancereader

Kết quả của lệnh xem xét các vấn đề chặn:

devai review blockers -c ${{ github.workspace }}/sample-app/pom.xml

9. Sao chép kho lưu trữ

Quay lại cửa sổ dòng lệnh Cloud Shell rồi sao chép kho lưu trữ.

Tạo một thư mục cho kho lưu trữ GitHub.

mkdir github
cd github

Thay đổi YOUR-GITHUB-USERID thành mã nhận dạng người dùng GitHub của bạn trước khi chạy các lệnh.

Đặt tên người dùng và email Git trong thiết bị đầu cuối.

Cập nhật các giá trị trước khi chạy lệnh.

git config --global user.name "Your Name"
git config --global user.email "your_email@example.com"

git clone https://github.com/YOUR-GITHUB-USERID/genai-for-developers.git

Thay đổi thư mục và mở tệp quy trình công việc trong Cloud Shell Editor.

cd genai-for-developers

cloudshell edit .github/workflows/devai-review.yml

Chờ cho đến khi tệp cấu hình xuất hiện trong IDE.

10. Bật Gemini Code Assist

Nhấp vào biểu tượng "Gemini" ở góc dưới cùng bên phải ,

nhấp vào "Login to Google Cloud" và "Select a Google Cloud Project".

Trong cửa sổ bật lên, hãy chọn dự án Qwiklabs của bạn.

11. Giải thích đoạn mã bằng Gemini Code Assist

Nhấp chuột phải vào vị trí bất kỳ trong tệp devai-review.yml rồi chọn Gemini Code Assist > Explain.

Giải thích về việc xem xét:

12. Chạy DEVAI CLI cục bộ

Quay lại Cloud Shell Editor rồi mở một cửa sổ dòng lệnh mới.

Quay lại cửa sổ dòng lệnh Cloud Shell và chạy các lệnh bên dưới để cài đặt devai cục bộ.

pip3 install devai-cli

cli đã được cài đặt nhưng không có trong PATH.

WARNING: The script devai is installed in '/home/student_00_478dfeb8df15/.local/bin' which is not on PATH.
  Consider adding this directory to PATH or, if you prefer to suppress this warning, use --no-warn-script-location.

Chạy lệnh bên dưới để cập nhật biến môi trường PATH. Thay thế bằng tên thư mục chính của người dùng. Ví dụ: student_00_478dfeb8df15

export PATH=$PATH:/home/YOUR-USER-HOME-FOLDER/.local/bin

Chạy lệnh devai cli để thực hiện quy trình đánh giá mã cục bộ. Xem lại kết quả đầu ra của cli.

export PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project)
export LOCATION=us-central1

cd ~/github/genai-for-developers

devai review code -c ./sample-app/src/main/java/anthos/samples/bankofanthos/balancereader

Mở tập lệnh đánh giá bằng cách chạy lệnh bên dưới:

cloudshell edit devai-cli/src/devai/commands/review.py

Nhấp chuột phải vào vị trí bất kỳ trong tệp review.py rồi chọn Gemini Code Assist > Explain.

Xem lời giải thích.

13. Phát triển DevAI CLI

Trong phần này, bạn sẽ thực hiện các thay đổi đối với devai cli.

Để bắt đầu, hãy thiết lập virtualenv của Python, cài đặt các yêu cầu và chạy lệnh mẫu.

cd ~/github/genai-for-developers/devai-cli
python3 -m venv venv
. venv/bin/activate
pip3 install -r src/requirements.txt
pip3 install --editable ./src
devai echo

Chạy lệnh xem xét mức độ sử dụng kiểm thử để kiểm tra xem mọi thứ có hoạt động bình thường hay không:

devai review testcoverage -c ~/github/genai-for-developers/sample-app/src

Xem xét kết quả bằng tính năng xem trước Markdown trong Cloud Shell Editor.

Tạo một tệp mới rồi dán câu trả lời của Gemini vào đó.

Sau đó, hãy dùng Bảng lệnh và chọn "Markdown: Open Preview".

