Vertex AI Search ব্যবহার করে একটি নো-কোড সার্বজনীন কর্মচারী হেল্পডেস্ক অ্যাপ তৈরি করুন।

১. ভূমিকা

এই কোডল্যাবে, আপনি ভার্টেক্স এআই সার্চ ব্যবহার করে একটি নো-কোড সার্বজনীন কর্মচারী হেল্পডেস্ক অ্যাপ তৈরি করবেন।

ধরুন, আপনি সিম্বাল (Cymbal) নামক একটি বিশ্বব্যাপী খুচরা বিক্রেতা প্রতিষ্ঠানে কাজ করেন। কর্মচারীদের প্রায়শই এই ধরনের প্রশ্ন থাকে, যেমন— “ব্যবসায়িক ভ্রমণের বুকিংয়ের জন্য নীতিমালা কী?” অথবা “আমাদের স্টকে কতগুলো স্নিকার্স আছে?”

সাধারণত, এই উত্তরগুলো খুঁজে পেতে আপনাকে সম্পূর্ণ ভিন্ন ভিন্ন সিস্টেমে সাইন ইন করতে হয়। বিভিন্ন সিস্টেম নিয়ে কাজ করার পাশাপাশি, আপনার প্রশ্নগুলোর উত্তর পেতে আপনাকে বিপুল পরিমাণ অসংগঠিত এইচআর ডেটা পড়তে হয় অথবা সংগঠিত আর্থিক ডেটার ওপর জটিল এসকিউএল কমান্ড চালাতে হয়।

এই কোডল্যাবে, আপনি একটি একক, সমন্বিত অ্যাপ তৈরি করবেন যা এই ডেটাসেটগুলির সাথে সংযুক্ত হবে এবং Vertex AI-এর Retrieval Augmented Generation (RAG) সক্ষমতা ব্যবহার করে কর্মীদের তাদের প্রশ্নের কথোপকথনমূলক ও বাস্তবভিত্তিক উত্তর পেতে সাহায্য করবে।

আপনি যা করবেন

এই কোডল্যাবে, আপনি নিম্নলিখিত ধাপগুলো সম্পন্ন করবেন:

• ডেটা সোর্স সেট আপ করুন। অসংগঠিত এইচআর ডকুমেন্টের জন্য একটি ক্লাউড স্টোরেজ বাকেট এবং সংগঠিত আর্থিক ডেটার জন্য একটি বিগকোয়েরি ডেটাসেট তৈরি করুন।
• ডেটা স্টোর কনফিগার করুন। আপনার ক্লাউড স্টোরেজ এবং বিগকোয়েরি ডেটা সোর্সের সাথে সংযুক্ত ভার্টেক্স এআই সার্চ ডেটা স্টোর তৈরি করুন।
• অ্যাপটি সংযুক্ত করুন। একটি Vertex AI Search অ্যাপ তৈরি করুন এবং উভয় ডেটা স্টোরকে এর সাথে লিঙ্ক করুন।
• অ্যাপটি পরীক্ষা করুন। উভয় ডেটা স্টোর থেকে তথ্য সংশ্লেষণ করে প্রাপ্ত সুপ্রতিষ্ঠিত উত্তর যাচাই করতে সমন্বিত সার্চ ইন্টারফেসটি ব্যবহার করুন।
• পরবর্তী পদক্ষেপগুলো অন্বেষণ করুন। জেনারেটিভ এআই মডেলটি টিউন করার এবং আপনার সার্চ অ্যাপটি ডেপ্লয় করার বিকল্পগুলো পর্যালোচনা করুন।

আপনার যা যা লাগবে

• ক্রোমের মতো একটি ওয়েব ব্রাউজার।
• বিলিং সক্ষম একটি গুগল ক্লাউড প্রজেক্ট।
• আপনার স্থানীয় মেশিনে গিট ইনস্টল করা আছে।

