1. Tổng quan
Trong phòng thí nghiệm này, bạn sẽ thiết lập quy trình CICD và tích hợp với Gemini để tự động hoá các bước xem xét mã.
Kiến thức bạn sẽ học được
Trong lớp học này, bạn sẽ tìm hiểu cách thực hiện những việc sau:
- Cách thêm các bước tự động hoá quy trình xem xét mã bằng AI tạo sinh trong GitHub, GitLab và CircleCI
- Cách sử dụng bộ công cụ và đại lý LangChain ReAct để tự động hoá các tác vụ như bình luận về vấn đề GitLab và mở phiếu yêu cầu hỗ trợ JIRA
Điều kiện tiên quyết
- Lớp học này giả định rằng bạn đã quen thuộc với môi trường Cloud Console và Cloud Shell.
2. Cách thiết lập và yêu cầu
Thiết lập dự án trên Cloud
- Đăng nhập vào Google Cloud Console rồi tạo dự án mới hoặc sử dụng lại dự án hiện có. Nếu chưa có tài khoản Gmail hoặc Google Workspace, bạn phải tạo một tài khoản.
- Tên dự án là tên hiển thị cho người tham gia dự án này. Đây là một chuỗi ký tự không được API của Google sử dụng. Bạn luôn có thể cập nhật ứng dụng.
- Mã dự án là duy nhất trên tất cả các dự án Google Cloud và không thể thay đổi (không thể thay đổi sau khi đặt). Cloud Console sẽ tự động tạo một chuỗi duy nhất; thường thì bạn không cần quan tâm đến chuỗi này. Trong hầu hết các lớp học lập trình, bạn sẽ cần tham chiếu đến Mã dự án (thường được xác định là
PROJECT_ID). Nếu không thích mã được tạo, bạn có thể tạo một mã ngẫu nhiên khác. Ngoài ra, bạn có thể thử dùng email của riêng mình để xem có thể sử dụng hay không. Bạn không thể thay đổi thông tin này sau bước này và thông tin này sẽ được giữ nguyên trong suốt thời gian diễn ra dự án. - Đối với thông tin của bạn, có giá trị thứ ba, Project Number (Số dự án), mà một số API sử dụng. Tìm hiểu thêm về cả ba giá trị này trong tài liệu.
- Tiếp theo, bạn cần bật tính năng thanh toán trong Cloud Console để sử dụng các tài nguyên/API trên Cloud. Việc chạy qua lớp học lập trình này sẽ không tốn nhiều chi phí. Để tắt các tài nguyên nhằm tránh phát sinh việc thanh toán ngoài hướng dẫn này, bạn có thể xoá các tài nguyên bạn đã tạo hoặc xoá dự án. Người dùng mới của Google Cloud đủ điều kiện tham gia chương trình Dùng thử miễn phí 300 USD.
Thiết lập môi trường
Mở cuộc trò chuyện trên Gemini.
Hoặc nhập "Hỏi Gemini" vào thanh tìm kiếm.
Bật Cloud AI Companion API:
Nhấp vào "Start chatting" rồi làm theo một trong các câu hỏi mẫu hoặc nhập câu lệnh của riêng bạn để thử.
Các câu lệnh bạn có thể thử:
- Giải thích Cloud Run trong 5 điểm chính.
- Bạn là Nhà quản lý sản phẩm của Google Cloud Run, hãy giải thích về Cloud Run cho học viên bằng 5 điểm chính ngắn gọn.
- Bạn là Nhà quản lý sản phẩm Cloud Run của Google, hãy giải thích về Cloud Run cho một Nhà phát triển Kubernetes được chứng nhận trong 5 điểm chính ngắn gọn.
- Bạn là Nhà quản lý sản phẩm Google Cloud Run, hãy giải thích cho một Nhà phát triển cấp cao về thời điểm bạn sẽ sử dụng Cloud Run so với GKE trong 5 điểm chính ngắn gọn.
Hãy xem Hướng dẫn về câu lệnh để tìm hiểu thêm về cách viết câu lệnh hiệu quả hơn.
Cách Gemini cho Google Cloud sử dụng dữ liệu của bạn
Cam kết của Google về quyền riêng tư
Google là một trong những công ty đầu tiên trong ngành công bố cam kết về quyền riêng tư đối với công nghệ trí tuệ nhân tạo/học máy, trong đó nêu rõ niềm tin của chúng tôi rằng khách hàng cần có mức độ bảo mật và kiểm soát cao nhất đối với dữ liệu của họ được lưu trữ trên đám mây.
