Bookshelf 數據分析：使用 Gemini 建構 Java Cloud Run 應用程式，將 BigQuery 資料傳送到網頁

1. 簡介

你喜歡閱讀書籍，但在眾多選擇中感到不知所措嗎？想像一下，如果有個 AI 輔助應用程式，不但能推薦適合你的閱讀內容，還能根據你偏好的類型提供精簡摘要，讓你一窺書籍精髓，那該有多好。在本程式碼研究室中，我將引導您使用 BigQuery、Vertex AI 和 Cloud Run，在 Gemini 的協助下建構這類應用程式。

專案總覽

我們的使用案例圍繞在以下 4 個重要元素上：

• 書籍資料庫：BigQuery 公開資料集的網際網路書籍檔案將做為我們的完整書籍目錄。
• AI 摘要引擎：Google Cloud Functions 配備 Gemini-Pro 語言模型，可根據使用者要求產生精闢的摘要。
• BigQuery 整合：BigQuery 中的遠端函式，可呼叫 Cloud 函式來提供隨選書籍摘要和主題。
• 使用者介面：在 Cloud Run 中託管的網頁應用程式，這個應用程式可為使用者提供查看結果的網頁應用程式。

我們已將整個專案實作分為 3 個程式碼研究室，本程式碼研究室涵蓋以下清單中的程式碼研究室 3：

程式碼研究室 1：使用 Gemini 建構 Gemini 應用程式的 Java Cloud 函式。

程式碼研究室 2：使用 Gemini 搭配 BigQuery 建構僅限 SQL 的生成式 AI 應用程式。

程式碼研究室 3：使用 Gemini 建立可與 BigQuery 互動的 Java Spring Boot 網頁應用程式。

2. 使用 Gemini 搭配 BigQuery 建構 Spring Boot 網頁應用程式

建構項目

• 建立必要的 BigQuery 資料集和資料表。
• 與 BigQuery 互動，以擷取書籍資料並在網站上顯示的 Java Spring Boot 網頁應用程式。
• 這個應用程式已部署至 Cloud Run。
• 您將透過 Gemini 導入這些步驟。

3. 需求條件

• Chrome 或 Firefox 等瀏覽器
• 已啟用計費功能的 Google Cloud 專案
• 建議您在第 1 部分的程式碼研究室使用 Gemini 為生成式 AI 應用程式建構 Java Cloud Function程式碼研究室中，部署 Cloud Function。
• 條件：如果您目前可以使用免費的 Google Cloud 抵免額連結 (工作坊主辦單位可能已為您提供)，請先按照下方頁面中的操作說明，完成啟用抵免額和建立專案的步驟。如果沒有這個連結，請繼續執行下列專案和結帳必要條件步驟：

建立專案

如果您已啟用帳單帳戶，並使用上述條件步驟中提及的連結建立專案，可以略過下列步驟。

1. 在 Google Cloud 控制台的專案選取器頁面中，選取或建立 Google Cloud 專案。
2. 確認 Cloud 專案已啟用計費功能。瞭解如何檢查專案是否已啟用計費功能。

啟用 Cloud Shell

1. 您將使用 Cloud Shell，這是在 Google Cloud 中執行的指令列環境，並預先載入 bq：

在 Cloud 控制台中，按一下右上角的「啟用 Cloud Shell」：

2. 連線至 Cloud Shell 後，您應會發現自己通過驗證，且專案已設為您的專案 ID。在 Cloud Shell 中執行下列指令，確認您已通過驗證：

gcloud auth list

3. 在 Cloud Shell 中執行下列指令，確認 gcloud 指令知道您的專案

gcloud config list project

4. 如果您尚未設定專案，請使用下列指令進行設定：

gcloud config set project <YOUR_PROJECT_ID>

如要瞭解 gcloud 指令和用法，請參閱說明文件。

4. 啟用 Gemini 和必要的 API

啟用 Gemini

1. 請前往 Gemini Marketplace 啟用 API。您也可以使用下列指令：

gcloud services enable cloudaicompanion.googleapis.com --project PROJECT_ID

2. 前往 Gemini 頁面，然後點選「開始對話」。

啟用其他必要的 API

我們要如何做到這一點？那麼問 Gemini，我們嗎？但在開始之前，請記住：

注意：LLM 並非確定性，因此，當你嘗試這些提示時，收到的回覆可能會與我的螢幕截圖不同。

前往 Gemini 即時通訊主控台，方法是按一下 Google Cloud 控制台右上角搜尋列旁的「Open Gemini」圖示。

在「請輸入提示」部分輸入以下問題：

How do I enable the BigQuery and Cloud Run apis using gcloud command?

