درس تطبيقي حول ترميز الإضافة تلخيص لوحة البيانات في Looker

1. قبل البدء

في هذا الدرس التطبيقي حول الترميز (1)، ستُعدّ إضافة تلخيص لوحة بيانات Looker محليًا لتجربتها وتطويرها محليًا. بعد ذلك، (2) ستنشر الإضافة في قناة الإصدار العلني كي يتمكّن مستخدمو Looker الآخرون في نسخة Looker من استخدامها. أخيرًا، (3) يمكنك اتّباع خطوات إضافية لضبط وظائف الإضافة وتحسينها. يجب إكمال جميع الأقسام غير الاختيارية بترتيب تسلسلي.

نظرة عامة على إضافة تلخيص لوحة البيانات في Looker

من الناحية الوظيفية، تُرسِل إضافة تلخيص لوحة بيانات Looker بيانات لوحة بيانات Looker إلى نموذج Gemini في Vertex AI. يعرض نموذج Gemini بعد ذلك ملخّصًا لبيانات لوحة البيانات ووصفًا للخطوات التالية. تعرِض الإضافة الملخص والخطوات التالية كوحدة في لوحة البيانات، ما يتكامل مع تجربة لوحة البيانات. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للإضافة تصدير الملخّص والخطوات التالية إلى Slack أو Google Chat. تستخدِم الإضافة تطبيق React لواجهة المستخدم مع خدمة websocket للخلفية لإرسال البيانات واستلامها من وإلى نموذج Gemini في Vertex AI.

المتطلبات الأساسية

  • الإلمام الأساسي بتطوير العُقد و Docker وTeraform
  • الإلمام بإعداد مشروع Looker LookML

المعلومات التي ستطّلع عليها

  • كيفية إعداد الإضافة وتطويرها على الجهاز
  • كيفية نشر الإضافة في قناة الإصدار العلني ليتمكّن مستخدمو Looker الآخرون في مثيل Looker من استخدامها
  • كيفية تحسين أداء الإضافة وتوسيع وظائفها اختياريًا
  • كيفية إدارة الإضافة المنشورة في قناة الإصدار العلني

المتطلبات

  • نسخة Looker، إما من خلال ترخيص Looker الأصلي أو فترة تجريبية نشطة من Looker Core أو ترخيص نشط من Looker Core
  • أذونات develop وdeploy على نسخة Looker
  • أذونات لتعديل لوحة بيانات تريد تجربتها مع الإضافة
  • مفتاح Looker API من نسخة Looker.
  • مشروع على Google Cloud تم تفعيل الفوترة فيه
  • أن تكون واجهات برمجة التطبيقات Cloud Run API وVertex AI API وArtifact Registry API مفعَّلة في المشروع
  • إمكانية الوصول إلى بيئة محلية مع تثبيت gcloud CLI. تفترض خطوات الدرس التطبيقي حول الترميز بيئة على غرار نظام التشغيل Linux.

2. إعداد الخلفية لتطوير التطبيقات على الجهاز

في هذا القسم، ستقوم بإعداد خدمة الواجهة الخلفية websocket لتجربتها وتطويرها محليًا. ستتمكّن الخدمة من الوصول إلى Vertex AI.