Dữ liệu bạn gửi và nhận
Những câu hỏi mà bạn đặt cho Gemini, bao gồm mọi thông tin đầu vào hoặc mã mà bạn gửi cho Gemini để phân tích hoặc hoàn thành, được gọi là câu lệnh. Câu trả lời hoặc mã hoàn thành mà bạn nhận được từ Gemini được gọi là phản hồi. Gemini không sử dụng câu lệnh của bạn hoặc câu trả lời của Gemini làm dữ liệu để huấn luyện các mô hình của mình.
Mã hoá lời nhắc
Khi bạn gửi câu lệnh cho Gemini, dữ liệu của bạn sẽ được mã hoá trong quá trình truyền dưới dạng dữ liệu đầu vào cho mô hình cơ bản trên Gemini.
Dữ liệu chương trình do Gemini tạo
Gemini được huấn luyện dựa trên mã của bên thứ nhất trên Google Cloud cũng như mã của bên thứ ba (nếu có). Bạn chịu trách nhiệm về tính bảo mật, khả năng kiểm thử và hiệu quả của mã, bao gồm cả mọi tính năng hoàn tất, tạo hoặc phân tích mã mà Gemini cung cấp cho bạn.
Tìm hiểu thêm cách Google xử lý các câu lệnh của bạn.
3. Các lựa chọn để kiểm thử lời nhắc
Nếu bạn muốn thay đổi/mở rộng các lời nhắc cli hiện có, bạn có một vài lựa chọn để thực hiện việc đó.
Vertex AI Studio là một phần trong nền tảng Vertex AI của Google Cloud, được thiết kế đặc biệt để đơn giản hoá và đẩy nhanh quá trình phát triển cũng như sử dụng các mô hình AI tạo sinh.
AI Studio của Google là một công cụ dựa trên web để tạo nguyên mẫu và thử nghiệm kỹ thuật câu lệnh cũng như API Gemini. Đăng ký Gemini 1.5 Pro với cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token hoặc tìm hiểu thêm.
- Ứng dụng web Gemini (gemini.google.com)
Ứng dụng web Google Gemini (gemini.google.com) là một công cụ dựa trên web được thiết kế để giúp bạn khám phá và khai thác sức mạnh của các mô hình AI Gemini của Google.
- Ứng dụng di động Google Gemini dành cho Android và ứng dụng Google trên iOS
4. Tạo tài khoản dịch vụ
Kích hoạt Cloud Shell bằng cách nhấp vào biểu tượng ở bên phải thanh tìm kiếm.
Trong thiết bị đầu cuối đã mở, hãy bật các dịch vụ bắt buộc để sử dụng API Vertex AI và tính năng trò chuyện trên Gemini.
gcloud services enable \
aiplatform.googleapis.com \
cloudaicompanion.googleapis.com \
cloudresourcemanager.googleapis.com \
secretmanager.googleapis.com
Nếu được nhắc cho phép, hãy nhấp vào "Uỷ quyền" để tiếp tục.
Chạy các lệnh sau để tạo khoá và tài khoản dịch vụ mới.
Bạn sẽ dùng tài khoản dịch vụ này để thực hiện lệnh gọi API đến Vertex AI Gemini API từ quy trình CICD.
PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project)
SERVICE_ACCOUNT_NAME='vertex-client'
DISPLAY_NAME='Vertex Client'
KEY_FILE_NAME='vertex-client-key'
gcloud iam service-accounts create $SERVICE_ACCOUNT_NAME --display-name "$DISPLAY_NAME"
gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID --member="serviceAccount:$SERVICE_ACCOUNT_NAME@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" --role="roles/aiplatform.admin" --condition None
gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID --member="serviceAccount:$SERVICE_ACCOUNT_NAME@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" --role="roles/secretmanager.secretAccessor" --condition None
gcloud iam service-accounts keys create $KEY_FILE_NAME.json --iam-account=$SERVICE_ACCOUNT_NAME@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com
5. Phát triển nhánh kho lưu trữ GitHub sang kho lưu trữ GitHub cá nhân
Truy cập vào https://github.com/GoogleCloudPlatform/genai-for-developers/fork và chọn tên người dùng GitHub của bạn làm chủ sở hữu.
