Trợ lý GenAI trong Slack để hỏi đáp về tài liệu và hành động bằng lệnh gọi API

1. Tổng quan

Trong phòng thí nghiệm này, bạn sẽ tạo một Tác nhân AI tạo sinh, kết nối tác nhân đó với ứng dụng Cloud Run và tích hợp tác nhân vào không gian làm việc Slack.

Kiến thức bạn sẽ học được

Lớp học lập trình này có một số phần chính:

Triển khai ứng dụng Cloud Run để tích hợp với Gemini API
Tạo và triển khai Trợ lý đàm thoại trong các ứng dụng AI
Tích hợp Agent vào Slack
Định cấu hình kho dữ liệu cho tính năng Hỏi và đáp đối với tài liệu PDF

Điều kiện tiên quyết

Phòng thí nghiệm 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 mã 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.

Bật Gemini for Google Cloud 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 của Google Cloud Run, hãy giải thích về Cloud Run cho một Nhà phát triển Kubernetes được chứng nhận trong 5 điểm chính ngắn gọn.
Bạn là Quản lý sản phẩm Cloud Run của Google Cloud, hãy giải thích cho một 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 chọn lọc của bên thứ ba. 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

Bạn có một số lựa chọn để kiểm thử câu lệnh.

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.

Ứng dụng web Gemini (gemini.google.com)

Ứng dụng web Google Gemini (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. Nhân bản kho lưu trữ

Quay lại bảng điều khiển Cloud của Google rồi kích hoạt Cloud Shell bằng cách nhấp vào biểu tượng ở bên phải thanh tìm kiếm.

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

Trong cửa sổ dòng lệnh vừa mở, hãy chạy các lệnh sau

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

cd genai-for-developers

git checkout slack-agent-jira-lab

Nhấp vào "Mở trình chỉnh sửa"

Sử dụng mục trình đơn "File / Open Folder", hãy mở "genai-for-developers".

Mở một cửa sổ dòng lệnh mới

5. Tạo tài khoản dịch vụ

Tạo tài khoản dịch vụ mới. Bạn sẽ dùng tài khoản dịch vụ này để thực hiện các lệnh gọi API đến Vertex AI Gemini API từ ứng dụng Cloud Run.

Định cấu hình thông tin dự án bằng thông tin dự án trên Qwiklabs.

Ví dụ: qwiklabs-gcp-00-2c10937585bb

gcloud config set project YOUR_QWIKLABS_PROJECT_ID

Tạo một tài khoản dịch vụ.

export LOCATION=us-central1
export PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project)
export SERVICE_ACCOUNT_NAME='vertex-client'
export DISPLAY_NAME='Vertex Client'

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

Cấp vai trò.

gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID --member="serviceAccount:$SERVICE_ACCOUNT_NAME@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" --role="roles/aiplatform.admin"

gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID --member="serviceAccount:$SERVICE_ACCOUNT_NAME@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" --role="roles/aiplatform.user"

gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID --member="serviceAccount:$SERVICE_ACCOUNT_NAME@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" --role="roles/cloudbuild.builds.editor"

gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID --member="serviceAccount:$SERVICE_ACCOUNT_NAME@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" --role="roles/artifactregistry.admin"

gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID --member="serviceAccount:$SERVICE_ACCOUNT_NAME@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" --role="roles/storage.admin"

gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID --member="serviceAccount:$SERVICE_ACCOUNT_NAME@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" --role="roles/run.admin"

gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID --member="serviceAccount:$SERVICE_ACCOUNT_NAME@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" --role="roles/secretmanager.secretAccessor"

Bật các dịch vụ bắt buộc để sử dụng API Vertex AI và cuộc trò chuyện với Gemini.

gcloud services enable \
    generativelanguage.googleapis.com \
    aiplatform.googleapis.com \
    cloudaicompanion.googleapis.com \
    dialogflow.googleapis.com \
    run.googleapis.com \
    cloudresourcemanager.googleapis.com \
    discoveryengine.googleapis.com

Bật các dịch vụ bắt buộc để sử dụng API Vertex AI và cuộc trò chuyện với Gemini.

gcloud services enable \
    artifactregistry.googleapis.com \
    cloudbuild.googleapis.com \
    runapps.googleapis.com \
    workstations.googleapis.com \
    servicemanagement.googleapis.com \
    secretmanager.googleapis.com \
    containerscanning.googleapis.com

Sử dụng Gemini Code Assist để giải thích mã

Mở tệp "devai-api/app/routes.py", sau đó nhấp chuột phải vào bất kỳ vị trí nào trong tệp rồi chọn "Gemini Code Assist > Explain this"" trong trình đơn theo bối cảnh.