14. Khám phá các lệnh devai cli

Lệnh xem xét mã

devai review code -c ~/github/genai-for-developers/sample-app/src/main/java

Lệnh đánh giá hiệu suất

devai review performance -c ~/github/genai-for-developers/sample-app/src/main/java

Lệnh đánh giá bảo mật

devai review security -c ~/github/genai-for-developers/sample-app/src/main/java

Lệnh xem xét mức độ bao phủ kiểm thử

devai review testcoverage -c ~/github/genai-for-developers/sample-app/src

Lệnh xem xét các yêu cầu chặn

devai review blockers -c ~/github/genai-for-developers/sample-app/pom.xml
devai review blockers -c ~/github/genai-for-developers/sample-app/setup.md

Xem xét và tóm tắt hình ảnh/sơ đồ:

Sơ đồ đầu vào [~/github/genai-for-developers/images/extension-diagram.png]:

Lệnh xem xét:

devai review image \
  -f ~/github/genai-for-developers/images/extension-diagram.png \
  -p "Review and summarize this diagram"

Kết quả:

The diagram outlines a process for conducting local code reviews using a VS Code extension or CLI, leveraging Google Cloud's Vertex AI (Gemini Pro) for generating review prompts.

**Process Flow:**

1. **Code Style Check:** Developers initiate the process by checking their code for adherence to pre-defined style guidelines.
2. **Prompt Generation:** The VS Code extension/CLI sends the code to Vertex AI (Gemini Pro) on Google Cloud.
3. **Vertex AI Review:** Vertex AI analyzes the code and generates relevant review prompts.
4. **Local Review:** The prompts are sent back to the developer's IDE for their consideration.
5. **Optional Actions:** Developers can optionally:
- Create new JIRA issues directly from the IDE based on the review prompts.
- Generate new issues in a GitLab repository.

**Key Components:**

* **VS Code Extension/CLI:** Tools facilitating the interaction with Vertex AI and potential integrations with JIRA and GitLab.
* **Vertex AI (Gemini Pro):** Google Cloud's generative AI service responsible for understanding the code and generating meaningful review prompts.
* **Google Cloud Secret Manager:** Securely stores API keys and access tokens required to authenticate and interact with Google Cloud services.
* **JIRA/GitLab (Optional):** Issue tracking and project management tools that can be integrated for a streamlined workflow.

**Benefits:**

* **Automated Review Assistance:** Leveraging AI to generate review prompts saves time and improves the consistency and quality of code reviews.
* **Local Development:** The process empowers developers to conduct reviews locally within their familiar IDE.
* **Integration Options:** The flexibility to integrate with project management tools like JIRA and GitLab streamlines workflow and issue tracking.

Phân tích sự khác biệt về hình ảnh:

devai review imgdiff \
  -c ~/github/genai-for-developers/images/devai-api.png \
  -t ~/github/genai-for-developers/images/devai-api-slack.png

Kết quả:

The following UI elements are missing in the "AFTER UPGRADE STATE" image compared to the "BEFORE UPGRADE STATE" image:

1. **Slack:** The entire Slack element, including the icon, "Team channel" label, and the arrow indicating interaction, is absent in the AFTER UPGRADE image. 
2. **Storage Bucket:** The "Storage Bucket" element with its icon and "PDFs" label is missing in the AFTER UPGRADE image. 
3. **"GenAI Agents" label in Vertex AI block:** The BEFORE UPGRADE image has "Vertex AI Agents" and "GenAI Agent" labels within the Vertex AI block, while the AFTER UPGRADE image only has "Vertex AI."
4. **"Open JIRA Issue" and "Team Project" labels:** In the BEFORE UPGRADE image, these labels are connected to the JIRA block with an arrow. These are missing in the AFTER UPGRADE image.

**Decision Explanation:**

The analysis is based on a direct visual comparison of the two provided images, noting the presence and absence of specific UI elements and their associated labels. The elements listed above are present in the BEFORE UPGRADE image but absent in the AFTER UPGRADE image.

Lệnh tạo tài liệu:

devai document readme -c ~/github/genai-for-developers/sample-app/src/main/

Kết quả:

# Bank of Anthos - Balance Reader Service

## Table of Contents
- [Description](#description)
- [Features](#features)
- [Technologies Used](#technologies-used)
- [Installation](#installation)
- [Configuration](#configuration)
- [Usage](#usage)
- [Health Checks](#health-checks)
- [Metrics and Tracing](#metrics-and-tracing)
- [Contributing](#contributing)
- [License](#license)

## Description

The Balance Reader service is a component of the Bank of Anthos sample application. It provides a REST endpoint for retrieving the current balance of a user account. This service demonstrates key concepts for building microservices with Spring Boot and deploying them to a Kubernetes cluster.