এই কোডল্যাবটি সকল স্তরের ডেভেলপারদের জন্য।

২. শুরু করার আগে

একটি গুগল ক্লাউড প্রজেক্ট তৈরি করুন এবং প্রয়োজনীয় এপিআইগুলো সক্রিয় করুন।

1. গুগল ক্লাউড কনসোলের প্রজেক্ট সিলেক্টর পেজে, একটি গুগল ক্লাউড প্রজেক্ট নির্বাচন করুন বা তৈরি করুন।
2. আপনার ক্লাউড প্রোজেক্টের জন্য বিলিং চালু আছে কিনা তা নিশ্চিত করুন। কোনো প্রোজেক্টে বিলিং চালু আছে কিনা তা কীভাবে পরীক্ষা করবেন, তা জেনে নিন।

প্রয়োজনীয় IAM ভূমিকা

এই কোডল্যাবটি ধরে নেয় যে আপনার গুগল ক্লাউড প্রজেক্টের জন্য আপনার প্রজেক্ট ওনার (Project Owner) রোল রয়েছে।

এপিআই সক্ষম করুন

1. Google Cloud কনসোলে, ‘Activate Cloud Shell’- এ ক্লিক করুন: আপনি যদি আগে কখনও Cloud Shell ব্যবহার না করে থাকেন, তাহলে একটি প্যানেল আসবে যেখানে আপনাকে বুস্ট সহ বা বুস্ট ছাড়া একটি বিশ্বস্ত পরিবেশে Cloud Shell চালু করার বিকল্প দেওয়া হবে। যদি আপনাকে Cloud Shell-কে অনুমোদন করতে বলা হয়, তাহলে ‘Authorize’-এ ক্লিক করুন।
2. ক্লাউড শেলে, সমস্ত প্রয়োজনীয় API সক্রিয় করুন:

   gcloud services enable \
     discoveryengine.googleapis.com \
     aiplatform.googleapis.com \
     bigquery.googleapis.com \
     storage.googleapis.com
   

৩. একটি গিটহাব রিপোজিটরি ক্লোন করুন

Cymbal এমপ্লয়ি হেল্পডেস্ক অ্যাপে সার্চ কীভাবে কাজ করে তা দেখানোর জন্য আপনার কিছু মক ফাইলের প্রয়োজন হবে। এই অংশে, এই ফাইলগুলো পাওয়ার জন্য আপনি আপনার লোকাল মেশিনে একটি GitHub রিপোজিটরি ক্লোন করবেন। পরবর্তী ধাপগুলোতে আপনি ক্লাউড কনসোল ইন্টারফেস ব্যবহার করে এই ফাইলগুলো Google Cloud-এ আপলোড করবেন।

1. আপনার স্থানীয় মেশিনের টার্মিনালে, next-26-sessions রিপোজিটরিটি ক্লোন করুন:

   git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/next-26-sessions.git
   

2. ডাউনলোড করা রিপোজিটরি ডিরেক্টরিতে যান:

   cd next-26-sessions/BRK1-063-the-knowledge-source/cymbal-employee-helpdesk
   

3. এই ডিরেক্টরিতে ডাউনলোড করা ফাইলগুলো অন্বেষণ করুন। আপনি লক্ষ্য করবেন যে সেখানে দুটি ফোল্ডার আছে: HR এবং Finance ।
   • HR । এই ফোল্ডারটিতে .doc , .txt , এবং .html ফাইলের মতো বেশ কিছু অসংগঠিত ফাইল রয়েছে। আপনাকে HR ফাইলগুলো একটি ক্লাউড স্টোরেজ বাকেটে আপলোড করতে হবে।
   • ফিন্যান্স । এই ফোল্ডারটিতে দুটি .jsonl ফাইল রয়েছে। আপনাকে এই ফাইলগুলো একটি BigQuery ডেটাসেটে আপলোড করতে হবে।