Xem phần giải thích của Gemini về tệp đã chọn.

6. Triển khai Devai-API lên Cloud Run

Kiểm tra để đảm bảo bạn đang ở đúng thư mục.

cd ~/genai-for-developers/devai-api

Trong phòng thí nghiệm này, chúng ta sẽ làm theo các phương pháp hay nhất và sử dụng Secret Manager để lưu trữ và tham chiếu các giá trị Mã truy cập và Khoá API LangChain trong Cloud Run.

Đặt các biến môi trường. Chạy lệnh này mà không có bất kỳ thay đổi nào.

export JIRA_API_TOKEN=your-jira-token
export JIRA_USERNAME="YOUR-EMAIL"
export JIRA_INSTANCE_URL="https://YOUR-JIRA-PROJECT.atlassian.net"
export JIRA_PROJECT_KEY="YOUR-JIRA-PROJECT-KEY"
export JIRA_CLOUD=true

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

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

Tạo và lưu trữ một số bí mật trong Secret Manager.

echo -n $JIRA_API_TOKEN | \
 gcloud secrets create JIRA_API_TOKEN \
 --data-file=-

echo -n $GITLAB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN | \
 gcloud secrets create GITLAB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN \
 --data-file=-

echo -n $LANGCHAIN_API_KEY | \
 gcloud secrets create LANGCHAIN_API_KEY \
 --data-file=-

Triển khai ứng dụng lên Cloud Run.

gcloud run deploy devai-api \
  --source=. \
  --region="$LOCATION" \
  --allow-unauthenticated \
  --service-account vertex-client \
  --set-env-vars PROJECT_ID="$PROJECT_ID" \
  --set-env-vars LOCATION="$LOCATION" \
  --set-env-vars GITLAB_URL="$GITLAB_URL" \
  --set-env-vars GITLAB_REPOSITORY="$GITLAB_REPOSITORY" \
  --set-env-vars GITLAB_BRANCH="$GITLAB_BRANCH" \
  --set-env-vars GITLAB_BASE_BRANCH="$GITLAB_BASE_BRANCH" \
  --set-env-vars JIRA_USERNAME="$JIRA_USERNAME" \
  --set-env-vars JIRA_INSTANCE_URL="$JIRA_INSTANCE_URL" \
  --set-env-vars JIRA_PROJECT_KEY="$JIRA_PROJECT_KEY" \
  --set-env-vars JIRA_CLOUD="$JIRA_CLOUD" \
  --set-env-vars LANGCHAIN_TRACING_V2="$LANGCHAIN_TRACING_V2" \
  --update-secrets="LANGCHAIN_API_KEY=LANGCHAIN_API_KEY:latest" \
  --update-secrets="GITLAB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN=GITLAB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN:latest" \
  --update-secrets="JIRA_API_TOKEN=JIRA_API_TOKEN:latest" \
  --min-instances=1 \
  --max-instances=3

Trả lời Y để tạo kho lưu trữ Docker Artifact Registry.

Deploying from source requires an Artifact Registry Docker repository to store built containers. A repository named [cloud-run-source-deploy] in 
region [us-central1] will be created.

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

Yêu cầu Gemini giải thích lệnh:

What does this command do?

gcloud run deploy devai-api \
  --source=. \
  --region="$LOCATION" \
  --allow-unauthenticated \
  --service-account vertex-client \
  --set-env-vars PROJECT_ID="$PROJECT_ID" \
  --set-env-vars LOCATION="$LOCATION" \
  --set-env-vars GITLAB_URL="$GITLAB_URL" \
  --set-env-vars GITLAB_REPOSITORY="$GITLAB_REPOSITORY" \
  --set-env-vars GITLAB_BRANCH="$GITLAB_BRANCH" \
  --set-env-vars GITLAB_BASE_BRANCH="$GITLAB_BASE_BRANCH" \
  --set-env-vars JIRA_USERNAME="$JIRA_USERNAME" \
  --set-env-vars JIRA_INSTANCE_URL="$JIRA_INSTANCE_URL" \
  --set-env-vars JIRA_PROJECT_KEY="$JIRA_PROJECT_KEY" \
  --set-env-vars JIRA_CLOUD="$JIRA_CLOUD" \
  --set-env-vars LANGCHAIN_TRACING_V2="$LANGCHAIN_TRACING_V2" \
  --update-secrets="LANGCHAIN_API_KEY=LANGCHAIN_API_KEY:latest" \
  --update-secrets="GITLAB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN=GITLAB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN:latest" \
  --update-secrets="JIRA_API_TOKEN=JIRA_API_TOKEN:latest" \
  --min-instances=1 \
  --max-instances=3

