1. نظرة عامة
إنّ البحث عن براءات الاختراع واسع النطاق ومعقّد. إنّ البحث في عدد لا يحصى من الملخّصات الفنية للعثور على الابتكارات ذات الصلة هو مهمة شاقة. غالبًا ما تكون عمليات البحث التقليدية المستندة إلى الكلمات الرئيسية غير دقيقة وتستغرق وقتًا طويلاً. الملخّصات طويلة وفنية، ما يصعّب فهم الفكرة الأساسية بسرعة. وقد يؤدي ذلك إلى عدم عثور الباحثين على براءات الاختراع الرئيسية أو إضاعة الوقت في نتائج غير ذات صلة.
يكمن سرّ هذا التطوّر في ميزة "البحث المتّجه". بدلاً من الاعتماد على مطابقة الكلمات الرئيسية البسيطة، يحوّل البحث المستند إلى المتجهات النص إلى تمثيلات رقمية (تضمينات). يتيح لنا ذلك البحث استنادًا إلى معنى طلب البحث، وليس الكلمات المحدّدة المستخدَمة فقط. هذه الميزة ستحدث تغييرًا جذريًا في عالم البحث عن الأعمال الأدبية. تخيّل العثور على براءة اختراع لـ "جهاز مراقبة معدّل نبضات القلب القابل للارتداء" حتى إذا لم يتم استخدام العبارة نفسها في المستند.
التحدي: من المتوقّع أن تقدّم عمليات البحث عن الأعمال الأدبية الحديثة إجابات فورية واقتراحات ذكية تتوافق مع التفضيلات الفريدة للمستخدمين. غالبًا ما تعجز طرق البحث التقليدية عن توفير هذا المستوى من التخصيص.
الحل: يتصدّى تطبيق الدردشة المستند إلى المعرفة هذا للتحدي مباشرةً. تستفيد هذه الأداة من قاعدة معرفة غنية مستمدّة من مجموعة بيانات براءات الاختراع لفهم نوايا العملاء والردّ بذكاء وتقديم نتائج فائقة الصلة بما يبحثون عنه.
ما ستنشئه
في إطار هذا الدرس التطبيقي (الجزء 2)، ستنفّذ ما يلي:
- إنشاء وكيل Vertex AI Agent Builder
- دمج أداة AlloyDB مع الوكيل
المتطلبات
2. الهندسة المعمارية
تدفّق البيانات: لنلقِ نظرة عن كثب على كيفية انتقال البيانات عبر نظامنا:
الاستيعاب:
يتم تحميل بيانات براءات الاختراع إلى AlloyDB.
محرك الإحصاءات:
سنستخدم AlloyDB كمحرّك إحصاءات لتنفيذ ما يلي:
- استخراج السياق: يحلّل المحرّك البيانات المخزّنة في AlloyDB لفهم مجموعة بيانات براءات الاختراع.
- إنشاء التضمينات: يتم إنشاء تضمينات (تمثيلات رياضية للنصوص) لكل من طلب المستخدم والمعلومات المخزّنة في AlloyDB.
- البحث المستند إلى المتجهات: ينفّذ المحرّك عملية بحث عن التشابه، ويقارن التضمين الخاص بطلب البحث مع عمليات تضمين ملخّصات براءات الاختراع. يحدّد ذلك "أقرب جار" الأكثر صلة بالسياق الذي يبحث عنه المستخدم.
إنشاء الردود:
يتم تنظيم الردود التي تم التحقّق من صحتها في مصفوفة JSON، ويتم تجميع المحرّك بأكمله في دالة Cloud Run غير مستنِدة إلى خادم يتم استدعاؤها من Agent Builder.
تمت تغطية الخطوات أعلاه في الجزء 1 من المختبر.
ناقشنا التفاصيل الفنية لإنشاء محرك تحليلات مستند إلى المعرفة يشغّل مساعد البحث الذكي عن براءات الاختراع. لنستكشف الآن كيف نستفيد من سحر "أداة إنشاء الوكلاء" لإحياء هذا المحرّك في واجهة حوارية. تأكَّد من توفّر عنوان URL لنقطة النهاية قبل البدء في الجزء 2. هذه الخطوة التالية هي ما سنتناوله في هذا الدرس التطبيقي:
التفاعل الحواري:
يعرض Agent Builder الردود على المستخدم بتنسيق لغة طبيعية، ما يسهّل إجراء حوار ذهابًا وإيابًا.