Bỏ chọn tuỳ chọn chỉ sao chép nhánh "chính".
Nhấp vào "Create fork".
6. Bật quy trình công việc GitHub Actions
Mở kho lưu trữ GitHub đã phân nhánh trong trình duyệt và chuyển sang "Actions" để bật quy trình làm việc.
7. Thêm Kho lưu trữ bí mật
Tạo một khoá bí mật của kho lưu trữ trong "Settings / Secrets and variables / Actions" trong kho lưu trữ GitHub được phân nhánh.
Thêm Khoá bí mật của kho lưu trữ có tên là "GOOGLE_API_CREDENTIALS".
Chuyển sang cửa sổ/thẻ Google Cloud Shell rồi chạy lệnh bên dưới trong dòng lệnh Cloud Shell.
cat ~/vertex-client-key.json
Sao chép nội dung tệp rồi dán làm giá trị cho mã thông báo bí mật.
Thêm mã bí mật PROJECT_ID bằng mã dự án Qwiklabs của bạn làm giá trị 
8. Chạy quy trình công việc GitHub Actions
Chuyển đến kho lưu trữ GitHub trong trình duyệt và chạy quy trình làm việc.
Quy trình công việc được định cấu hình để chạy trên tính năng đẩy mã hoặc thực thi theo cách thủ công.
Chọn "GenAI For Developers" trong phần Tất cả quy trình công việc, rồi nhấp vào "Run workflow" sử dụng "main" nhánh.
Xem xét kết quả:
Kết quả của lệnh kiểm thử mức độ sử dụng:
devai review testcoverage -c ${{ github.workspace }}/sample-app/src/main/java/anthos/samples/bankofanthos/balancereader
Kết quả của lệnh xem xét mã:
devai review code -c ${{ github.workspace }}/sample-app/src/main/java/anthos/samples/bankofanthos/balancereader
Kết quả của lệnh đánh giá hiệu suất:
devai review performance -c ${{ github.workspace }}/sample-app/src/main/java/anthos/samples/bankofanthos/balancereader
Kết quả của lệnh đánh giá bảo mật:
devai review security -c ${{ github.workspace }}/sample-app/src/main/java/anthos/samples/bankofanthos/balancereader
Kết quả của lệnh xem xét trình chặn:
devai review blockers -c ${{ github.workspace }}/sample-app/pom.xml
9. Sao chép kho lưu trữ
Quay lại cửa sổ dòng lệnh của Cloud Shell và sao chép kho lưu trữ.
Tạo một thư mục cho kho lưu trữ GitHub.
mkdir github
cd github
Thay đổi YOUR-GITHUB-USERID thành tên người dùng GitHub của bạn trước khi chạy các lệnh.
Đặt tên người dùng và email Git trong dòng lệnh.
Cập nhật các giá trị trước khi chạy các lệnh.
git config --global user.name "Your Name"
git config --global user.email "your_email@example.com"
git clone https://github.com/YOUR-GITHUB-USERID/genai-for-developers.git
Thay đổi thư mục và mở tệp quy trình công việc trong Cloud Shell Editor.
cd genai-for-developers
cloudshell edit .github/workflows/devai-review.yml
Chờ cho đến khi tệp cấu hình xuất hiện trong IDE.
10. Bật tính năng Trợ lý mã của Gemini
Nhấp vào biểu tượng "Gemini" ở góc dưới cùng bên phải 
,
nhấp vào "Login to Google Cloud" và "Select a Google Cloud Project".
Trong cửa sổ bật lên, hãy chọn dự án Qwiklabs của bạn.
11. Giải thích đoạn mã bằng tính năng Gemini Code Assist
Nhấp chuột phải vào vị trí bất kỳ trong tệp devai-review.yml rồi chọn Gemini Code Assist > Explain.
Giải thích về bài đánh giá:
12. Chạy DEVAI CLI cục bộ
Quay lại Cloud Shell Editor và mở một dòng lệnh Terminal mới.
Quay lại thiết bị đầu cuối Cloud Shell và chạy các lệnh bên dưới để cài đặt devai trên thiết bị.
pip3 install devai-cli
Bạn đã cài đặt cli nhưng cli không có trong PATH.