৪. অসংগঠিত ফাইলগুলির জন্য একটি ক্লাউড স্টোরেজ বাকেট তৈরি করুন।

এই অংশে, আপনি একটি ক্লাউড স্টোরেজ বাকেট তৈরি করবেন এবং 'ক্লোন এ গিটহাব রিপোজিটরি' বিভাগ থেকে ডাউনলোড করা ডকুমেন্টগুলো HR ফোল্ডারে আপলোড করবেন। অসংগঠিত ডেটা, যেমন এই উদাহরণের HR ডকুমেন্টগুলো, কোনো পূর্বনির্ধারিত ফরম্যাট অনুসরণ করে না এবং এতে টেক্সট ফাইল, ডকুমেন্ট বা মাল্টিমিডিয়া কন্টেন্ট অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে।

1. ক্লাউড কনসোলে, বাকেটস পৃষ্ঠায় যান।
2. তৈরি করুন- এ ক্লিক করুন।
3. "Create a bucket" পেজে, একটি বাকেটের নাম লিখুন। নামটি অবশ্যই বিশ্বব্যাপী অনন্য হতে হবে। উদাহরণস্বরূপ: cymbal-app-hr-12 ।
4. পূর্বনির্ধারিত বিকল্পগুলো অপরিবর্তিত রাখুন।
5. Create-এ ক্লিক করুন। বাকেটটি তৈরি হয়ে যাবে এবং Bucket details পেজটি প্রদর্শিত হবে। যদি আপনি Bucket details পেজটি দেখতে না পান, তাহলে এইমাত্র তৈরি করা বাকেটটিতে ক্লিক করুন।
6. Bucket details পেজে, Upload > Upload folder-এ ক্লিক করুন এবং তারপরে Clone a GitHub repository সেকশন থেকে ডাউনলোড করা HR ফোল্ডারটি সিলেক্ট করুন।
7. আপলোডটি নিশ্চিত করুন।
8. বাকেট ডিটেইলস পেজে, ফাইলগুলোর তালিকা দেখতে HR ফোল্ডারটিতে ক্লিক করুন।

৫. স্ট্রাকচার্ড ফাইলগুলির জন্য একটি BigQuery ডেটাসেট তৈরি করুন।

এই অংশে, আপনি একটি BigQuery ডেটাসেট তৈরি করবেন এবং 'ক্লোন এ গিটহাব রিপোজিটরি' বিভাগ থেকে ডাউনলোড করা ' Finance ফোল্ডারের ডকুমেন্টগুলো একটি নতুন টেবিলে লোড করবেন। স্ট্রাকচার্ড ডেটা, যেমন এই উদাহরণের আর্থিক ডকুমেন্টগুলো, একটি পূর্বনির্ধারিত ফরম্যাট অনুসরণ করে, যা একটি ডেটাবেসের রেকর্ডের মতো।