  1. ثبِّت الإصدار 18 من العُقدة أو إصدارًا أحدث في بيئتك المحلية. اتّبِع هذه التوجيهات لتثبيت Node.
  2. انسخ مستودع الإضافة إلى الدليل الرئيسي على جهازك وانتقِل إلى الدليل الجذر للمستودع. لأغراض هذا الدليل التعليمي حول الرموز البرمجية، ستفترض جميع نماذج الرموز البرمجية أنّ المستودع المُنشئ من النسخة المكرّرة متوفّر في الدليل الرئيسي على جهازك.
cd ~
git clone git@github.com:looker-open-source/dashboard-summarization.git
  1. انتقِل إلى الدليل الجذري للمستودع المُكرَّر وأعِد تسمية ملف .env.example إلى .env للسماح لك بضبط متغيّرات البيئة في الأقسام اللاحقة من هذا الدليل التعليمي.
cd ~/dashboard-summarization
mv .env.example .env
  1. انتقِل إلى دليل src في خلفية مقبس الويب الخاص بالمستودع الذي تم نسخه. يحتوي هذا الدليل على رمز المصدر للخادم.
cd ~/dashboard-summarization/websocket-service/src
  1. ثبِّت ملحقات الخدمة باستخدام NPM.
npm install
  1. إعادة تسمية الملف من looker-example.ini إلى looker.ini
mv looker-example.ini looker.ini
  1. في ملف looker.ini، عليك إجراء التعديلات التالية:
  2. استبدِل client_id وclient_secret بالقيم الواردة في مفتاح Looker API.
  3. base_url الذي يتضمّن عنوان URL لنسخة Looker بالتنسيق: https://<YOUR_LOOKER_URL_MINUS_PROTOCOL>:19999
  4. النص بين الأقواس (عنوان القسم) مع مضيف عنوان URL لنسخة Looker

على سبيل المثال، إذا كان معرِّف العميل هو ABC123، وسر العميل هو XYZ789، وعنوان URL لنسخة Looker هو https://mycompany.cloud.looker.com، سيظهر ملف looker.ini على النحو التالي:

[mycompany]
base_url=https://mycompany.cloud.looker.com:19999
client_id=ABC123
client_secret=XYZ789
verify_ssl=true
  1. حدِّد معرّف مشروعك على Google Cloud واضبطه في متغيّر البيئة PROJECT. استبدِل YOUR_PROJECT_ID برقم تعريف مشروعك.
export PROJECT="YOUR_PROJECT_ID"
  1. يوفّر Vertex AI نموذج Gemini في مناطق متعدّدة مدرَجة هنا. حدِّد المنطقة التي سترسل فيها الخلفية المحلية البيانات وتتلقّاها من نموذج Gemini التابع لـ Vertex AI. حدِّد المنطقة على متغيّر البيئة REGION. استبدِل YOUR_VERTEX_REGION بمنطقة بلدك، مثل us-central1.
export REGION="YOUR_VERTEX_REGION"
  1. الآن، ابدأ الخدمة المحلية.
npm start
  1. سيتم تشغيل خدمة الخلفية لبروتوكول websocket على http://localhost:5000.

لقد انتهيت الآن من إعداد خدمة الواجهة الخلفية websocket في بيئتك المحلية.

تُستخدم الخدمة كواجهة بين إضافة الواجهة الأمامية ونموذج Gemini في Vertex AI. ستستخدِم الخدمة بيانات لوحة البيانات وLookML من إضافة الواجهة الأمامية مع البيانات التي يتم الاستعلام عنها من Looker، وستطلب من نموذج Gemini في Vertex AI إجراء ذلك. بعد ذلك، ستبث الخدمة ردّ Gemini إلى إضافة الواجهة الأمامية لعرضه في لوحة البيانات.

يمكنك أيضًا إجراء تغييرات على رمز المصدر لخدمة الخلفية. عليك أولاً إيقاف عملية الخدمة وإجراء تغييرات على الرموز البرمجية، ثم تشغيل npm start مرة أخرى.

3- إعداد واجهة أمامية للتنمية المحلية

ستجري إعداد إضافة الواجهة الأمامية لتجربتها وتطويرها محليًا في هذا القسم.