WARNING: The script devai is installed in '/home/student_00_478dfeb8df15/.local/bin' which is not on PATH. Consider adding this directory to PATH or, if you prefer to suppress this warning, use --no-warn-script-location.
Chạy lệnh dưới đây để cập nhật biến môi trường PATH. Thay thế bằng tên thư mục gốc của người dùng. Ví dụ: student_00_478dfeb8df15
export PATH=$PATH:/home/YOUR-USER-HOME-FOLDER/.local/bin
Chạy lệnh devai cli để thực hiện việc xem xét mã cục bộ. Xem lại kết quả đầu ra của cli.
export PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project)
export LOCATION=us-central1
cd ~/github/genai-for-developers
devai review code -c ./sample-app/src/main/java/anthos/samples/bankofanthos/balancereader
Mở tập lệnh đánh giá bằng cách chạy lệnh bên dưới:
cloudshell edit devai-cli/src/devai/commands/review.py
Nhấp chuột phải vào một vị trí bất kỳ trong tệp review.py rồi chọn Gemini Code Assist > Explain này.
Giải thích về bài đánh giá.
13. Nhóm phát triển DevAI CLI
Trong phần này, bạn sẽ thay đổi điều kiện áp dụng.
Để bắt đầu, hãy thiết lập python virtualenv, cài đặt các yêu cầu và chạy lệnh mẫu.
cd ~/github/genai-for-developers/devai-cli
python3 -m venv venv
. venv/bin/activate
pip3 install -r src/requirements.txt
pip3 install --editable ./src
devai echo
Chạy lệnh xem xét mức độ sử dụng kiểm thử để kiểm tra xem mọi thứ có hoạt động tốt không:
devai review testcoverage -c ~/github/genai-for-developers/sample-app/src
Đánh giá kết quả bằng bản xem trước Markdown trong Cloud Shell Editor.
Hãy tạo một tệp mới rồi dán câu trả lời của Gemini.
Sau đó, sử dụng Bảng điều khiển lệnh và chọn "Markdown: Open Preview".
14. Khám phá các lệnh devai cli
Lệnh xem xét mã
devai review code -c ~/github/genai-for-developers/sample-app/src/main/java
Lệnh đánh giá hiệu suất
devai review performance -c ~/github/genai-for-developers/sample-app/src/main/java
Lệnh đánh giá bảo mật
devai review security -c ~/github/genai-for-developers/sample-app/src/main/java
Lệnh kiểm tra mức độ sử dụng
devai review testcoverage -c ~/github/genai-for-developers/sample-app/src
Lệnh xem xét trình chặn
devai review blockers -c ~/github/genai-for-developers/sample-app/pom.xml
devai review blockers -c ~/github/genai-for-developers/sample-app/setup.md
Xem xét và tóm tắt hình ảnh/biểu đồ:
Sơ đồ đầu vào[~/github/genai-for-developers/images/extension-diagram.png]:
Lệnh xem xét:
devai review image \
-f ~/github/genai-for-developers/images/extension-diagram.png \
-p "Review and summarize this diagram"
Kết quả:
The diagram outlines a process for conducting local code reviews using a VS Code extension or CLI, leveraging Google Cloud's Vertex AI (Gemini Pro) for generating review prompts.
**Process Flow:**
1. **Code Style Check:** Developers initiate the process by checking their code for adherence to pre-defined style guidelines.
2. **Prompt Generation:** The VS Code extension/CLI sends the code to Vertex AI (Gemini Pro) on Google Cloud.
3. **Vertex AI Review:** Vertex AI analyzes the code and generates relevant review prompts.
4. **Local Review:** The prompts are sent back to the developer's IDE for their consideration.
5. **Optional Actions:** Developers can optionally:
- Create new JIRA issues directly from the IDE based on the review prompts.
- Generate new issues in a GitLab repository.
**Key Components:**
* **VS Code Extension/CLI:** Tools facilitating the interaction with Vertex AI and potential integrations with JIRA and GitLab.
* **Vertex AI (Gemini Pro):** Google Cloud's generative AI service responsible for understanding the code and generating meaningful review prompts.
* **Google Cloud Secret Manager:** Securely stores API keys and access tokens required to authenticate and interact with Google Cloud services.
* **JIRA/GitLab (Optional):** Issue tracking and project management tools that can be integrated for a streamlined workflow.
**Benefits:**
* **Automated Review Assistance:** Leveraging AI to generate review prompts saves time and improves the consistency and quality of code reviews.