您會收到下圖所示的回應：

複製該指令 (您可以使用指令片段頂端的複製圖示)，然後在 Cloud Shell 終端機中執行，啟用相應服務：

• bigquery.googleapis.com
• run.googleapis.com

5. 探索適用於書籍資料的 BigQuery 公開資料集

首先，請熟悉 BigQuery 公開資料集，其中包含許多 網路檔案書籍的相關資訊。如果您無法透過這個連結前往 internetarchivebooks 資料集，請按照下列步驟探索資料集，或者參考以下說明文件：

您可以在 BigQuery Explorer 窗格中找到這個公開資料集。您可以在 BigQuery 控制台的左側找到這項資訊。

在搜尋列中輸入「gdelt-bq」或「internetArchivebooks」，然後按一下 [搜尋所有專案]。展開搜尋結果，並為網際網路封存書籍加上星號，如下圖所示：

。

展開資料集，按一下 gdelt-bq.internetarchivebooks，然後預覽 1920 資料表中的資料。這個表格包含 1920 年封存的書籍。

如要查看我們在後續章節中會使用的結構定義，請執行下列查詢：

select * from  `gdelt-bq.internetarchivebooks.1920` limit 5;

本程式碼研究室會使用以下三個欄位：

• BookMeta_Title (書名)
• 主題 (主題以 ‘;' 分隔)
• BookMeta_FullText (書籍完整內容)

6. 使用 Gemini 建立基本 Java Cloud Run 範本

按一下 Cloud Shell 終端機右上角的「Open Editor」(開啟編輯器) 圖示，即可開啟 Cloud Shell 編輯器 (我通常會在不同的分頁中同時開啟終端機和編輯器，這樣就能在一個分頁中編寫程式碼，並在另一個分頁中進行建構)。

開啟編輯器後，請確認編輯器控制台右下角的 Gemini 標誌處於啟用狀態 (且未取消)。此外，請確認左下角的 Google Cloud 專案指向您要使用的現有專案。如果這些專案處於「未啟用」狀態，請按一下並授權，選取要指向的 Google Cloud 專案，並啟用專案。

兩者都已啟用後，請按一下左下角的專案名稱，然後在隨即顯示的「Cloud Code」彈出式清單中，向下捲動至「New Application」。

在清單中選取 Cloud Run 應用程式。在彈出式清單中選取 Java：

在結果清單中，輸入專案名稱「bookshelf-web」(不要輸入 helloworld)，然後按一下「OK」。

太棒了！您已使用 Gemini 啟動簡單的 Java Cloud Run 應用程式，除了啟用和啟動設定之外，您並未執行其他操作，對嗎？

您應該會看到以下專案結構：

您現在可以部署應用程式了。但這並不是我們推出這項功能的原因。我們仍需納入網頁應用程式的主要功能，也就是從 BigQuery 資料庫擷取分析資料，並在網頁上顯示。

如要這麼做，您可以自由新增更多提示，並透過 Gemini 逐步開發程式碼，或自行編寫邏輯。我會同時使用這兩種方法。

7. 新增依附元件，在網頁應用程式中使用 BigQuery

應用程式已完成引導程序，因此我們可以修改應用程式來源和屬性。首先，讓我們新增依附元件。等 Gemini 推薦你吧。

在 Cloud Code 編輯器中，確認狀態列在右下角顯示 Gemini 處於活動狀態，且已選取左下角的有效 Google Cloud 專案。

在 Cloud Code 編輯器中前往 pom.xml 檔案，在 </dependencies> 標記正上方，輸入下列提示註解：

<!-- What maven dependency should I include to access BigQuery in the app-->

我取得的結果如下圖所示：

為方便起見，在此貼上依附元件。如果您的建議出現版本標記，您可以不用理會。

<dependency>
 <groupId>com.google.cloud</groupId>
 <artifactId>google-cloud-bigquery</artifactId>
</dependency>

8. 更新來源，將書架資料傳送到網路

將 HelloWorldController.java 程式碼替換為以下程式碼：

package cloudcode.helloworld.web;
import java.util.UUID;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.JobId;
import com.google.cloud.bigquery.Job;
import com.google.cloud.bigquery.JobInfo;
import com.google.cloud.bigquery.QueryJobConfiguration;
import com.google.cloud.bigquery.TableResult;
import com.google.cloud.bigquery.FieldValueList;


@RestController
public final class HelloWorldController {


  /**
   * Create an endpoint for the landing page
   * @return the BigQuery analytics results string to the web
   */


  @GetMapping("/")
  public String helloWorld() throws Exception {
    /* Connect to bigquery and write a select SQL to fetch Title, Theme and Summary fields from the table `bookshelf.bookshelf_theme` if you have executed the codelab 1 of this series, if not just directly use records from gdelt-bq.internetarchivebooks.1920 table */

