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如何在 Cloud Run 部署採用 Gemini 的聊天應用程式

1. 簡介

總覽

在本程式碼研究室中，您將瞭解如何使用 Vertex AI Gemini API 和 Vertex AI 用戶端程式庫，建立以節點編寫的基本聊天機器人。這個應用程式使用 Google Cloud Firestore 支援的快速工作階段存放區。

課程內容

如何使用 htmx、tailwindcs 和 express.js 建構 Cloud Run 服務
如何使用 Vertex AI 用戶端程式庫向 Google API 進行驗證
如何建立與 Gemini 模型互動的聊天機器人
如何在沒有 Docker 檔案的情況下部署至 Cloud Run 服務
如何使用 Google Cloud Firestore 支援的快速工作階段儲存庫

2. 設定和需求

必要條件

您已登入 Cloud 控制台。
先前已部署 Cloud Run 服務。舉例來說，您可以按照從原始碼部署網路服務的快速入門導覽課程著手。

啟用 Cloud Shell

在 Cloud 控制台中，按一下「啟用 Cloud Shell」圖示。

如果您是第一次啟動 Cloud Shell，系統會顯示中繼畫面，說明這項服務的內容。如果系統顯示中繼畫面，請按一下「繼續」。

佈建並連線至 Cloud Shell 只需幾分鐘的時間。

這個虛擬機器已載入所有必要的開發工具。提供永久的 5 GB 主目錄，而且在 Google Cloud 中運作，大幅提高網路效能和驗證能力。在本程式碼研究室中，您的大部分作業都可透過瀏覽器完成。

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

指令輸出

 Credentialed Accounts
ACTIVE  ACCOUNT
*       <my_account>@<my_domain.com>

To set the active account, run:
    $ gcloud config set account `ACCOUNT`

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

指令輸出

[core]
project = <PROJECT_ID>

如果尚未設定，請使用下列指令進行設定：

gcloud config set project <PROJECT_ID>

指令輸出

Updated property [core/project].

3. 啟用 API 並設定環境變數

啟用 API

開始使用本程式碼研究室之前，您必須先啟用多個 API。本程式碼研究室需要使用下列 API。您可以執行下列指令來啟用這些 API：

gcloud services enable run.googleapis.com \
    cloudbuild.googleapis.com \
    aiplatform.googleapis.com \
    secretmanager.googleapis.com

設定環境變數

您可以設定將在本程式碼研究室中使用的環境變數。

PROJECT_ID=<YOUR_PROJECT_ID>
REGION=<YOUR_REGION, e.g. us-central1>
SERVICE=chat-with-gemini
SERVICE_ACCOUNT="vertex-ai-caller"
SERVICE_ACCOUNT_ADDRESS=$SERVICE_ACCOUNT@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com
SECRET_ID="SESSION_SECRET"

4. 建立及設定 Firebase 專案

在 Firebase 控制台，按一下「新增專案」。
輸入 <YOUR_PROJECT_ID>，將 Firebase 新增至現有的其中一項 Google Cloud 專案
如果出現提示訊息，請詳閱並接受 Firebase 條款。
按一下「繼續」。
按一下「確認方案」即可確認訂閱 Firebase 計費方案。
您可以選擇在本程式碼研究室中啟用 Google Analytics。
按一下「新增 Firebase」。
專案建立完成後，按一下「Continue」。
在「建構」選單中，按一下「Firestore 資料庫」。
按一下 [Create database] (建立資料庫)。
從「位置」下拉式選單中選擇您的區域，然後點選「下一步」。
使用預設的「在正式環境中啟動」，然後點選「建立」。

5. 建立服務帳戶

Cloud Run 會使用這個服務帳戶呼叫 Vertex AI Gemini API。這個服務帳戶也有權讀取、寫入 Firestore，以及讀取 Secret Manager 的密鑰。

首先，請執行下列指令來建立服務帳戶：

gcloud iam service-accounts create $SERVICE_ACCOUNT \
  --display-name="Cloud Run to access Vertex AI APIs"

接著，將「Vertex AI 使用者」角色授予服務帳戶。

gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \
  --member serviceAccount:$SERVICE_ACCOUNT_ADDRESS \
  --role=roles/aiplatform.user