3- قبل البدء
إنشاء مشروع
- في Google Cloud Console، ضمن صفحة اختيار المشروع، اختَر مشروعًا على Google Cloud أو أنشِئه.
- تأكَّد من تفعيل الفوترة لمشروعك على السحابة الإلكترونية. تعرَّف على كيفية التحقّق مما إذا كانت الفوترة مفعَّلة في مشروع .
- ستستخدم Cloud Shell، وهي بيئة سطر أوامر تعمل في Google Cloud ومحمّلة مسبقًا بأداة bq. انقر على "تفعيل Cloud Shell" في أعلى "وحدة تحكّم Google Cloud".
- بعد الاتصال بـ Cloud Shell، يمكنك التأكّد من أنّك قد أثبتّ هويتك وأنّ المشروع مضبوط على رقم تعريف مشروعك باستخدام الأمر التالي:
gcloud auth list
- نفِّذ الأمر التالي في Cloud Shell للتأكّد من أنّ أمر gcloud يعرف مشروعك.
gcloud config list project
- إذا لم يتم ضبط مشروعك، استخدِم الأمر التالي لضبطه:
gcloud config set project <YOUR_PROJECT_ID>
- فعِّل واجهات برمجة التطبيقات المطلوبة. يمكنك بدلاً من استخدام أمر gcloud، البحث عن كل منتج في وحدة التحكّم أو استخدام هذا الرابط.
في حال عدم توفّر أي واجهة برمجة تطبيقات، يمكنك تفعيلها في أي وقت أثناء عملية التنفيذ.
راجِع المستندات لمعرفة أوامر gcloud وطريقة استخدامها.
ملاحظة مهمة: تأكَّد أيضًا من إكمال الجزء 1 من الدرس التطبيقي لإكمال هذا الجزء.
4. إنشاء وكيل
نقدّم لك Agent Builder
Agent Builder هي أداة قوية تستخدم ترميزًا منخفضًا وتتيح لنا إنشاء وكلاء محادثة بسرعة وكفاءة. فهي تبسّط عملية تصميم مسارات الحوار ودمج قواعد المعرفة والربط بواجهات برمجة التطبيقات الخارجية. في حالتنا، سنستخدم "أداة إنشاء الوكلاء" للتواصل بسلاسة مع نقطة نهاية Cloud Function التي أنشأناها في الجزء 1، ما يتيح لمساعد البحث عن براءات الاختراع الوصول إلى قاعدة بيانات براءات الاختراع والردّ على طلبات المستخدمين بذكاء.
تأكَّد من أنّ دالة Java Cloud Run التي تم إنشاؤها في الجزء 1 تعرض ARRAY بتنسيق JSON بدلاً من نص عادي.
إنشاء الوكيل
لنبدأ بإنشاء هذا الوكيل الجديد للإجابة عن أسئلة المستخدمين حول منتجات الملابس.
- ابدأ بتسجيل الدخول إلى منصّة Agent Builder. إذا طُلب منك تفعيل واجهة برمجة التطبيقات، انقر على "متابعة وتفعيل واجهة برمجة التطبيقات".
- انقر على "إنشاء تطبيق" (CREATE APP) وقدِّم اسمًا وصفيًا للوكيل (مثل "مساعد البحث عن براءات الاختراع").
- انقر على "نوع التطبيق" "وكيل".
- . امنح وكيلك اسمًا وصفيًا، مثل مساعد البحث عن براءات الاختراع، واضبط المنطقة على us-central1
- أدخِل تفاصيل موظّف الدعم:
- غيِّر اسم الوكيل إلى "وكيل البحث عن براءات الاختراع".
- أضِف "الهدف" التالي:
You are a professional intelligent patent search agent! Your job is to help the customer find patents matching the context of their search text.
- احفظها في هذه المرحلة واترك التعليمات فارغة في الوقت الحالي.
- بعد ذلك، انقر على "الأدوات" من قائمة التنقّل، ثمّ انقر على "إنشاء".