1. ক্লাউড কনসোলে, BigQuery পৃষ্ঠায় যান।
2. এক্সপ্লোরার প্যানে, আপনার প্রজেক্টের নামে ক্লিক করুন এবং তারপরে ভিউ অ্যাকশনস (তিনটি উল্লম্ব ডট) > ক্রিয়েট ডেটাসেট-এ ক্লিক করুন।
3. ডেটা সেট তৈরি করার প্যানে, ডেটা সেট আইডি হিসেবে cymbal_finance লিখুন।
4. ডেটার অবস্থানের জন্য, US (multiple regions in United States) নির্বাচন করুন।
5. ডিফল্ট অপশনগুলো অপরিবর্তিত রেখে 'Create dataset'-এ ক্লিক করুন।
6. এক্সপ্লোরার প্যানে আপনার প্রজেক্টটি এক্সপ্যান্ড করুন এবং cymbal_finance ডেটাসেটটিতে ক্লিক করুন।
7. ডেটা সেট বিবরণ প্যানে, টেবিল তৈরি করুন- এ ক্লিক করুন।
8. টেবিল তৈরি করার পৃষ্ঠার সোর্স বিভাগে, নিম্নলিখিত কাজগুলো করুন:
   1. টেবিল তৈরি করার জন্য, আপলোড নির্বাচন করুন।
   2. ফাইল নির্বাচন করার জন্য, ব্রাউজ-এ ক্লিক করুন, আপনার ডাউনলোড করা Finance ফোল্ডারটিতে যান এবং cymbal_employee_finance.jsonl ফাইলটি নির্বাচন করুন।
   3. ফাইল ফরম্যাটের জন্য JSONL (নিউলাইন ডিলিমিটেড JSON) নির্বাচন করুন।
9. গন্তব্য (Destination) অংশে টেবিলের নাম হিসেবে employee_finance লিখুন।
10. স্কিমা বিভাগে, অটো-ডিটেক্ট চেকবক্সটি নির্বাচন করুন।
11. অন্যান্য ডিফল্ট সেটিংস অপরিবর্তিত রেখে ' টেবিল তৈরি করুন' বোতামে ক্লিক করুন।
12. একটি নতুন টেবিলে ডেটা লোড করতে ৭ থেকে ১১ নম্বর ধাপগুলো পুনরাবৃত্তি করুন। ধাপ ৮খ-তে, product_inventory.jsonl নির্বাচন করুন, এবং ধাপ ৯-এ, টেবিলের নাম হিসেবে product_inventory লিখুন। যদি আপনি ডেটাসেট ডিটেইলস প্যানে টেবিলগুলো দেখতে না পান, তাহলে রিফ্রেশ-এ ক্লিক করুন।
13. আপনি যদি ডেটাসেট এবং দুটি টেবিল সফলভাবে তৈরি করে থাকেন, তবে এটি নিচের ছবির মতো দেখতে হবে:

৬. একটি ভার্টেক্স এআই সার্চ অ্যাপ তৈরি করুন

1. ক্লাউড কনসোলে, ভার্টেক্স এআই সার্চ পেজে যান।
2. কাস্টম সার্চ (সাধারণ) টাইলে, ক্রিয়েট- এ ক্লিক করুন।
3. সার্চ অ্যাপ কনফিগারেশন পেজে, ‘এন্টারপ্রাইজ এডিশন ফিচারস’ এবং ‘জেনারেটিভ রেসপন্সেস’ অপশনগুলো সিলেক্ট করা আছে কিনা তা নিশ্চিত করুন।
4. আপনার অ্যাপটির নাম দিন cymbal-employee-portal ।
5. কোম্পানির নাম হিসেবে Cymbal Corp লিখুন।
6. আপনার অ্যাপের অবস্থান global রাখুন।
7. চালিয়ে যান-এ ক্লিক করুন।

৭. ডেটা স্টোর তৈরি ও সংযুক্ত করুন

ডেটা স্টোর পেজে, আপনি আপনার অ্যাপের সাথে সংযুক্ত করার জন্য ডেটা স্টোর তৈরি করবেন। আপনাকে অবশ্যই তিনটি ডেটা স্টোর তৈরি করতে হবে: একটি অসংগঠিত এইচআর ডেটার জন্য এবং দুটি সংগঠিত আর্থিক ডেটার জন্য।