Xem quy trình gcloud run deploy SERVICE_NAME --source=. bên dưới. Tìm hiểu thêm.

Trong quá trình này, lệnh này sẽ sử dụng buildpacks và Cloud Build của Google Cloud để tự động tạo hình ảnh vùng chứa từ mã nguồn mà không cần cài đặt Docker trên máy hoặc thiết lập gói bản dựng hay Cloud Build. Tức là lệnh duy nhất được mô tả ở trên sẽ thực hiện những việc mà nếu không có lệnh này thì bạn sẽ phải dùng lệnh gcloud builds submit và gcloud run deploy.

Nếu bạn đã cung cấp Dockerfile(như chúng ta đã làm trong kho lưu trữ này), thì Cloud Build sẽ sử dụng Dockerfile đó để tạo hình ảnh vùng chứa thay vì dựa vào các gói bản dựng để tự động phát hiện và tạo hình ảnh vùng chứa. Để tìm hiểu thêm về buildpack, hãy xem tài liệu.

Xem nhật ký Cloud Build trong Bảng điều khiển.

Xem lại hình ảnh Docker đã tạo trong Artifact Registry.

Xem thông tin chi tiết về phiên bản Cloud Run trong Cloud Console.

Kiểm thử điểm cuối bằng cách chạy lệnh curl.

curl -X POST \
   -H "Content-Type: application/json" \
   -d '{"prompt": "PROJECT-100"}' \
   $(gcloud  run services list --filter="(devai-api)" --format="value(URL)")/generate

Câu trả lời sẽ ở định dạng markdown. Hiển thị ở chế độ xem trước để dễ đọc hơn.

7. Ứng dụng AI

Trong thanh tìm kiếm của Google Cloud Console, hãy nhập và mở "AI Applications".

Tạo ứng dụng Conversational Agent:

Chọn "Build your own".

Nhập "Agent" cho Tên hiển thị rồi nhấp vào "Tạo".

Đặt tên cho Playbook:

Agent

Đặt mục tiêu:

Help users with questions about JIRA project

Hướng dẫn thiết lập:

- Greet the users, then ask how you can help them today.
- Summarize the user's request and ask them to confirm that you understood correctly.
  - If necessary, seek clarifying details.
- Thank the user for their business and say goodbye.

Nhấp vào "Save":

Kiểm thử Agent bằng cách sử dụng tính năng trò chuyện mô phỏng ở bên phải:

Theo dõi các cuộc trò chuyện tương tự như dưới đây:

Cấu hình Công cụ của nhân viên hỗ trợ

Di chuột lên biểu tượng cờ lê ở bên trái. Mở trình đơn Công cụ rồi tạo một Công cụ mới:

Chọn OpenAPI trong trình đơn thả xuống Loại.

Đặt tên công cụ:

jira-project-status

Nội dung mô tả bộ phim:

Provides JIRA project status

Chuyển đổi thẻ và kiểm tra đầu ra của bảng điều khiển cho URL dịch vụ Cloud Run. Sao chép giá trị URL của dịch vụ.

Đặt giản đồ (YAML) – thay thế YOUR CLOUD RUN URL.

openapi: 3.0.0
info:
 title: CR API
 version: 1.0.0
 description: >-
   This is the OpenAPI specification of a service.
servers:
 - url: 'https://YOUR CLOUD RUN URL'
paths:

 /generate:
   post:
     summary: Request impl
     operationId: generate
     requestBody:
       description: Request impl
       required: true
       content:
         application/json:
           schema:
             $ref: '#/components/schemas/Prompt'
     responses:
       '200':
         description: Generated
         content:
           application/json:
             schema:
               $ref: '#/components/schemas/ProjectStatus'
                  
components:
 schemas:
   Prompt:
     type: object
     required:
       - prompt
     properties:
       prompt:
         type: string
   ProjectStatus:
     type: object
     required:
       - message
     properties:
       message:
         type: string

Lưu cấu hình Công cụ:

Quay lại phần Cấu hình trợ lý bằng cách chọn "Sổ tay" trong trình đơn bên trái và cập nhật hướng dẫn sử dụng công cụ này:

Thêm hướng dẫn sử dụng công cụ mới rồi nhấp vào "Save":

- Use ${TOOL: jira-project-status} to help the user with JIRA project status.