## Features

- Securely retrieves account balances using JWT authentication.
- Leverages a local cache for fast balance retrieval.
- Asynchronously processes transactions from a central ledger.
- Provides health check endpoints for Kubernetes liveness and readiness probes.
- Exposes metrics to Stackdriver for monitoring and observability.
- Supports distributed tracing with Zipkin.

## Technologies Used

- Java
- Spring Boot
- Spring Data JPA
- Hibernate
- Google Cloud SQL (PostgreSQL)
- JWT (JSON Web Token)
- Guava Cache
- Micrometer
- Stackdriver
- Zipkin

## Installation

1. **Prerequisites:**
   - Java 17 or later
   - Maven 3.5 or later
   - Docker (for containerization)
   - Kubernetes cluster (for deployment)
   - Google Cloud account (for Stackdriver and other GCP services)

Xem các lệnh devai cli hiện có trong Trình chỉnh sửa Cloud Shell:

cloudshell edit ~/github/genai-for-developers/devai-cli/README.md

Hoặc xem tệp README.md trong kho lưu trữ GitHub.

15. Theo dõi tất cả các biến môi trường trong một tệp

Bắt đầu một tệp mới để theo dõi tất cả các biến môi trường (ví dụ: khoá API, mã thông báo API, v.v.) mà bạn sẽ tạo.

Bạn sẽ sử dụng các thông tin này cho nhiều hệ thống trong quá trình thực hành, vì vậy, bạn nên tham khảo các thông tin này ở một nơi để dễ dàng hơn.

16. Cấu hình theo dõi LLM LangSmith

Tạo tài khoản LangSmith và tạo khoá API dịch vụ trong phần Cài đặt. https://docs.smith.langchain.com/

Đặt các biến môi trường cần thiết cho việc tích hợp LangSmith. Thay thế khoá API Dịch vụ trước khi chạy các lệnh.

export LANGCHAIN_API_KEY=langsmith-service-api-key

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_ENDPOINT="https://api.smith.langchain.com"

Để tránh để lộ thông tin nhạy cảm trong thiết bị đầu cuối, phương pháp hay nhất là sử dụng read -s. Đây là một cách an toàn để thiết lập các biến môi trường mà không có giá trị xuất hiện trong nhật ký lệnh của bảng điều khiển. Sau khi chạy, bạn phải dán giá trị và nhấn Enter.

17. Cấu hình lệnh JIRA

Tạo tài khoản JIRA nếu bạn chưa có.

Tạo mã thông báo JIRA API cho dự án của bạn. https://id.atlassian.com/manage-profile/security/api-tokens

Thiết lập các biến môi trường này cần thiết cho việc tích hợp JIRA (thay thế các giá trị trước khi chạy lệnh).

export JIRA_API_TOKEN=your-token-value
export JIRA_USERNAME="email that you used to register with JIRA"
export JIRA_INSTANCE_URL="https://YOUR-PROJECT.atlassian.net"
export JIRA_PROJECT_KEY="JIRA project key"
export JIRA_CLOUD=true

Mở tệp review.py:

cloudshell edit ~/github/genai-for-developers/devai-cli/src/devai/commands/review.py

Xem xét tệp review.py:

    source=source.format(format_files_as_string(context))

    code_chat_model = GenerativeModel(model_name)
    code_chat = code_chat_model.start_chat()
    code_chat.send_message(qry)
    response = code_chat.send_message(source)
    ...
    else:
        click.echo(response.text)

Tìm và bỏ chú thích dòng bên dưới dòng này:

# Uncomment after configuring JIRA and GitLab env variables - see README.md for details

Nhập lệnh JIRA ở đầu tệp

# from devai.commands.jira import create_jira_issue

Phương thức tạo vấn đề trên JIRA trong phương thức code

#create_jira_issue("Code Review Results", response.text)