  1. في البيئة المحلية نفسها من الخطوات السابقة، انتقل إلى الدليل الجذر للمستودع المنسوخ وثبِّت تبعيات خادم الواجهة الأمامية للواجهة الأمامية.
cd ~/dashboard-summarization
npm install
  1. بدء تشغيل خادم تطوير الواجهة الأمامية المحلي
npm run develop
  1. يعرض الآن خادم الواجهة الأمامية المحلي ملف JavaScript الخاص بالإضافة على http://localhost:8080/bundle.js.
  2. افتح متصفّح ويب وسجِّل الدخول إلى مثيل Looker.
  3. اتّبِع هذه التعليمات لإعداد مشروع LookML فارغ. قم بتسمية تلخيص لوحة معلومات المشروع. من المفترض أن يصبح مشروع LookML الفارغ يفتح تلقائيًا في بيئة Looker IDE ضمن علامة تبويب المتصفّح الحالية.
  4. أنشئ ملف بيان مشروع في جذر مشروع LookML. ستتم تسمية الملف باسم "manifest.lkml". إذا لم تكن تعرف كيفية إجراء ذلك، اتّبِع هذه التعليمات حول إضافة ملف إلى مشروع LookML.
  5. استبدل محتوى ملف artist.lkml الجديد بمحتويات مع محتوى بيان.lkml في الدليل الجذري للمستودع المغلق. اختر الزر "حفظ التغييرات" في أعلى يسار الصفحة لحفظ التغييرات في الملف.
  6. في علامة تبويب متصفِّح منفصلة، انتقِل إلى قائمة اتصالات قاعدة البيانات في نسخة Looker. اتّبِع هذه التعليمات إذا لم تكن تعرف كيفية إجراء ذلك.
  7. اختَر اسم اتصال قاعدة بيانات واحد على Looker. يمكنك اختيار الاتصال الذي تريده. إذا لم يكن لديك إذن للاطّلاع على عمليات ربط قاعدة البيانات، يُرجى التواصل مع مشرف Looker وطلب اسم اتصال واحد لقاعدة بيانات Looker.
  8. انتقِل مجددًا إلى علامة تبويب المتصفّح حيث تم فتح مشروع LookML في بيئة تطوير مدمجة في Looker. أنشئ ملف نموذج في مشروع LookML الخاص بك وقم بتسمية تلخيص لوحة بيانات الملف.
  9. استبدِل محتوى ملف dashboard-summarization.model.lkml بنموذج الرمز البرمجي أدناه. تأكد من استبدال السلسلة داخل علامات الاقتباس المزدوجة باسم اتصال قاعدة البيانات الذي اخترته في الخطوة 9. احفظ التغييرات في الملف.
connection: "<YOUR_CONNECTION_NAME>"
  1. قم بإعداد مستودع لحفظ مشروعك فيه. انقر على الزر "Configure Git" (ضبط Git) في أعلى يسار الصفحة. اختَر "إعداد مستودع فارغ بدلاً من ذلك". اختَر "إنشاء مستودع".
  2. أصبح لديك الآن مستودع أساسي فارغ لتخزين ملفات مشروع LookML فيه. انتقِل مرة أخرى إلى المشروع في Looker IDE عن طريق اختيار "الرجوع إلى المشروع" أو الرجوع يدويًا.
  3. انقر على الزر "التحقّق من LookML" في أعلى يسار الصفحة. سيتغيّر الزر إلى "الالتزام بالتغييرات والدفع".
  4. انقر على الزر "Commit changes and push" (تأكيد التغييرات ونشرها). أضِف أي رسالة تريدها ثم اختَر "الالتزام".
  5. انقر على "النشر في قناة الإصدار العلني" في أعلى يسار Looker IDE. لقد أضفت الآن الإضافة إلى نسخة Looker.
  6. انتقِل إلى لوحة بيانات Looker التي تريد إضافة الإضافة إليها.
  7. اتّبِع التعليمات لإضافة مربّع إضافة إلى لوحة البيانات. أدرِج إضافتك الجديدة في لوحة البيانات في شكل مربّع.
  8. تأكَّد من تشغيل خدمة واجهة برمجة التطبيقات لبروتوكول WebSocket المحلية التي تم إعدادها سابقًا.

تهانينا! يمكنك الآن تجربة إضافة تلخيص لوحة بيانات Looker في لوحة البيانات. سترسل الإضافة البيانات الوصفية للوحة البيانات إلى خدمة websocket المحلية في الخلفية وستعرض نتائج Gemini من خدمتك الخلفية مباشرةً في مربّع إضافة لوحة البيانات.