Chuyển sang thẻ "Examples" rồi thêm ví dụ mới:

Đặt tên hiển thị:

jira-project-flow

Sử dụng trình đơn ở dưới cùng để mô hình hoá cuộc trò chuyện giữa người dùng và nhân viên hỗ trợ:

Ví dụ về quy trình:

Câu trả lời của nhân viên hỗ trợ: Mã dự án là gì?

Hoạt động đầu vào của người dùng: TEST-PROJECT-100

Sử dụng công cụ: jira-project-status

Phản hồi của nhân viên hỗ trợ: Thông tin chi tiết về trạng thái dự án.

Hãy tham khảo thông tin dưới đây để tạo ví dụ.

Nhấp vào Save. Quay lại Trình mô phỏng tác nhân và đặt lại mọi cuộc trò chuyện hiện có. Kiểm thử quy trình.

Xin chúc mừng! Bằng cách tích hợp các công cụ được liên kết với ứng dụng(API) được triển khai trên Cloud Run, bạn đã thành công trong việc cho phép Agent thực hiện các hành động và mở rộng khả năng của Agent.

Tham khảo Các phương pháp hay nhất cho các tác nhân đàm thoại

Xem các chế độ cài đặt có sẵn cho nhân viên hỗ trợ

Cài đặt ghi nhật ký – Bật Cloud Logging
Tích hợp Git – Tính năng tích hợp Git cho phép bạn đẩy và kéo tác nhân từ một kho lưu trữ Git.
Lựa chọn mô hình tạo sinh
Giới hạn mã thông báo(đầu vào và đầu ra)

Xem các chế độ kiểm soát của Trình mô phỏng tác nhân:

8. Tích hợp với Slack

Mở trình đơn Integrations (Tích hợp) rồi nhấp vào "Connect" trên ô Slack.

Mở đường liên kết và tạo một ứng dụng Slack mới tại https://api.slack.com/apps

Chọn trong "Manifest" (Tệp kê khai):

Chọn một không gian làm việc để phát triển ứng dụng

Chuyển sang YAML rồi dán tệp kê khai này:

display_information:
  name: Agent
  description: Agent
  background_color: "#1148b8"
features:
  app_home:
    home_tab_enabled: false
    messages_tab_enabled: true
    messages_tab_read_only_enabled: false
  bot_user:
    display_name: Agent
    always_online: true
oauth_config:
  scopes:
    bot:
      - app_mentions:read
      - chat:write
      - im:history
      - im:read
      - im:write
      - incoming-webhook
settings:
  event_subscriptions:
    request_url: https://dialogflow-slack-4vnhuutqka-uc.a.run.app
    bot_events:
      - app_mention
      - message.im
  org_deploy_enabled: false
  socket_mode_enabled: false
  token_rotation_enabled: false

Nhấp vào "Tạo":

Cài đặt vào Workspace:

Chọn kênh "#general" rồi nhấp vào "Cho phép"

Trong phần "Thông tin cơ bản / Thông tin đăng nhập ứng dụng", hãy sao chép "Khoá bí mật để ký" và đặt khoá này trong chế độ tích hợp Slack của Agent làm giá trị cho trường "Mã thông báo để ký".

Mở "OAuth & Permissions" (OAuth và quyền) rồi sao chép "Bot User OAuth Token" (Mã thông báo OAuth của người dùng bot) và đặt mã này trong chế độ tích hợp Slack của Agent làm giá trị cho trường "Access token" (Mã truy cập).

Đặt các trường bắt buộc rồi nhấp vào "Bắt đầu".

Giá trị "Access Token" của Agent là "Bot User OAUth Token" từ Slack.

Giá trị "Mã thông báo ký" của tác nhân là "Khoá bí mật ký" của Slack.

Sao chép "URL webhook" rồi quay lại phần cấu hình ứng dụng Slack.