* **Local Development:** The process empowers developers to conduct reviews locally within their familiar IDE.
* **Integration Options:** The flexibility to integrate with project management tools like JIRA and GitLab streamlines workflow and issue tracking.
Phân tích sự khác biệt về hình ảnh:
devai review imgdiff \
-c ~/github/genai-for-developers/images/devai-api.png \
-t ~/github/genai-for-developers/images/devai-api-slack.png
Kết quả:
The following UI elements are missing in the "AFTER UPGRADE STATE" image compared to the "BEFORE UPGRADE STATE" image: 1. **Slack:** The entire Slack element, including the icon, "Team channel" label, and the arrow indicating interaction, is absent in the AFTER UPGRADE image. 2. **Storage Bucket:** The "Storage Bucket" element with its icon and "PDFs" label is missing in the AFTER UPGRADE image. 3. **"GenAI Agents" label in Vertex AI block:** The BEFORE UPGRADE image has "Vertex AI Agents" and "GenAI Agent" labels within the Vertex AI block, while the AFTER UPGRADE image only has "Vertex AI." 4. **"Open JIRA Issue" and "Team Project" labels:** In the BEFORE UPGRADE image, these labels are connected to the JIRA block with an arrow. These are missing in the AFTER UPGRADE image. **Decision Explanation:** The analysis is based on a direct visual comparison of the two provided images, noting the presence and absence of specific UI elements and their associated labels. The elements listed above are present in the BEFORE UPGRADE image but absent in the AFTER UPGRADE image.
Lệnh tạo tài liệu:
devai document readme -c ~/github/genai-for-developers/sample-app/src/main/
Kết quả:
# Bank of Anthos - Balance Reader Service ## Table of Contents - [Description](#description) - [Features](#features) - [Technologies Used](#technologies-used) - [Installation](#installation) - [Configuration](#configuration) - [Usage](#usage) - [Health Checks](#health-checks) - [Metrics and Tracing](#metrics-and-tracing) - [Contributing](#contributing) - [License](#license) ## Description The Balance Reader service is a component of the Bank of Anthos sample application. It provides a REST endpoint for retrieving the current balance of a user account. This service demonstrates key concepts for building microservices with Spring Boot and deploying them to a Kubernetes cluster. ## Features - Securely retrieves account balances using JWT authentication. - Leverages a local cache for fast balance retrieval. - Asynchronously processes transactions from a central ledger. - Provides health check endpoints for Kubernetes liveness and readiness probes. - Exposes metrics to Stackdriver for monitoring and observability. - Supports distributed tracing with Zipkin. ## Technologies Used - Java - Spring Boot - Spring Data JPA - Hibernate - Google Cloud SQL (PostgreSQL) - JWT (JSON Web Token) - Guava Cache - Micrometer - Stackdriver - Zipkin ## Installation 1. **Prerequisites:** - Java 17 or later - Maven 3.5 or later - Docker (for containerization) - Kubernetes cluster (for deployment) - Google Cloud account (for Stackdriver and other GCP services)
Xem các lệnh có sẵn trong trình chỉnh sửa Cloud Shell:
cloudshell edit ~/github/genai-for-developers/devai-cli/README.md
Hoặc xem lại README.md trong kho lưu trữ GitHub.
15. Theo dõi tất cả biến môi trường trong một tệp
Bắt đầu một tệp mới để theo dõi tất cả các biến môi trường (ví dụ: khoá API, mã thông báo API, v.v.) mà bạn sẽ tạo.
Bạn sẽ sử dụng các biến này cho nhiều hệ thống trong quá trình tham gia lớp học này, vì vậy, việc tham chiếu các biến này ở cùng một nơi sẽ dễ dàng hơn.
16. Cấu hình theo dõi LLM LangSmith
Tạo tài khoản LangSmith và tạo khoá API dịch vụ trong phần Cài đặt. https://docs.smith.langchain.com/
Đặt các biến môi trường bắt buộc để tích hợp LangSmith. Thay thế khoá API dịch vụ trước khi chạy các lệnh.
export LANGCHAIN_API_KEY=langsmith-service-api-key
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_ENDPOINT="https://api.smith.langchain.com"
Để tránh tiết lộ thông tin nhạy cảm trong thiết bị đầu cuối, tốt nhất bạn nên sử dụng read -s. Đây là cách an toàn để đặt các biến môi trường mà không cần giá trị xuất hiện trong nhật ký lệnh của bảng điều khiển. Sau khi chạy biến này, bạn phải dán giá trị và nhấn Enter.