অসংগঠিত ডেটার জন্য একটি ডেটা স্টোর তৈরি করুন

1. ডেটা স্টোর পেজে, ডেটা স্টোর তৈরি করুন- এ ক্লিক করুন।
2. ডেটা উৎস নির্বাচন করার জন্য, ক্লাউড স্টোরেজ নির্বাচন করুন।
3. ক্লাউড স্টোরেজ থেকে ডেটা ইম্পোর্ট করার প্যানে, আনস্ট্রাকচার্ড ডেটা ইম্পোর্ট (ডকুমেন্ট সার্চ এবং RAG)- এ যান এবং ডকুমেন্টস নির্বাচন করুন।
4. সিঙ্ক্রোনাইজেশন ফ্রিকোয়েন্সি অপশনটি ওয়ান-টাইম হিসেবে রাখুন।
5. যে ফোল্ডার বা ফাইলটি ইম্পোর্ট করতে চান, তা নির্বাচন করতে ফোল্ডার-এ ক্লিক করুন।
6. gs://... ফিল্ডে, 'Create a Cloud Storage bucket for unstructured files ' সেকশনে আপনার তৈরি করা বাকেটটির নাম লিখুন। উদাহরণস্বরূপ, যদি বাকেটটির নাম cymbal-app-hr-12 হয়, তাহলে নামটি cymbal-app-hr-12/HR হিসেবে লিখুন। HR ফোল্ডার থেকে ইনজেস্ট করলে এটি নিশ্চিত হয় যে এই ডেটা স্টোরে শুধুমাত্র HR ডকুমেন্টগুলোই অন্তর্ভুক্ত থাকবে।
7. চালিয়ে যান-এ ক্লিক করুন।
8. ডেটা স্টোরের নাম হিসেবে cymbal-hr লিখুন।
9. চালিয়ে যান-এ ক্লিক করুন।
10. সাধারণ মূল্য নির্ধারণের বিকল্পটি বজায় রাখুন।
11. তৈরি করুন- এ ক্লিক করুন।

Create-এ ক্লিক করার পর, আপনাকে Data stores পৃষ্ঠায় ফিরিয়ে আনা হবে।

কাঠামোগত ডেটার জন্য ডেটা স্টোর তৈরি করুন

আপনি BigQuery থেকে স্ট্রাকচার্ড ডেটার জন্য দুটি ডেটা স্টোর তৈরি করবেন: একটি কর্মচারীদের আর্থিক তথ্যের জন্য এবং অন্যটি পণ্যের ইনভেন্টরির জন্য।

কর্মচারীদের আর্থিক তথ্যের জন্য একটি ডেটা স্টোর তৈরি করুন

1. ডেটা স্টোর পেজে, আবার ক্রিয়েট ডেটা স্টোর-এ ক্লিক করুন।
2. ডেটা উৎস নির্বাচন করার জন্য, BigQuery নির্বাচন করুন।
3. স্ট্রাকচার্ড ডেটা ইম্পোর্টের জন্য, আপনার নিজস্ব স্কিমাসহ BigQuery টেবিলটি নির্বাচন করুন।
4. সিঙ্ক্রোনাইজেশন ফ্রিকোয়েন্সি অপশনটি ওয়ান-টাইম হিসেবে রাখুন।
5. যে টেবিলটি ইম্পোর্ট করতে চান তা নির্বাচন করতে, ব্রাউজ-এ ক্লিক করুন। যে সিলেক্ট পাথ ডায়ালগটি খুলবে, সেখানে আপনার প্রজেক্টের cymbal_finance ডেটাসেট থেকে employee_finance টেবিলটি নির্বাচন করুন। আপনি অন্যান্য প্রজেক্ট থেকে একই নামের টেবিল দেখতে পারেন, তাই নিশ্চিত করুন যে আপনি আপনার প্রজেক্ট থেকেই টেবিলটি নির্বাচন করছেন।
6. চালিয়ে যান-এ ক্লিক করুন।
7. রিভিউ স্কিমা এবং কী প্রোপার্টি নির্ধারণ পৃষ্ঠাটি পর্যালোচনা করুন।
8. চালিয়ে যান-এ ক্লিক করুন।
9. ডেটা স্টোরের নাম হিসেবে cymbal-finance লিখুন।
10. চালিয়ে যান-এ ক্লিক করুন।
11. সাধারণ মূল্য নির্ধারণের বিকল্পটি বজায় রাখুন।
12. তৈরি করুন- এ ক্লিক করুন।