أثناء تشغيل خادم الواجهة الأمامية المحلي، يمكنك إجراء تغييرات على رمز مصدر JavaScript للإضافة وسينشئ الخادم التغييرات ويعرضها تلقائيًا. ستحتاج إلى إعادة تحميل صفحة لوحة البيانات أو إضافة Chrome للاطّلاع على التغييرات.

4. نشر الخلفية في قناة الإصدار العلني

في هذا القسم، يمكنك الآن إعداد خدمة الواجهة الخلفية websocket لعرض أي نُسخ من إضافة تلخيص لوحة البيانات على أي لوحة بيانات في نسخة Looker. سيسمح ذلك لمستخدمي Looker الآخرين بتجربة الإضافة في لوحات البيانات الخاصة بهم بدون الحاجة إلى إعداد خدمتهم الخلفية. تفترض هذه الخطوات أنّك سبق لك نشر الخلفية لتطوير التطبيقات على الجهاز نفسه في البيئة المحلية نفسها.

  1. اتّبِع هذه التعليمات لإعداد "بيانات الاعتماد التلقائية" للتطبيق في بيئتك المحلية باستخدام رقم تعريف مشروعك من أجل الخطوات التالية.
  2. أنشئ مستودع Artifact Registry لصور Docker لخدمة الخلفية. استبدِل YOUR_REGION بالمنطقة التي تريد أن يكون المستودع فيها.
gcloud artifacts repositories create dashboard-summarization-repo \
    --repository-format=docker \
    --location=YOUR_REGION \
  1. انتقِل إلى دليل src في خلفية مقبس الويب الخاص بالمستودع الذي تم نسخه.
cd ~/dashboard-summarization/websocket-service/src
  1. عدِّل ملف cloudbuild.yaml واستبدِل كلّ تكرارات YOUR_REGION وYOUR_PROJECT_ID بمعرّف المنطقة والمعرّف التعريفي للمشروع. احفظ التغييرات في الملف.
  2. أرسِل عملية إنشاء باستخدام Cloud Build لإنشاء صورة Docker لخدمة الخلفية وتحميلها إلى مستودع Artifact Registry الذي أنشأته للتو. استبدِل YOUR_REGION بالمنطقة التي تريد استخدام خدمة Cloud Build فيها.
gcloud builds submit --region=YOUR_REGION --config cloudbuild.yaml
  1. تذكَّر أنّ عنوان URL لصورة Docker الذي تم إنشاؤه حديثًا هو YOUR_REGION-docker.pkg.dev/YOUR_PROJECT_ID/dashboard-summarization-repo/websocketserviceimage:latest. استبدِل YOUR_PROJECT_ID برقم تعريف مشروعك. استبدِل YOUR_REGION بالمنطقة من الخطوة 2 التي استخدمتها لإنشاء مستودع Artifact Registry.
  2. انتقِل إلى دليل websocket-service/terraform في المستودع المنسوخ.
cd ~/dashboard-summarization/websocket-service/terraform
  1. حدِّد الموقع الجغرافي الذي تريد فيه تشغيل خدمة الخلفية لبروتوكول websocket في Google Cloud Run. اختَر من بين هذه المواقع الجغرافية.
  2. عدِّل ملف variables.tf واستبدِل YOUR_PROJECT_ID وYOUR_DOCKER_IMAGE_URL بالقيم المناسبة. تحقَّق من الخطوة 6 للحصول على عنوان URL لصورة Docker. استبدِل YOUR_REGION بالمنطقة التي اخترتها في الخطوة 8 السابقة. احفظ التغييرات في الملف.
  3. انشر الموارد التي ستستخدمها خدمة الخلفية من خلال استخدام Terraform.
terraform init
terraform plan
terraform apply
  1. احفظ نقطة نهاية عنوان URL لتطبيق Cloud Run الذي تم نشره للقسم التالي.