接著在 Secret Manager 中建立密鑰。Cloud Run 服務會以環境變數的形式存取這組密鑰，並在執行個體啟動時完成解析。進一步瞭解密鑰和 Cloud Run。

gcloud secrets create $SECRET_ID --replication-policy="automatic"
printf "keyboard-cat" | gcloud secrets versions add $SECRET_ID --data-file=-

並將 Secret Manager 中快速工作階段密鑰的存取權授予服務帳戶。

gcloud secrets add-iam-policy-binding $SECRET_ID \
    --member serviceAccount:$SERVICE_ACCOUNT_ADDRESS \
    --role='roles/secretmanager.secretAccessor'

最後，授予服務帳戶 Firestore 的讀取及寫入權限。

gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \
  --member serviceAccount:$SERVICE_ACCOUNT_ADDRESS \
  --role=roles/datastore.user

6. 建立 Cloud Run 服務

首先，建立原始碼的目錄，並以 cd 指向該目錄。

mkdir chat-with-gemini && cd chat-with-gemini

接著，建立含有以下內容的 package.json 檔案：

{
  "name": "chat-with-gemini",
  "version": "1.0.0",
  "description": "",
  "main": "app.js",
  "scripts": {
    "start": "node app.js",
    "nodemon": "nodemon app.js",
    "cssdev": "npx tailwindcss -i ./input.css -o ./public/output.css --watch",
    "tailwind": "npx tailwindcss -i ./input.css -o ./public/output.css",
    "dev": "npm run tailwind && npm run nodemon"
  },
  "keywords": [],
  "author": "",
  "license": "ISC",
  "dependencies": {
    "@google-cloud/connect-firestore": "^3.0.0",
    "@google-cloud/firestore": "^7.5.0",
    "@google-cloud/vertexai": "^0.4.0",
    "axios": "^1.6.8",
    "express": "^4.18.2",
    "express-session": "^1.18.0",
    "express-ws": "^5.0.2",
    "htmx.org": "^1.9.10"
  },
  "devDependencies": {
    "nodemon": "^3.1.0",
    "tailwindcss": "^3.4.1"
  }
}

接著，建立含有以下內容的 app.js 來源檔案。此檔案包含服務的進入點，且包含應用程式的主要邏輯。

const express = require("express");
const app = express();
app.use(express.urlencoded({ extended: true }));
app.use(express.json());
const path = require("path");

const fs = require("fs");
const util = require("util");
const { spinnerSvg } = require("./spinnerSvg.js");

// cloud run retrieves secret at instance startup time
const secret = process.env.SESSION_SECRET;

const { Firestore } = require("@google-cloud/firestore");
const { FirestoreStore } = require("@google-cloud/connect-firestore");
var session = require("express-session");
app.set("trust proxy", 1); // trust first proxy
app.use(
    session({
        store: new FirestoreStore({
            dataset: new Firestore(),
            kind: "express-sessions"
        }),
        secret: secret,
        /* set secure to false for local dev session history testing */
        /* see more at https://expressjs.com/en/resources/middleware/session.html */
        cookie: { secure: true },
        resave: false,
        saveUninitialized: true
    })
);

const expressWs = require("express-ws")(app);

app.use(express.static("public"));

// Vertex AI Section
const { VertexAI } = require("@google-cloud/vertexai");

// instance of Vertex model
let generativeModel;

// on startup
const port = parseInt(process.env.PORT) || 8080;
app.listen(port, async () => {
    console.log(`demo1: listening on port ${port}`);

    // get project and location from metadata service
    const metadataService = require("./metadataService.js");

    const project = await metadataService.getProjectId();
    const location = await metadataService.getRegion();

    // Vertex client library instance
    const vertex_ai = new VertexAI({
        project: project,
        location: location
    });

    // Instantiate models
    generativeModel = vertex_ai.getGenerativeModel({
        model: "gemini-1.0-pro-001"
    });
});

app.ws("/sendMessage", async function (ws, req) {
    if (!req.session.chathistory || req.session.chathistory.length == 0) {
        req.session.chathistory = [];
    }

    let chatWithModel = generativeModel.startChat({
        history: req.session.chathistory
    });

    ws.on("message", async function (message) {

        console.log("req.sessionID: ", req.sessionID);
        // get session id

        let questionToAsk = JSON.parse(message).message;
        console.log("WebSocket message: " + questionToAsk);

        ws.send(`<div hx-swap-oob="beforeend:#toupdate"><div
                        id="questionToAsk"
                        class="text-black m-2 text-right border p-2 rounded-lg ml-24">
                        ${questionToAsk}
                    </div></div>`);