Create-এ ক্লিক করার পর, আপনাকে Data stores পৃষ্ঠায় ফিরিয়ে আনা হবে।

পণ্যের ইনভেন্টরি ডেটার জন্য একটি ডেটা স্টোর তৈরি করুন

1. ডেটা স্টোর পেজে, আবার ক্রিয়েট ডেটা স্টোর-এ ক্লিক করুন।
2. ডেটা উৎস নির্বাচন করার জন্য, BigQuery নির্বাচন করুন।
3. স্ট্রাকচার্ড ডেটা ইম্পোর্টের জন্য, আপনার নিজস্ব স্কিমাসহ BigQuery টেবিলটি নির্বাচন করুন।
4. সিঙ্ক্রোনাইজেশন ফ্রিকোয়েন্সি অপশনটি ওয়ান-টাইম হিসেবে রাখুন।
5. যে টেবিলটি ইম্পোর্ট করতে চান তা নির্বাচন করতে, ব্রাউজ-এ ক্লিক করুন। যে সিলেক্ট পাথ ডায়ালগটি খুলবে, সেখানে আপনার প্রজেক্টের cymbal_finance ডেটাসেট থেকে product_inventory টেবিলটি নির্বাচন করুন।
6. চালিয়ে যান-এ ক্লিক করুন।
7. রিভিউ স্কিমা এবং কী প্রোপার্টি নির্ধারণ পৃষ্ঠাটি পর্যালোচনা করুন।
8. চালিয়ে যান-এ ক্লিক করুন।
9. ডেটা স্টোরের নাম হিসেবে cymbal-inventory লিখুন।
10. চালিয়ে যান-এ ক্লিক করুন।
11. সাধারণ মূল্য নির্ধারণের বিকল্পটি বজায় রাখুন।
12. তৈরি করুন- এ ক্লিক করুন।

Create-এ ক্লিক করার পর, আপনাকে Data stores পৃষ্ঠায় ফিরিয়ে আনা হবে।

৮. আপনার অ্যাপের সাথে ডেটা স্টোর সংযুক্ত করুন

এখন আপনি ডেটা স্টোর পেজের তালিকায় তিনটি ডেটা স্টোর দেখতে পাবেন: cymbal-hr (unstructured), cymbal-finance (structured), এবং cymbal-inventory (structured)। এই ডেটা স্টোরগুলোকে আপনার অ্যাপের সাথে সংযুক্ত করতে, এই ধাপগুলো অনুসরণ করুন:

1. ডেটা স্টোর পেজে, আপনার এইমাত্র তৈরি করা তিনটি ডেটা স্টোর— cymbal-hr , cymbal-finance , এবং cymbal-inventory নির্বাচন করুন। এগিয়ে যাওয়ার আগে নিশ্চিত করুন যে আপনি তিনটি ডেটা স্টোরই নির্বাচন করেছেন।
2. চালিয়ে যান-এ ক্লিক করুন।
3. সাধারণ মূল্য নির্ধারণের বিকল্পটি বজায় রাখুন।
4. তৈরি করুন- এ ক্লিক করুন।

৯. সিম্বাল কর্মচারী পোর্টাল অ্যাপটি পরীক্ষা করুন

1. cymbal-employee-portal অ্যাপে, Preview-তে ক্লিক করুন।
2. এখানে অনুসন্ধান বাক্সে, নিম্নলিখিত প্রশ্নটি লিখুন:

   What are the stipends that I get as an employee of Cymbal located in London?
   

3. পণ্য মজুদ সম্পর্কিত একটি প্রশ্ন লিখুন:

   How many units of sneakers do we have in stock?
   

4. আরেকটি প্রশ্ন লিখুন:

   What is the stipend for an executive in Cymbal?
   