تهانينا! لقد نشرت خدمة الخلفية لبروتوكول websocket وهي تعمل الآن على Google Cloud Run. يمكن الآن لأي نُسخ من إضافة تلخيص لوحة بيانات Looker التواصل مع خدمة الخلفية. ننصحك دائمًا بتشغيل نسخة واحدة على الأقل من خدمة الخلفية لبروتوكول websocket على Cloud Run. يحافظ استمرار تشغيل خدمة الخلفية على سلامة تدفق البيانات بين خدمة websocket الخلفية والواجهة الأمامية للإضافة، كما يساعد في الحفاظ على جلسة كل مستخدم أثناء استخدام الإضافة.

5- نشر الواجهة الأمامية في قناة الإصدار العلني

في هذا القسم الأخير، ستُنفّذ الخطوات النهائية لنشر الواجهة الأمامية للإضافة لتصبح متاحة لجميع مستخدمي Looker في نسخة Looker.

  1. انتقِل إلى الدليل الجذري للمستودع المنسوخ.
cd ~/dashboard-summarization
  1. عدِّل .ملف env استبدِل YOUR_CLOUD_RUN_URL بنقطة نهاية عنوان URL في Cloud Run من القسم السابق. احفظ التغييرات التي أجريتها على الملف. سيؤدي ذلك إلى توجيه الواجهة الأمامية لإضافة الإنتاج إلى خدمة الواجهة الخلفية websocket التي تعمل على Cloud Run.
  2. أنشِئ رمز JavaScript للإضافة. سيتم إنشاء دليل dist تلقائيًا باستخدام ملف bundle.js وملفات أخرى فيه.
npm run build
  1. افتح متصفِّح ويب وسجِّل الدخول إلى نسخة Looker. افتح شريط التنقّل الأيمن وفعِّل مفتاح التبديل "وضع التطوير" في أسفل الشاشة.
  2. مع فتح شريط التنقّل الأيمن، اختَر "تطوير"، ثم انتقِل للأسفل واختَر "تلخيص لوحة البيانات"، وهو مشروع LookML للإضافة. من المفترض أن تكون الآن في Looker IDE لمشروع LookML.
  3. اسحب جميع الملفات في دليل القرص الذي تم إنشاؤه سابقًا وأفلتها في الدليل الجذري للمشروع في "مستعرض الملفات". يُرجى اتّباع هذه التعليمات إذا كنت بحاجة إلى مزيد من المساعدة.
  4. افتح ملف manifest.lkml داخل Looker IDE. داخل الملف، استبدل السطر
url: "http://localhost:8080/bundle.js"

مع

file: "bundle.js"

استبدِل YOUR_CLOUD_RUN_URL بنقطة نهاية عنوان URL في Cloud Run من نهاية القسم الأخير. احفظ التغييرات في الملف.

  1. انقر على الزر "التحقّق من صحة LookML" في أعلى يسار الصفحة. سيتغيّر الزر إلى "الالتزام بالتغييرات ودفعها".
  2. انقر على الزر "Commit changes and push" (تأكيد التغييرات ونشرها). أضِف أي رسالة تريدها ثم اختَر "الالتزام".
  3. انقر على "النشر في قناة الإصدار العلني" في أعلى يسار Looker IDE.

تهانينا! لقد فعَّلت الآن جميع مستخدمي Looker في نسخة Looker لإضافة "إضافة تلخيص لوحة بيانات Looker" إلى لوحات البيانات الخاصة بهم. عندما يستخدم مستخدمو Looker الآخرون الإضافة، ستُجري جميع نُسخ الإضافة اتصالات بخدمة الخلفية لبروتوكول websocket المنشورة والتي تعمل على Google Cloud Run.