Chạy lại lệnh đánh giá mã và kiểm tra đầu ra của tác nhân:

export PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project)
export LOCATION=us-central1

devai review code -c ~/github/genai-for-developers/sample-app/src/main/java/anthos/samples/bankofanthos/balancereader

Kết quả mẫu:

(venv) student_00_19a997c157f8@cloudshell:~/genai-for-developers/devai-cli (qwiklabs-gcp-02-71a9948ae110)$ devai review code -c ../sample-app/src/main/java/anthos/samples/bankofanthos/balancereader
/home/student_00_19a997c157f8/genai-for-developers/devai-cli/venv/lib/python3.9/site-packages/langchain_core/_api/deprecation.py:117: LangChainDeprecationWarning: The function `initialize_agent` was deprecated in LangChain 0.1.0 and will be removed in 0.2.0. Use new agent constructor methods like create_react_agent, create_json_agent, create_structured_chat_agent, etc. instead.
  warn_deprecated(
Response from Model: ```java
// Class: TransactionRepository
// Method: findBalance

// Efficiency
- Consider using a native SQL query to improve performance for complex database operations.
- Use prepared statements to avoid SQL injection vulnerabilities.

// Best Practices
- Return a Optional<Long> instead of null to handle the case when no balance is found for the given account.

/home/student_00_19a997c157f8/genai-for-developers/devai-cli/venv/lib/python3.9/site-packages/langchain_core/_api/deprecation.py:117: LangChainDeprecationWarning: The function __call__ was deprecated in LangChain 0.1.0 and will be removed in 0.2.0. Sử dụng lệnh gọi thay thế. warn_deprecated(

Đang nhập chuỗi AgentExecutor mới... Suy nghĩ: Nội dung mô tả được cung cấp trong câu hỏi nên không cần suy nghĩ gì cả Hành động:

{
  "action": "create_issue",
  "action_input": {
    "description": "Class: TransactionRepository\nMethod: findBalance\n\nEfficiency\n- Consider using a native SQL query to improve performance for complex database operations.\n- Use prepared statements to avoid SQL injection vulnerabilities.\n\nBest Practices\n- Return a Optional<Long> instead of null to handle the case when no balance is found for the given account."
  }
}

Vấn đề mới được tạo bằng khoá: CYMEATS-117

Observation: New issue created with key: CYMEATS-117 Thought:Final Answer: CYMEATS-117

Chuỗi đã hoàn tất.

Open your JIRA project in the browser and review the created issue.

Sample JIRA issue view.

<img src="img/9a93a958c30f0b51.png" alt="9a93a958c30f0b51.png"  width="624.00" />

Open  [LangSmith portal](https://smith.langchain.com/) and review LLM trace for JIRA issue creation call.

Sample LangSmith LLM trace.

<img src="img/6222ee1653a5ea54.png" alt="6222ee1653a5ea54.png"  width="624.00" />


## Import GitHub repo to GitLab repo



Go to  [https://gitlab.com/projects/new](https://gitlab.com/projects/new) and select "`Import project`" / "`Repository by URL`" option:

Git repository url:

https://github.com/GoogleCloudPlatform/genai-for-developers.git

Or

Your personal GitHub project that you created earlier in this lab.

Under Project URL - select your GitLab userid

Set Visibility to `Public`.

Click - "`Create Project`" to start the import process.

If you see an error about invalid GitHub Repository URL,  [create a new GitHub token](https://github.com/settings/tokens)(fine-grained) with Public repositories read-only access, and retry import again providing your GitHub userid and token.


## Clone GitLab repo and setup SSH key



Return to Google Cloud Shell terminal and set up a new SSH key. 

Update your email before running the commands. Hit enter multiple times to accept defaults.

ssh-keygen -t ed25519 -C "your-email-address"

eval "$(ssh-agent -s)" ssh-add ~/.ssh/id_ed25519

cat ~/.ssh/id_ed25519.pub

Add a public key to your GitLab account.

Open  [https://gitlab.com/-/profile/keys](https://gitlab.com/-/profile/keys) and click "Add new key".

For the key value copy/paste the output of the last command.