        // to simulate a natural pause in conversation
        await sleep(500);

        // get timestamp for div to replace
        const now = "fromGemini" + Date.now();

        ws.send(`<div hx-swap-oob="beforeend:#toupdate"><div
                        id=${now}
                        class=" text-blue-400 m-2 text-left border p-2 rounded-lg mr-24">
                        ${spinnerSvg} 
                    </div></div>`);

        const results = await chatWithModel.sendMessage(questionToAsk);
        const answer =
            results.response.candidates[0].content.parts[0].text;

        ws.send(`<div
                        id=${now}
                        hx-swap-oob="true"
                        hx-swap="outerHTML"
                        class="text-blue-400 m-2 text-left border p-2 rounded-lg mr-24">
                        ${answer}
                    </div>`);

                    // save to current chat history
        let userHistory = {
            role: "user",
            parts: [{ text: questionToAsk }]
        };
        let modelHistory = {
            role: "model",
            parts: [{ text: answer }]
        };

        req.session.chathistory.push(userHistory);
        req.session.chathistory.push(modelHistory);

        // console.log(
        //     "newly saved chat history: ",
        //     util.inspect(req.session.chathistory, {
        //         showHidden: false,
        //         depth: null,
        //         colors: true
        //     })
        // );
        req.session.save();
    });

    ws.on("close", () => {
        console.log("WebSocket was closed");
    });
});

function sleep(ms) {
    return new Promise((resolve) => {
        setTimeout(resolve, ms);
    });
}

// gracefully close the web sockets
process.on("SIGTERM", () => {
    server.close();
});

建立 tailwindCSS 的 tailwind.config.js 檔案。

/** @type {import('tailwindcss').Config} */
module.exports = {
    content: ["./**/*.{html,js}"],
    theme: {
        extend: {}
    },
    plugins: []
};

建立 metadataService.js 檔案，取得已部署 Cloud Run 服務的專案 ID 和區域。這些值將用於對 Vertex AI 用戶端程式庫的執行個體執行個體化。

const your_project_id = "YOUR_PROJECT_ID";
const your_region = "YOUR_REGION";

const axios = require("axios");

module.exports = {
    getProjectId: async () => {
        let project = "";
        try {
            // Fetch the token to make a GCF to GCF call
            const response = await axios.get(
                "http://metadata.google.internal/computeMetadata/v1/project/project-id",
                {
                    headers: {
                        "Metadata-Flavor": "Google"
                    }
                }
            );

            if (response.data == "") {
                // running locally on Cloud Shell
                project = your_project_id;
            } else {
                // running on Clodu Run. Use project id from metadata service
                project = response.data;
            }
        } catch (ex) {
            // running locally on local terminal
            project = your_project_id;
        }

        return project;
    },

    getRegion: async () => {
        let region = "";
        try {
            // Fetch the token to make a GCF to GCF call
            const response = await axios.get(
                "http://metadata.google.internal/computeMetadata/v1/instance/region",
                {
                    headers: {
                        "Metadata-Flavor": "Google"
                    }
                }
            );

            if (response.data == "") {
                // running locally on Cloud Shell
                region = your_region;
            } else {
                // running on Clodu Run. Use region from metadata service
                let regionFull = response.data;
                const index = regionFull.lastIndexOf("/");
                region = regionFull.substring(index + 1);
            }
        } catch (ex) {
            // running locally on local terminal
            region = your_region;
        }
        return region;
    }
};