লক্ষ্য করুন, সার্চ অ্যাপটি তার উত্তর তৈরি করার জন্য কীভাবে একাধিক উৎস থেকে তথ্য সংগ্রহ করেছে। এই প্রশ্নগুলোর উত্তর দেওয়ার জন্য, অ্যাপটি BigQuery-তে সংরক্ষিত কাঠামোগত আর্থিক ডেটা এবং ক্লাউড স্টোরেজে থাকা অকাঠামোগত এইচআর ডকুমেন্ট—উভয় ক্ষেত্রেই অনুসন্ধান চালিয়েছে।

এটি বিভিন্ন ডেটা ফরম্যাট এবং বিচ্ছিন্ন ডেটা স্টোর থেকে উত্তরগুলোকে সংশ্লেষণ করে একটি একক, সুসংহত অভিজ্ঞতায় পরিণত করার ক্ষেত্রে ভার্টেক্স এআই সার্চের সক্ষমতা প্রদর্শন করে।

আরও নির্ভুল এবং ডোমেন-নির্দিষ্ট উত্তর প্রদানের জন্য আপনি এআই মডেলটিকে টিউনও করতে পারেন। জেনারেটিভ অভিজ্ঞতা কাস্টমাইজ করার বিষয়ে আরও তথ্যের জন্য, 'Get answers and follow-ups' ডকুমেন্টেশনটি দেখুন।

১০. আপনার অ্যাপ স্থাপন করার বিকল্পসমূহ

যদিও অ্যাপ্লিকেশনটি ব্যবহারকারীদের কাছে পৌঁছে দেওয়া এই কোডল্যাবের আওতার বাইরে, বাস্তব পরিস্থিতিতে এটি কীভাবে কাজ করে তা জানা সহায়ক। আপনার প্রতিষ্ঠানের কর্মপ্রবাহে আপনার Vertex AI Search অ্যাপটিকে একীভূত করার জন্য আপনার কাছে বেশ কয়েকটি বিকল্প রয়েছে:

• পূর্ব-নির্মিত ওয়েব উইজেট। আপনি একটি HTML script ট্যাগ ব্যবহার করে আপনার কোম্পানির বিদ্যমান ইন্ট্রানেট বা ওয়েব পেজগুলিতে সরাসরি একটি ব্যবহারযোগ্য সার্চ বা চ্যাট ইন্টারফেস এম্বেড করতে পারেন। ব্যবহারকারীদের কাছে আপনার অ্যাপ পৌঁছে দেওয়ার এটিই সবচেয়ে দ্রুততম উপায়।
• কাস্টম এপিআই ইন্টিগ্রেশন। ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতার উপর সম্পূর্ণ নিয়ন্ত্রণের জন্য, আপনি ভার্টেক্স এআই সার্চ REST API অথবা ক্লায়েন্ট লাইব্রেরি (যেমন পাইথন, নোড.জেএস, বা জাভা) ব্যবহার করে একেবারে শুরু থেকে একটি কাস্টম ফ্রন্টএন্ড তৈরি করতে পারেন।

দ্রষ্টব্য: UI এম্বেড করার বিষয়ে আরও বিস্তারিত জানতে, “Add a search widget” ডকুমেন্টেশনটি দেখুন।

১১. পরিষ্কার করুন

আপনার গুগল ক্লাউড অ্যাকাউন্টে চলমান চার্জ এড়াতে, এই কোডল্যাব চলাকালীন তৈরি করা রিসোর্সগুলো মুছে ফেলুন:

1. ক্লাউড কনসোলে, ভার্টেক্স এআই সার্চ পেজে যান।
2. বিদ্যমান অ্যাপগুলি দেখুন -এ ক্লিক করুন।
3. cymbal-employee-portal অ্যাপটির জন্য, 'More' বেছে নিতে তিনটি উল্লম্ব ডটে ক্লিক করুন এবং তারপরে 'Delete'-এ ক্লিক করুন।
4. মুছে ফেলার বিষয়টি নিশ্চিত করতে স্ক্রিনে প্রদর্শিত নির্দেশাবলী অনুসরণ করুন।
5. ডেটা স্টোরগুলো মুছে ফেলতে, কনসোলের বাম দিকের নেভিগেশন প্যানেলে থাকা ‘ডেটা স্টোর’ অপশনে ক্লিক করুন।
6. cymbal-hr , cymbal-finance , এবং cymbal-inventory ডেটা স্টোরগুলো মুছে ফেলুন:
   1. cymbal-hr ডেটা স্টোরের জন্য, 'More' বিকল্পটি বেছে নিতে তিনটি উল্লম্ব ডটে ক্লিক করুন এবং তারপরে 'Delete'-এ ক্লিক করুন।
   2. মুছে ফেলার বিষয়টি নিশ্চিত করতে স্ক্রিনে প্রদর্শিত নির্দেশাবলী অনুসরণ করুন।
   3. cymbal-finance ডেটা স্টোরের জন্য, 'More' বেছে নিতে তিনটি উল্লম্ব ডটে ক্লিক করুন এবং তারপরে 'Delete'-এ ক্লিক করুন।
   4. মুছে ফেলার বিষয়টি নিশ্চিত করতে স্ক্রিনে প্রদর্শিত নির্দেশাবলী অনুসরণ করুন।
   5. cymbal-inventory ডেটা স্টোরের জন্য, 'More' বিকল্পের জন্য তিনটি উল্লম্ব ডটে ক্লিক করুন এবং তারপরে 'Delete'-এ ক্লিক করুন।
   6. মুছে ফেলার বিষয়টি নিশ্চিত করতে স্ক্রিনে প্রদর্শিত নির্দেশাবলী অনুসরণ করুন।
7. Buckets পৃষ্ঠায় যান এবং আপনার তৈরি করা বাকেটটি মুছে ফেলুন (উদাহরণস্বরূপ, cymbal-app-hr-12 )।
8. BigQuery পৃষ্ঠায় গিয়ে cymbal_finance ডেটাসেটটি মুছে ফেলুন।

১২. অভিনন্দন

মিশন সম্পন্ন! আপনি Vertex AI Search ব্যবহার করে সফলভাবে একটি সমন্বিত এন্টারপ্রাইজ সার্চ অভিজ্ঞতা তৈরি করেছেন।

ক্লাউড স্টোরেজে থাকা আপনার অসংগঠিত এন্টারপ্রাইজ ডেটা এবং BigQuery-এর সংগঠিত রেকর্ডের মধ্যেকার সংযোগ স্থাপন করে, আপনি এমন একটি শক্তিশালী টুল তৈরি করেছেন যা জটিল ব্যবসায়িক যুক্তি সম্পাদনে সক্ষম—এবং এই সবকিছুই করা সম্ভব হয়েছে এক লাইন মেশিন লার্নিং কোড না লিখেই।

আপনি যা শিখেছেন

• ইনজেশন: ক্লাউড স্টোরেজ থেকে আনস্ট্রাকচার্ড ডকুমেন্ট এবং BigQuery থেকে স্ট্রাকচার্ড ডেটা কীভাবে Vertex AI Search-এ ইনজেস্ট করবেন।
• একাধিক ডেটা স্টোরে কোয়েরি করা । স্ট্রাকচার্ড এবং আনস্ট্রাকচার্ড উভয় ডেটা থেকে সমন্বিত উত্তর তৈরি করার জন্য একটি মাল্টি-ডেটা স্টোর সার্চ অ্যাপে কীভাবে কোয়েরি করতে হয়।
• টিউনিং এবং কাস্টমাইজেশন । আরও নির্ভুল ও ডোমেন-নির্দিষ্ট উত্তর প্রদানের জন্য জেনারেটিভ এআই মডেলগুলোকে কীভাবে টিউন করা যায়।
• স্থাপনের বিকল্পসমূহ । পূর্ব-নির্মিত উইজেট বা কাস্টম এপিআই ব্যবহার করে এই যুক্তি-ক্ষমতাকে বাস্তব-জগতের অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে একীভূত করার বিভিন্ন উপায়।

রেফারেন্স নথি

• ভার্টেক্স এআই অনুসন্ধান ডকুমেন্টেশন