يُرجى مراعاة ما يلي إذا أجريت أي تغييرات على رمز المصدر:

  1. إنشاء رمز JavaScript لإضافتك مرة أخرى
  2. استبدِل الملفات التي تم إنشاؤها وإضافتها إلى مشروع LookML بالملفات التي تم إنشاؤها حديثًا من الدليل dist.
  3. التحقّق من التغييرات في مشروع LookML وتأكيدها ونشرها في قناة الإصدار العلني

جرِّب إضافة تلخيص لوحة بيانات Looker. ننصحك بالمساهمة في الإضافة ومساعدتها في تلبية احتياجات منتدى Looker بشكل أفضل. يُرجى عدم التردد في إنشاء طلب سحب في المستودع.

اطّلِع على الأقسام الاختيارية التالية لتفعيل تصدير Slack/Google Chat، وتحسين الملخصات والخطوات التالية في Gemini، وإعداد تسجيل Gemini.

6- [اختياري] إعداد إمكانات التصدير

الآن بعد أن جرّبت أنت ومستخدمي Looker إضافة "تلخيص لوحة البيانات في Looker"، يمكنك مشاركة إحصاءات الإضافة مع جمهور أكبر. اتّبِع الخطوات الواردة في هذا القسم لتفعيل إضافة Chrome لإرسال الملخصات والخطوات التالية إلى Google Chat أو Slack. من المفترض أن تكون على دراية بإعداد Oauth لمواصلة هذا القسم من الدرس التطبيقي حول الترميز.

تفعيل تصدير Google Chat

  1. فعِّل واجهة برمجة التطبيقات Chat API في مشروعك على Google Cloud.
  2. اتّبِع الخطوة 1 من تعليمات إعداد بروتوكول OAuth في Google Workspace. بالنسبة إلى النطاقات، يجب تضمين spaces.messages.create.
  3. اتّبِع الخطوة 2 من تعليمات إعداد بروتوكول OAuth في Google Workspace. أضِف عنوان URL لنسخة Looker كعنوان URL ضمن "مصادر JavaScript المسموح بها"، على سبيل المثال https://mycompany.cloud.looker.com. سجِّل معرّف العميل الذي تم إنشاؤه.
  4. حدِّد رقم تعريف مساحة Google Chat التي تريد تصدير الملخّصات إليها. إذا لم تكن متأكدًا من كيفية إجراء ذلك، اتّبِع هذه الإرشادات.
  5. عدِّل .ملف env استبدِل YOUR_GOOGLE_CLIENT_ID بمعرّف العميل. استبدِل YOUR_GOOGLE_SPACE_ID بمعرّف مساحة Google Chat. احفظ التغييرات التي أجريتها على الملف. سيؤدي هذا الإجراء إلى ضبط الواجهة الأمامية لإضافتك كي تتمكّن من إرسال إحصاءاتها إلى مساحة Google Chat التي تريدها.
  6. إذا كنت تشغل الواجهة الأمامية للإضافة محليًا، فأعد إنشاء الإضافة. إذا كنت بصدد نشر واجهة مستخدم الإضافة، أعِد نشرها.

تفعيل ميزة التصدير في Slack

  1. اتّبِع الخطوتَين 1 و2 من مستندات مطوّري برامج Slack الرسمية لإعداد تطبيق OAuth. بالنسبة إلى النطاقات، يجب تضمين chat:write وchannels:read. دوِّن معرّف العميل وسر العميل اللذين تم إنشاؤهما.
  2. حدِّد معرّف قناة Slack التي تريد تصدير الملخّصات إليها.
  3. عدِّل ملفملف env. استبدِل YOUR_SLACK_CLIENT_ID بمعرّف العميل. استبدِل YOUR_SLACK_CLIENT_SECRET بسِر العميل. استبدِل YOUR_SLACK_CHANNEL_ID بمعرّف القناة. احفظ التغييرات التي أجريتها على الملف. سيؤدي هذا الإجراء إلى ضبط الواجهة الأمامية للإضافة لتتمكن من إرسال إحصاءاتها إلى قناة Slack التي تريدها.
  4. إذا كنت تشغّل واجهة المستخدم لإضافة التطبيق على الجهاز، أعِد إنشاء الإضافة. إذا كنت بصدد نشر واجهة مستخدم الإضافة، أعِد نشرها.