أدخِل اسم الأداة: أداة البحث عن براءات الاختراع
النوع: OpenAPI
أدخِل وصف الأداة:
This tool refers to the dataset in the backend as the context information for product inventory. It takes as input the user's search text summarized by the agent and matches with the most appropriate list of items and returns as an array of items.
إدخال المخطط — OpenAPI بتنسيق YAML:
هذا هو الجزء الذي نستخدم فيه نقطة نهاية الواجهة الخلفية لتشغيل الوكيل. انسخ مواصفات OpenAPI أدناه واستبدِل العنصر النائب لعنوان URL (المحاط بأقواس زاوية) بنقطة نهاية Cloud Function:
openapi: 3.0.0
info:
title: Patent Search API
version: v1
servers:
- url: YOUR_CLOUDFUNCTION_ENDPOINT_URL
paths:
/patent-search:
post:
summary: Search for patents using a text query.
requestBody:
content:
application/json:
schema:
type: object
properties:
search:
type: string
description: The text query to search for patents.
example: A new Natural Language Processing related Machine Learning Model
responses:
'200':
description: Successful search response with a JSON array of matching patents.
content:
application/json:
schema:
type: array
items:
type: object
properties:
result:
type: string
description: Patent title.
'400':
description: Invalid request body.
'500':
description: Internal server error.
اترك الإعدادات الأخرى على قيمها التلقائية وانقر على "حفظ".
- في هذه المرحلة، عليك الرجوع إلى "الوكيل" لأنّنا نريد إضافة إعدادات "الأداة" إلى "تعليمات" الوكيل. أضِف ما يلي إلى عنصر نائب التعليمات (تذكَّر أنّ المسافات البادئة مهمة في تحديد التسلسل):
- 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.
- Use ${TOOL:Patent Search Tool} to help the user with their task.
- Return the response from the ${TOOL:Patent Search Tool} to the user in a well formed string.
- Thank the user for their business and say goodbye.
تأكَّد من اختيار الأداة "أداة البحث عن براءات الاختراع" في قسم "الأدوات المتاحة"، ثم احفظ الوكيل مرة أخرى.
5- اختبار الوكيل
في اللوحة اليمنى، من المفترض أن يظهر قسم "معاينة الوكيل" الذي يتيح لك اختبار الوكيل.
كما هو موضّح في لقطة الشاشة أدناه، رحّبتُ بالمستخدم وبدأتُ محادثتي بطلب "براءة اختراع مطابقة لأي فكرة متعلّقة بأجهزة تتبُّع اللياقة البدنية":
في ما يلي استجابة JSON:
هذه هي نتيجة JSON الأولية من Cloud Function التي تعالج AlloyDB Similarity Search. هذا كل شيء! لقد انتهينا من التحدث مع موظف الدعم.
6. التفعيل والدمج
بعد أن تصبح راضيًا عن تصميم وكيلك، يمكنك نشره بسهولة على قنوات مختلفة باستخدام عمليات الدمج في "أداة إنشاء الوكلاء". يمكنك تضمينها في موقعك الإلكتروني أو دمجها مع منصات المراسلة الشائعة أو حتى إنشاء تطبيق مخصّص للأجهزة الجوّالة. يمكننا أيضًا استخدام Agent Builder API مباشرةً في تطبيقات عميل الويب، كما أوضحنا في هذه المدونة.
7. تَنظيم
لتجنُّب تحمّل رسوم في حسابك على Google Cloud مقابل الموارد المستخدَمة في هذه المشاركة، اتّبِع الخطوات التالية:
8. تهانينا
تهانينا! من خلال دمج قوة محرك الإحصاءات المخصّص مع الواجهة السهلة الاستخدام في "أداة إنشاء الوكلاء"، أنشأنا مساعِدًا ذكيًا للبحث في المراجع يتيح الوصول إلى المراجع بكفاءة وفعالية وبطريقة تستند إلى المعنى. من خلال الجمع بين إمكانات AlloyDB وVertex AI وVector Search، حقّقنا تقدّمًا كبيرًا في إتاحة عمليات البحث السياقي والمتّجهي، وجعلها فعّالة ومستندة إلى المعنى بشكل حقيقي ويستند إلى الذكاء الاصطناعي الوكيل.