Go back to the terminal and clone the repository.

cd ~ mkdir gitlab cd gitlab

Replace with your GitLab userid and repository url that was just created.

```console
git clone git@gitlab.com:YOUR_GITLAB_USERID/genai-for-developers.git

Thay đổi thư mục và mở tệp .gitlab-ci.yml.

cd genai-for-developers

cloudshell edit .gitlab-ci.yml

Trong trường hợp bạn chưa thực hiện việc này trước đây, hãy bật Gemini trong Cloud Shell Editor.

Nhấp chuột phải vào vị trí bất kỳ trong tệp .gitlab-ci.yml rồi chọn "Gemini Code Assist > Explain this".

18. Cấu hình lệnh GitLab

Mở GitLab rồi tạo một mã thông báo truy cập dự án trong "Settings / Access Tokens" trong kho lưu trữ GitLab mà bạn đã tạo ở các bước trước.

Sao chép và lưu trữ giá trị Mã truy cập để sử dụng trong các bước tiếp theo.

Sử dụng thông tin chi tiết sau:

Tên mã thông báo: devai-cli-qwiklabs
Vai trò: Maintainer
Phạm vi: api

Đặt các biến môi trường cần thiết cho việc tích hợp GitLab.

Lệnh này yêu cầu bạn cập nhật Mã truy cập GitLab.

export GITLAB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN=gitlab-access-token

Lệnh này yêu cầu bạn cập nhật mã nhận dạng người dùng và tên kho lưu trữ GitLab.

export GITLAB_REPOSITORY="USERID/REPOSITORY"

Đặt các biến môi trường còn lại:

export GITLAB_URL="https://gitlab.com"
export GITLAB_BRANCH="devai"
export GITLAB_BASE_BRANCH="main"

Mở trang web GitLab rồi tạo một vấn đề mới trên GitLab trong dự án của bạn với tiêu đề "CICD AI Insights".

Một lựa chọn khác là sử dụng lệnh curl bên dưới. Bạn sẽ cần có mã dự án GitLab. Bạn có thể tra cứu mã này trong phần "Settings / General".

export GITLAB_PROJECT_ID=56390153 # replace

curl --request POST \
  --header "PRIVATE-TOKEN: $GITLAB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data '{"title":"CICD AI Insights"}' \
  https://gitlab.com/api/v4/projects/$GITLAB_PROJECT_ID/issues

Quay lại Cloud Shell rồi mở tệp review.py:

cloudshell edit ~/gitlab/genai-for-developers/devai-cli/src/devai/commands/review.py

Tìm và huỷ chú thích mã bên dưới

Dòng để nhập lệnh GitLab

# from devai.commands.gitlab import create_gitlab_issue_comment

Phương thức bình luận về vấn đề trên GitLab

# create_gitlab_issue_comment(response.text)

19. Phát triển DevAI CLI

Kể từ khi bạn chuyển sang kho lưu trữ/thư mục GitLab. Bạn sẽ cần chạy lại các bước thiết lập bên dưới.

Trong thiết bị đầu cuối, hãy thiết lập virtualenv python, cài đặt các yêu cầu và chạy lệnh mẫu.

export PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project)
export LOCATION=us-central1

cd ~/gitlab/genai-for-developers/devai-cli
python3 -m venv venv
. venv/bin/activate
pip3 install -r src/requirements.txt
pip3 install --editable ./src
devai echo

Bạn có thể xác nhận vị trí của cli – lần này, cli sẽ nằm trong thư mục GitLab.

 which devai

Chạy lại lệnh đánh giá mã trong dòng lệnh:

devai review code -c ~/gitlab/genai-for-developers/sample-app/src/main/java/anthos/samples/bankofanthos/balancereader

Đầu ra mẫu – một số phần bị rút ngắn:

(venv) student_00_19a997c157f8@cloudshell:~/genai-for-developers/devai-cli (qwiklabs-gcp-02-71a9948ae110)$ devai review code -c ../sample-app/src/main/java/anthos/samples/bankofanthos/balancereader
.
.
Response from Model: **Class: Transaction**

**Method: toString**

**Maintainability:**

* The formatting of the string representation could be more clear and concise. Consider using a dedicated method for formatting the amount, e.g., `formatAmount()`.