Mở phần "Event Subscriptions" (Đăng ký nhận thông báo về sự kiện) rồi dán URL.

Lưu các thay đổi.

Mở "Slack" rồi thêm một tác nhân bằng cách nhập "@Agent".

Ví dụ: thêm một ứng dụng có tên "@CX".

Yêu cầu trợ lý cung cấp bản tóm tắt dự án trên JIRA.

Xin chúc mừng! Bạn đã tích hợp thành công Agent vào không gian làm việc trên Slack.

9. Hỏi và đáp về tài liệu PDF

Phần này trình bày cách thiết lập một kho dữ liệu bằng tài liệu PDF và liên kết kho dữ liệu đó với Agent, cho phép chức năng Hỏi và đáp dựa trên nội dung của tài liệu.

Tạo bộ chứa Cloud Storage

Mở Cloud Shell: https://shell.cloud.google.com/

Đặt tên bộ chứa bằng 5 chữ số cuối của dự án GCP. Ví dụ: pdf-docs-3dw21

BUCKET_NAME=pdf-docs-LAST-5-DIGITS-OF-YOUR-PROJECT

Tạo một bộ chứa và tải một tài liệu PDF lên.

gcloud storage buckets create gs://$BUCKET_NAME \
    --location=us \
    --default-storage-class=STANDARD \
    --no-public-access-prevention \
    --uniform-bucket-level-access

wget https://services.google.com/fh/files/misc/exec_guide_gen_ai.pdf 

gsutil cp exec_guide_gen_ai.pdf gs://$BUCKET_NAME

Cấu hình kho dữ liệu

Quay lại Agent Console rồi mở "Agent", cuộn xuống rồi nhấp vào "+ Data store".

Hãy sử dụng các giá trị sau:

Tên công cụ: pdf-docs

Loại: Data store

Thông tin mô tả: pdf-docs

Nhấp vào "Save"

Nhấp vào biểu tượng "Add data stores" ở cuối trang. Sau đó, hãy nhấp vào "Create new data store".

Chọn "Cloud Storage" làm nguồn dữ liệu.

Chọn: Unstructured documents

Sau đó, chọn thư mục/nhóm tài nguyên GCS.

Chọn "us" cho vị trí lưu trữ dữ liệu.

Đối với loại tên kho dữ liệu: "pdf-docs"

Chọn "Digital parser" trong trình đơn thả xuống.

Bật tính năng phân đoạn nâng cao.

Bật tiêu đề cấp trên trong các khối.

Nhấp vào "Create".

Nhấp vào kho dữ liệu rồi xem xét Tài liệu, Hoạt động và Cấu hình xử lý.

Quá trình nhập sẽ mất khoảng 5 đến 10 phút.

Các lựa chọn Phân tích cú pháp và Phân đoạn

Bạn có thể kiểm soát việc phân tích cú pháp nội dung theo những cách sau:

Trình phân tích cú pháp kỹ thuật số. Theo mặc định, trình phân tích cú pháp kỹ thuật số sẽ bật cho tất cả các loại tệp, trừ phi bạn chỉ định một loại trình phân tích cú pháp khác. Trình phân tích cú pháp kỹ thuật số sẽ xử lý các tài liệu đã được nhập nếu không có trình phân tích cú pháp mặc định nào khác được chỉ định cho kho dữ liệu hoặc nếu trình phân tích cú pháp được chỉ định không hỗ trợ loại tệp của một tài liệu đã được nhập.
Phân tích cú pháp bằng công nghệ OCR cho tệp PDF. Bản dùng thử công khai. Nếu dự định tải tệp PDF được quét hoặc tệp PDF có văn bản bên trong hình ảnh lên, bạn có thể bật trình phân tích cú pháp OCR để cải thiện việc lập chỉ mục PDF. Xem bài viết Giới thiệu về việc phân tích cú pháp bằng công nghệ OCR cho tệp PDF.
Trình phân tích cú pháp bố cục. Bật trình phân tích cú pháp bố cục cho tệp HTML, PDF hoặc DOCX nếu bạn dự định sử dụng Vertex AI Search cho RAG. Hãy xem phần Phân đoạn tài liệu cho RAG để biết thông tin về trình phân tích cú pháp này và cách bật trình phân tích cú pháp.

Tìm hiểu thêm về cách phân tích cú pháp và chia tài liệu thành các đoạn.