 
String query = "SELECT  BookMeta_Title || ' (' || Themes || ') ' as summary  from gdelt-bq.internetarchivebooks.1920 limit 10 ";


    BigQuery bigquery = BigQueryOptions.getDefaultInstance().getService();
    QueryJobConfiguration queryConfig =
        QueryJobConfiguration.newBuilder(query)
            .setUseLegacySql(false)
            .build();
    // Create a job ID so that we can safely retry.
    JobId jobId = JobId.of(UUID.randomUUID().toString());
    Job queryJob = bigquery.create(JobInfo.newBuilder(queryConfig).setJobId(jobId).build());
    // Wait for the query to complete.
    queryJob = queryJob.waitFor();
    // Check for errors
    if (queryJob == null) {
      throw new RuntimeException("Job no longer exists");
    } else if (queryJob.getStatus().getError() != null) {
      throw new RuntimeException(queryJob.getStatus().getError().toString());
    }
    // Get the results.
    TableResult result = queryJob.getQueryResults();
    String responseString = "";
    // Print all pages of the results.
    for (FieldValueList row : result.iterateAll()) {
      responseString += row.get("summary").getStringValue() + ".         \n";
      System.out.printf("%s\n", row.get("summary").getStringValue());
    }
    return responseString;
  }
}

我們已對來源檔案進行下列變更：

1. 在 HelloWorldController.java 中將 @Controller 更新為 @RestController。
2. 替換 helloWorld() 方法的內容，包括對 BigQuery 的呼叫、執行擷取資料的查詢，以列出書籍的標題和主題。
3. 這項更新可讓您在載入時傳回索引檢視畫面範本，並以字串形式傳回回應給網頁。

重要注意事項：請務必更新下列內容

4. 更新 HelloWorldControllerTests.Java 檔案，將目前的 mvc.perform(...) 叫用註解掉。

Gemini 程式碼解釋

我們已將程式碼提供給您，並說明我們對來源檔案做了哪些變更。您也可以視需要使用 Gemini 取得程式碼說明和/或程式碼註解。您可以嘗試以下幾種方法：

1. 利用 IDE 開啟 HelloWorldController.java 檔案，前往 IDE 中的 Chat 面板，並提供下列提示：Explain this。請參閱 Gemini 提供的詳細說明。您隨時可以使用這項功能，取得程式碼的說明。
2. 您可以醒目顯示程式碼中的任何特定程式碼片段或行 (例如 @GetMapping("/"))，然後使用以下提示：解釋這個。這項功能只會針對您選取的程式碼行或程式碼片段提供詳細說明。
3. 您甚至可以嘗試使用其他方式查詢代碼。例如，您可以選取下列程式碼行

BigQuery bigquery = BigQueryOptions.getDefaultInstance().getService();

並提出以下查詢：「如果 BigQuery 變數為空值，會發生什麼情況？」4. 您也可以請 Gemini 協助改善或重構程式碼。例如，您可以選取 helloWorld() 方法的整段程式碼，並提供以下提示：「如何改善或重構這段程式碼？」查看 Gemini 提供的建議。

9. 建構及部署

前往 Cloud Shell 的「Terminal」。確認該指令在終端機中指向專案 ID。

使用 cd 指令前往專案目錄：

cd bookshelf-web

依序執行下列指令，確認應用程式是否在本機執行。

mvn package

mvn spring-boot:run

現在，按一下 [網頁預覽] 按鈕，然後按一下 [透過以下通訊埠預覽：8080] 選項，如下所示：

確認您可以在 Cloud Shell 機器本機上執行應用程式。

接下來，我們來詢問 Gemini 如何在 Cloud Run 上部署這個網頁應用程式。如要前往 Gemini Chat，請在 Google Cloud 控制台中按一下「Open Gemini」按鈕。

這是我的提示：

What is the gcloud command to deploy my app to cloud run without having to containerize, only by giving the source file?

以下是回應：

讓我們在 gcloud 指令中替換服務名稱和區域預留位置，如以下程式碼片段所示：

gcloud run deploy bookshelf-web --source . --allow-unauthenticated --region $REGION

請在 Cloud Shell 終端機中執行這項指令。您應該會看到幾個後續問題，請選取適當的回覆，然後您應該會看到部署作業的進度：

只需要幾分鐘的時間，應用程式便能以無伺服器的方式部署至 Google Cloud。按一下已部署 Cloud Run 的應用程式，並在網頁上查看結果：

10. 恭喜

恭喜！我們成功建構、部署及測試 Java Cloud Run 網頁應用程式，使用 Gemini 執行書架數據分析。在接下來的工作中，請向 Gemini 要求從 Google Cloud 控制台刪除已部署的 Cloud Run 服務，並按照回覆步驟操作，清理資源。