.
.

> Entering new AgentExecutor chain...
Thought: I need to first get the issue ID using the Get Issues tool, then I can comment on the issue using the Comment on Issue tool.
Action: Get Issues
Action Input: 
Observation: Found 1 issues:
[{'title': 'CICD AI Insights', 'number': 1}]
Thought:Thought: I found the issue ID, so now I can add the comment to the issue.
Action: Comment on Issue
Action Input: 1


Action: Get Issue
Action Input: 1
Observation: {"title": "CICD AI Insights", "body": "", "comments": "[{'body': '**Transaction.java**\\n\\n\\n**Class:** Transaction\\n\\n\\n* **Security:** Consider using a custom date format like \\\\\"yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS\\\\\" to handle timestamps more robustly.\\n\\n\\n**JWTVerifierGenerator.java**\\n\\n\\n* .
.
Thought:Now I can use the Comment on Issue tool to add the comment to the issue.

Action: Comment on Issue
Action Input: 
1

**Class: Transaction**

**Method: toString**

**Maintainability:**
.
.
.
Observation: Commented on issue 1
Thought:I have now completed the necessary actions and added the comment to the issue 'CICD AI Insights'.

Final Answer: Comment added to issue 'CICD AI Insights'

> Finished chain.

Mở trang web GitLab rồi xem vấn đề đã cập nhật.

Xem lại dấu vết LLM trong LangSmith.

Dấu vết LLM mẫu.

20. Đẩy các thay đổi vào kho lưu trữ GitLab

Quay lại Google Cloud Shell Editor.

Chuyển sang thẻ "Source Control".

Giai đoạn, cam kết và đẩy những thay đổi bạn đã thực hiện để cập nhật tệp review.py.

21. Cấu hình CICD của GitLab

Tiếp theo, bạn sẽ bật quy trình CICD của GitLab để chạy quy trình đánh giá mã khi các thay đổi được chuyển đến kho lưu trữ.

Mở trang web GitLab rồi chuyển đến phần "Settings / CICD".

Mở rộng mục Variables rồi nhấp vào "Add variable".

Nhớ bỏ chọn tất cả các hộp đánh dấu khi bạn thêm biến. Ví dụ:

Dựa vào ghi chú của bạn (nơi bạn lưu giữ tất cả các biến môi trường), hãy thêm các biến môi trường cho JIRA, GitLab và LangSmith.

PROJECT_ID=qwiklabs-project-id
LOCATION=us-central1
GOOGLE_CLOUD_CREDENTIALS - cat ~/vertex-client-key.json

LANGCHAIN_TRACING_V2=true
LANGCHAIN_ENDPOINT="https://api.smith.langchain.com"
LANGCHAIN_API_KEY=your-service-api-key

JIRA_API_TOKEN=your-token
JIRA_USERNAME="email that you used to register with JIRA"
JIRA_INSTANCE_URL="https://YOUR-PROJECT.atlassian.net"
JIRA_PROJECT_KEY="JIRA project key"
JIRA_CLOUD=true

GITLAB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN=your-gitlab-token
GITLAB_URL="https://gitlab.com"
GITLAB_REPOSITORY="USERID/REPOSITORY"
GITLAB_BRANCH="devai"
GITLAB_BASE_BRANCH="main"

Đối với giá trị biến GOOGLE_CLOUD_CREDENTIALS, hãy sử dụng khoá tài khoản dịch vụ đã tạo trong phần trên.

cat ~/vertex-client-key.json

Khung hiển thị Biến CI/CD:

22. Chạy quy trình CICD của GitLab

Mở "Build / Pipelines" trong giao diện người dùng GitLab rồi nhấp vào "Run Pipeline".

23. Xem xét kết quả đầu ra của quy trình GitLab

Mở "Build / Jobs" trong giao diện người dùng GitLab rồi xem xét đầu ra của quy trình.

Mở trang web GitLab rồi xem các bình luận mới cập nhật về vấn đề "CICD Insights".

Tắt tính năng thực thi quy trình công việc GitLab

Quay lại Google Cloud Shell Editor. Huỷ nhận xét các dòng để tắt quá trình thực thi quy trình GitLab đối với các sự kiện đẩy mã. Bạn vẫn có thể thực thi quy trình từ giao diện người dùng theo yêu cầu.