建立名為 spinnerSvg.js 的檔案

module.exports.spinnerSvg = `<svg class="animate-spin -ml-1 mr-3 h-5 w-5 text-blue-500"
                    xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"
                    fill="none"
                    viewBox="0 0 24 24"
                >
                    <circle
                        class="opacity-25"
                        cx="12"
                        cy="12"
                        r="10"
                        stroke="currentColor"
                        stroke-width="4"
                    ></circle>
                    <path
                        class="opacity-75"
                        fill="currentColor"
                        d="M4 12a8 8 0 018-8V0C5.373 0 0 5.373 0 12h4zm2 5.291A7.962 7.962 0 014 12H0c0 3.042 1.135 5.824 3 7.938l3-2.647z"
                    ></path></svg>`;

最後，為 tailwindCSS 建立 input.css 檔案。

@tailwind base;
@tailwind components;
@tailwind utilities;

現在，建立新的 public 目錄。

mkdir public
cd public

在該公開目錄中，為前端建立 index.html 檔案，用來使用 htmx。

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
    <head>
        <meta charset="UTF-8" />
        <meta
            name="viewport"
            content="width=device-width, initial-scale=1.0"
        />
        <script
            src="https://unpkg.com/htmx.org@1.9.10"
            integrity="sha384-D1Kt99CQMDuVetoL1lrYwg5t+9QdHe7NLX/SoJYkXDFfX37iInKRy5xLSi8nO7UC"
            crossorigin="anonymous"
        ></script>

        <link href="./output.css" rel="stylesheet" />
        <script src="https://unpkg.com/htmx.org/dist/ext/ws.js"></script>

        <title>Demo 1</title>
    </head>
    <body>
        <div id="herewego" text-center>
            <!-- <div id="replaceme2" hx-swap-oob="true">Hello world</div> -->
            <div
                class="container mx-auto mt-8 text-center max-w-screen-lg"
            >
                <div
                    class="overflow-y-scroll bg-white p-2 border h-[500px] space-y-4 rounded-lg m-auto"
                >
                    <div id="toupdate"></div>
                </div>
                <form
                    hx-trigger="submit, keyup[keyCode==13] from:body"
                    hx-ext="ws"
                    ws-connect="/sendMessage"
                    ws-send=""
                    hx-on="htmx:wsAfterSend: document.getElementById('message').value = ''"
                >
                    <div class="mb-6 mt-6 flex gap-4">
                        <textarea
                            rows="2"
                            type="text"
                            id="message"
                            name="message"
                            class="block grow rounded-lg border p-6 resize-none"
                            required
                        >
Is C# a programming language or a musical note?</textarea
                        >
                        <button
                            type="submit"
                            class="bg-blue-500 text-white px-4 py-2 rounded-lg text-center text-sm font-medium"
                        >
                            Send
                        </button>
                    </div>
                </form>
            </div>
        </div>
    </body>
</html>

7. 在本機執行服務

首先，請確認您位於程式碼研究室的根目錄 chat-with-gemini。

cd .. && pwd

接著執行下列指令，安裝依附元件：

npm install

在本機執行時使用 ADC

如果您是在 Cloud Shell 中執行，代表已經在 Google Compute Engine 虛擬機器上執行。應用程式預設憑證會自動使用與這個虛擬機器相關聯的憑證 (如執行 gcloud auth list 後所示)，因此您不必使用 gcloud auth application-default login 指令。您可以跳到「建立本機工作階段密鑰」一節

不過，如果您是在本機終端機 (而非 Cloud Shell 中) 執行應用程式，則必須使用應用程式預設憑證向 Google API 進行驗證。您可以 1) 以憑證登入 (前提是您同時擁有 Vertex AI 使用者和 Datastore 使用者角色)；或是 2) 您可以模擬在這個程式碼研究室中使用的服務帳戶，藉此登入。

做法 1) 針對 ADC 使用憑證

如要使用憑證，可以先執行 gcloud auth list 以驗證您在 gcloud 中的驗證方式。接下來，您可能需要向身分授予「Vertex AI 使用者」角色。如果您的身分具備「擁有者」角色，則代表具備這個 Vertex AI 使用者角色。如果沒有，您可以執行以下指令，授予身分識別 Vertex AI 使用者角色和 Datastore 使用者角色。

USER=<YOUR_PRINCIPAL_EMAIL>

gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \
  --member user:$USER \
  --role=roles/aiplatform.user

gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \
  --member user:$USER \
  --role=roles/datastore.user