Cấu hình công cụ

Quay lại màn hình cấu hình Công cụ của nhân viên hỗ trợ và làm mới các kho dữ liệu hiện có.

Chọn kho dữ liệu mà bạn vừa tạo rồi nhấp vào "Confirm".

Định cấu hình cơ sở.

Nhập "Google Cloud" cho tên công ty.

Cài đặt tải trọng – đánh dấu vào "Include snippets in Conversational Messenger response payload"". Đặt giá trị thành 5.

Nhấp vào "Lưu".

Cấu hình hướng dẫn cho nhân viên hỗ trợ

Quay lại phần Cấu hình tác nhân.

Thêm chỉ dẫn mới:

- Provide detailed answer to users questions about the exec guide to gen ai using information in the ${TOOL:pdf-docs}

Lưu cấu hình.

Tạo ví dụ cho công cụ PDF-Docs

Chuyển sang thẻ Ví dụ. Tạo ví dụ mới: Guide to generative AI

Sử dụng thao tác "+":

Thêm "hoạt động đầu vào của người dùng":

What are the main capabilities for generative AI?

Thêm "Sử dụng công cụ".

Công cụ và hành động: "pdf-docs"

Thông tin đầu vào (requestBody)

{
  "query": "Main capabilities for generative AI",
  "filter": "",
  "userMetadata": {},
  "fallback": ""
}

Đầu ra của công cụ:

{
  "answer": "Detailed answer about main capabilities for generative AI",
  "snippets": [
    {
      "uri": "https://storage.cloud.google.com/pdf-docs-49ca4/exec_guide_gen_ai.pdf",
      "text": "Detailed answer about main capabilities",
      "title": "exec_guide_gen_ai"
    }
  ]
}

Thêm "Phản hồi của nhân viên hỗ trợ"

Detailed answer about main capabilities. 

https://storage.cloud.google.com/pdf-docs-49ca4/exec_guide_gen_ai.pdf

Ví dụ về cấu hình:

Cấu hình lệnh gọi công cụ:

Chuyển sang trình mô phỏng để kiểm thử cấu hình.

Câu hỏi:

What are the 10 steps in the exec guide?

Chọn "Agent" trong trình đơn thả xuống Lời kêu gọi và nhấp vào "Save as example".

Đặt tên là "user-question-flow".

Đặt nội dung tóm tắt: "Agent helped user answer question based on the pdf document" rồi nhấp vào Lưu.

Định dạng câu trả lời của tác nhân và thêm đường liên kết đến tài liệu PDF trong phần đầu ra của công cụ.

Lưu ví dụ.

Quay lại trình mô phỏng rồi nhấp vào "Replay conversation". Kiểm tra định dạng phản hồi mới. Nếu thấy lỗi sau khi lưu ví dụ, có thể bạn phải làm mới cửa sổ trình duyệt và bắt đầu lại cuộc trò chuyện bằng cách gửi lại câu lệnh:

What are the 10 steps in the exec guide?

Đặt câu hỏi khác:

What are the main capabilities in the exec guide?

Tài liệu PDF nguồn.

Câu hỏi:

What should I consider when evaluating projects?

Tài liệu PDF nguồn.

Câu hỏi:

What are the priority use cases in Retail and CPG in the exec guide?

Tài liệu PDF nguồn.

Xin chúc mừng! Giờ đây, Agent có thể đưa ra câu trả lời chính xác dựa trên các tài liệu PDF.

10. Tác nhân cài sẵn

Tiếp theo, bạn sẽ khám phá các Đặc vụ được tạo sẵn trong trình đơn ở bên trái.

Chọn một trong các tác nhân và triển khai tác nhân đó. Khám phá chế độ thiết lập, hướng dẫn và các công cụ của Agent.

11. Xin chúc mừng!

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

Nội dung đã đề cập:

Cách tạo và triển khai Nhân viên hỗ trợ đàm thoại
Cách thêm Công cụ cho Agent được hỗ trợ bởi ứng dụng Cloud Run
Cách tích hợp tác nhân vào không gian làm việc trên Slack
Cách định cấu hình kho dữ liệu cho tính năng Hỏi và đáp về tài liệu PDF

Bước tiếp theo:

Tham khảo Các phương pháp hay nhất cho các tác nhân đàm thoại

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 loại bỏ phí thanh toán là xoá dự án mà bạn đã tạo cho hướng dẫn này.