# workflow:
#   rules:
#     - if: $CI_PIPELINE_SOURCE == "web"

Mở .gitlab-ci.yml ở gốc dự án và bỏ chú thích các dòng sau:

cloudshell edit ~/gitlab/genai-for-developers/.gitlab-ci.yml

Chuyển sang thẻ "Source Control" – giai đoạn, xác nhận và đẩy thay đổi này.

24. Tích hợp CircleCI

CircleCI là gì?

CircleCI là một nền tảng CI/CD dựa trên đám mây, cho phép các nhóm tự động hoá quy trình phát triển và triển khai phần mềm. CircleCI tích hợp với các hệ thống kiểm soát phiên bản như GitHub, Bitbucket và GitLab, cho phép các nhóm xác thực các thay đổi về mã theo thời gian thực bằng cách chạy các bản kiểm thử và bản dựng tự động. Để phân phối liên tục, CircleCI có thể tự động hoá việc triển khai phần mềm cho nhiều môi trường đám mây như AWS, Google Cloud và Azure.

Thiết lập

Mở trang web CircleCI rồi tạo một Dự án mới. Chọn "GitLab" / "Cloud" cho kho lưu trữ của bạn.

Cấp cho CircleCI quyền truy cập vào tài khoản GitLab của bạn.

Trong phần Lựa chọn nhanh nhất, hãy chọn nhánh main. CircleCI có thể phát hiện thấy một tệp cấu hình hiện có và bỏ qua bước này.

Sau khi tạo dự án, hãy nhấp vào phần "Project Settings" / "Environment Variables".

Thêm tất cả các biến môi trường mà bạn đã sử dụng cho đến nay.

Dưới đây là danh sách mẫu các biến môi trường cần thêm.

PROJECT_ID=qwiklabs-project-id
LOCATION=us-central1
GOOGLE_CLOUD_CREDENTIALS - cat ~/vertex-client-key.json

LANGCHAIN_TRACING_V2=true
LANGCHAIN_ENDPOINT="https://api.smith.langchain.com"
LANGCHAIN_API_KEY=your-service-api-key

JIRA_API_TOKEN=your-token
JIRA_USERNAME="email that you used to register with JIRA"
JIRA_INSTANCE_URL="https://YOUR-PROJECT.atlassian.net"
JIRA_PROJECT_KEY="JIRA project key"
JIRA_CLOUD=true

GITLAB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN=your-gitlab-token
GITLAB_URL="https://gitlab.com"
GITLAB_REPOSITORY="USERID/REPOSITORY"
GITLAB_BRANCH="devai"
GITLAB_BASE_BRANCH="main"

25. Bật các phương thức JIRA và GitLab

Mở Google Cloud Shell Editor rồi chỉnh sửa tệp review.py.

Tìm và huỷ đánh dấu các dòng bên dưới.

# from devai.commands.jira import create_jira_issue

create_jira_issue("Performance Review Results", response.text)
create_gitlab_issue_comment(response.text)
.
.
.
create_jira_issue("Security Review Results", response.text)
create_gitlab_issue_comment(response.text)

Chuyển sang thẻ "Source Control" – giai đoạn, xác nhận và đẩy thay đổi này.

Mở trang web GitLab rồi chuyển đến "Build" / "Pipelines".

Truy cập vào đường liên kết đến CircleCI để xem quy trình.

Xem xét các bình luận về vấn đề trên GitLab trong kho lưu trữ của bạn.

Xem xét các vấn đề mới được tạo trong dự án JIRA của bạn.

26. Xin chúc mừng!

Xin chúc mừng, bạn đã hoàn thành bài thực hành!

Nội dung đã đề cập:

Thêm các bước tự động hoá quy trình đánh giá mã GenAI trong GitHub, GitLab và CircleCI.
Các tác nhân LangChain ReAct để tự động hoá các tác vụ như bình luận về vấn đề trên GitLab và mở phiếu yêu cầu trên JIRA.

Bước tiếp theo:

Sắp có thêm nhiều buổi thực hành!

Dọn dẹp

Để tránh bị tính phí vào tài khoản Google Cloud của bạn cho các tài nguyên được dùng trong hướng dẫn này, hãy xoá dự án chứa các tài nguyên đó hoặc giữ lại dự án rồi xoá từng tài nguyên.

Xoá dự án

Cách dễ nhất để không bị tính phí là xoá dự án mà bạn đã tạo cho hướng dẫn này.