أصبح بإمكان إضافتك الآن تصدير ملخّصاتها مباشرةً إلى Slack أو Google Chat. تجدر الإشارة إلى أنّ الإضافة لا يمكنها إرسال ملخّصات إلا إلى مساحة محادثة Google Chat محدّدة أو إلى قناة Slack محدّدة. يمكنك إضافة نطاقات Oauth إضافية وتعديل الرمز لاسترجاع قائمة بالمساحات والقنوات التي تريد إرسال الملخّصات إليها وعرضها.

7- [اختياري] ضبط الملخّص والخطوات التالية

تطلب هذه الإضافة من نموذج Gemini تقديم جميع بيانات الطلبات والبيانات الوصفية والطلبات على لوحة البيانات. يمكنك تحسين دقة الملخصات والخطوات التوجيهية وتفاصيلها وعمقها من خلال إضافة أكبر قدر ممكن من البيانات الوصفية والسياق إلى لوحة البيانات نفسها. جرِّب هذه الخطوات لكل لوحة بيانات تكون إضافتك جزءًا منها:

  • اتّبِع هذه الإرشادات لإضافة تفاصيل لوحة البيانات إلى لوحة البيانات. سيساعد ذلك في تعريف النموذج اللغوي الكبير للسياق العام للوحة البيانات.
  • اتّبِع هذه الإرشادات لإضافة ملاحظات إلى المربّع الخاص بكل لوحة بيانات. سيساعد ذلك في إبلاغ نموذج اللغة الضخم بسياق كل طلب بحث فردي على لوحة البيانات. سيتم تضمين الملاحظات السياقية الصغيرة في الملخّصات التي يتم إنشاؤها.

وكلما زادت المعلومات التي يمكنك إضافتها إلى لوحات البيانات، كانت ملخّصات الإضافة والخطوات التالية أفضل. يمكنك تعديل الرمز لتضمين بيانات وصفية إضافية للوحة البيانات في الطلب المُرسَل إلى نموذج Gemini.

8. [اختياري] إعداد تسجيل نماذج Gemini

في كل مرة يطلب فيها أحد المستخدمين من الإضافة إنشاء ملخّصات للوحة البيانات، ستجري الإضافة مكالمة مع Vertex AI لكل طلب بحث في لوحة البيانات، بالإضافة إلى طلب نهائي واحد لتنسيق جميع الملخّصات. اتّبِع هذا القسم لتسجيل طلبات Vertex AI التي تجريها الإضافة كي تتمكّن من تقدير تكاليف Vertex AI ومراقبتها. يجب عدم اتّباع هذه التوجيهات إلا في حال تفعيل خدمة الواجهة الخلفية websocket.

  1. يمكنك تحديد موقع Cloud Run لخدمة الواجهة الخلفية websocket التي تم تفعيلها.
  2. اتّبِع هذه التعليمات لإعداد مصدر سجلات سيوجِّه السجلات إلى Big Query. يجب أن تكون وجهة التصدير هي BigQuery. يمكنك ضبط فلتر التضمين باستخدام نموذج الرمز التالي مع استبدال YOUR_CLOUD_RUN_LOCATION بموقع تشغيل السحابة الإلكترونية في الخطوة السابقة.
resource.type = "cloud_run_revision"
resource.labels.service_name = "websocket-service"
resource.labels.location = "YOUR_CLOUD_RUN_LOCATION"
 severity>=DEFAULT
jsonPayload.component="dashboard-summarization-logs"

9. تهانينا!

لقد أعددت إضافة "تلخيص لوحة البيانات" في Looker محليًا لتجربتها. وتم أيضًا نشر الإضافة في Google Cloud ليتمكّن المستخدمون الآخرون من تجربتها أيضًا. أصبح بإمكانك الآن أنت والمستخدمين الآخرين الاطّلاع على الملخّصات التي ينشئها Gemini والخطوات التالية مباشرةً من لوحات البيانات الخاصة بك.

10. الخطوات التالية