接著執行下列指令

gcloud auth application-default login

選項 2) 模擬 ADC 的服務帳戶

如要使用在本程式碼研究室中建立的服務帳戶，您的使用者帳戶必須具備服務帳戶權杖建立者角色。如要取得這個角色，請執行下列指令：

gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \
  --member user:$USER \
  --role=roles/iam.serviceAccountTokenCreator

接著執行下列指令，以透過服務帳戶使用 ADC

gcloud auth application-default login --impersonate-service-account=$SERVICE_ACCOUNT_ADDRESS

建立本機工作階段密鑰

現在，請為本機開發作業建立本機工作階段密鑰。

export SESSION_SECRET=local-secret

在本機執行應用程式

最後，您可以執行以下指令來啟動應用程式。這個指令碼也會產生 tailwindCSS 的 output.css 檔案。

npm run dev

您可以預覽網站，方法是開啟「網頁預覽」按鈕，然後選取「預覽通訊埠 8080」

網頁預覽 - 可透過通訊埠 8080 按鈕預覽

8. 部署服務

首先，請執行下列指令來啟動部署作業，並指定要使用的服務帳戶。如未指定服務帳戶，系統會使用預設的運算服務帳戶。

gcloud run deploy $SERVICE \
 --service-account $SERVICE_ACCOUNT_ADDRESS \
 --source . \
  --region $REGION \
  --allow-unauthenticated \
  --set-secrets="SESSION_SECRET=$(echo $SECRET_ID):1"

如果系統顯示「透過來源部署時，必須有 Artifact Registry Docker 存放區來儲存建構的容器」訊息，系統會在區域 [us-central1] 中建立名為 [cloud-run-source-deploy] 的存放區。"請按一下「y」接受並繼續

9. 測試服務

部署完成後，請在網路瀏覽器中開啟服務網址。然後向 Gemini 提問，例如：「我練習了吉他，但也是軟體工程師。看到「C#」時，我應該將其視為程式設計語言或音符？我該選擇哪一個？」

10. 恭喜！

恭喜您完成本程式碼研究室！

建議您查看說明文件 Cloud Run 和 Vertex AI Gemini API。

涵蓋內容

如何使用 htmx、tailwindcs 和 express.js 建構 Cloud Run 服務
如何使用 Vertex AI 用戶端程式庫向 Google API 進行驗證
如何建立與 Gemini 模型互動的聊天機器人
如何在沒有 Docker 檔案的情況下部署至 Cloud Run 服務
如何使用 Google Cloud Firestore 支援的快速工作階段儲存庫

11. 清除所用資源

為避免產生意外費用 (舉例來說，如果 Cloud Run 服務意外叫用次數超過免費方案的每月 Cloud Run 叫用分配數量)，您可以刪除 Cloud Run 或刪除步驟 2 中建立的專案。

如要刪除 Cloud Run 服務，請前往 https://console.cloud.google.com/run 的 Cloud Run Cloud 控制台，然後刪除 chat-with-gemini 服務。建議您刪除 vertex-ai-caller 服務帳戶或撤銷 Vertex AI 使用者角色，以免不慎呼叫 Gemini。

如果選擇刪除整個專案，您可以前往 https://console.cloud.google.com/cloud-resource-manager，選取您在步驟 2 建立的專案，然後選擇「刪除」。如果刪除專案，您必須變更 Cloud SDK 中的專案。您可以執行 gcloud projects list 來查看可用專案的清單。

如何在 Cloud Run 部署採用 Gemini 的聊天應用程式 透過集合功能整理內容 你可以依據偏好儲存及分類內容。

1. 簡介

總覽

課程內容

2. 設定和需求

必要條件

啟用 Cloud Shell

3. 啟用 API 並設定環境變數

啟用 API

設定環境變數

4. 建立及設定 Firebase 專案

5. 建立服務帳戶

6. 建立 Cloud Run 服務

7. 在本機執行服務

在本機執行時使用 ADC

做法 1) 針對 ADC 使用憑證

選項 2) 模擬 ADC 的服務帳戶

建立本機工作階段密鑰

在本機執行應用程式

8. 部署服務

9. 測試服務

10. 恭喜！

涵蓋內容

11. 清除所用資源

如何在 Cloud Run 部署採用 Gemini 的聊天應用程式