17. Cấu hình lệnh JIRA
Tạo tài khoản JIRA nếu bạn chưa có.
Tạo mã thông báo API JIRA cho dự án của bạn. https://id.atlassian.com/manage-profile/security/api-tokens
Đặt các biến môi trường này cần thiết để tích hợp JIRA (thay thế các giá trị trước khi chạy các lệnh).
export JIRA_API_TOKEN=your-token-value
export JIRA_USERNAME="email that you used to register with JIRA"
export JIRA_INSTANCE_URL="https://YOUR-PROJECT.atlassian.net"
export JIRA_PROJECT_KEY="JIRA project key"
export JIRA_CLOUD=true
Mở tệp review.py:
cloudshell edit ~/github/genai-for-developers/devai-cli/src/devai/commands/review.py
Kiểm tra tệp review.py:
source=source.format(format_files_as_string(context))
code_chat_model = GenerativeModel(model_name)
code_chat = code_chat_model.start_chat()
code_chat.send_message(qry)
response = code_chat.send_message(source)
...
else:
click.echo(response.text)
Tìm và huỷ nhận xét bên dưới dòng này:
# Uncomment after configuring JIRA and GitLab env variables - see README.md for details
Nhập lệnh JIRA ở đầu tệp
# from devai.commands.jira import create_jira_issue
Phương thức tạo vấn đề JIRA trong phương thức code
#create_jira_issue("Code Review Results", response.text)
Chạy lại lệnh xem xét mã và kiểm tra kết quả của nhân viên hỗ trợ:
export PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project)
export LOCATION=us-central1
devai review code -c ~/github/genai-for-developers/sample-app/src/main/java/anthos/samples/bankofanthos/balancereader
Kết quả mẫu:
(venv) student_00_19a997c157f8@cloudshell:~/genai-for-developers/devai-cli (qwiklabs-gcp-02-71a9948ae110)$ devai review code -c ../sample-app/src/main/java/anthos/samples/bankofanthos/balancereader /home/student_00_19a997c157f8/genai-for-developers/devai-cli/venv/lib/python3.9/site-packages/langchain_core/_api/deprecation.py:117: LangChainDeprecationWarning: The function `initialize_agent` was deprecated in LangChain 0.1.0 and will be removed in 0.2.0. Use new agent constructor methods like create_react_agent, create_json_agent, create_structured_chat_agent, etc. instead. warn_deprecated( Response from Model: ```java // Class: TransactionRepository // Method: findBalance // Efficiency - Consider using a native SQL query to improve performance for complex database operations. - Use prepared statements to avoid SQL injection vulnerabilities. // Best Practices - Return a Optional<Long> instead of null to handle the case when no balance is found for the given account.
/home/student_00_19a997c157f8/genai-for-developers/devai-cli/venv/lib/python3.9/site-packages/langchain_core/_api/deprecation.py:117: LangChainDeprecatedWarning: Chức năng __call__ không được dùng nữa trong LangChain 0.1.0 trong phiên bản 0.1.0 và sẽ bị xoá. Thay vào đó, hãy sử dụng lệnh gọi. warn_deprecated(
Đang nhập chuỗi AgentExecutor mới... Suy nghĩ: Nội dung mô tả được cung cấp trong câu hỏi nên bạn không cần phải suy nghĩ về Hành động:
{
"action": "create_issue",
"action_input": {
"description": "Class: TransactionRepository\nMethod: findBalance\n\nEfficiency\n- Consider using a native SQL query to improve performance for complex database operations.\n- Use prepared statements to avoid SQL injection vulnerabilities.\n\nBest Practices\n- Return a Optional<Long> instead of null to handle the case when no balance is found for the given account."
}
}
Tạo vấn đề mới bằng khoá: CYMEATS-117
Quan sát: Vấn đề mới được tạo bằng khóa: CYMEATS-117 Suy nghĩ:Câu trả lời cuối cùng: CYMEATS-117
Chuỗi đã hoàn tất.
Open your JIRA project in the browser and review the created issue.
Sample JIRA issue view.
<img src="img/9a93a958c30f0b51.png" alt="9a93a958c30f0b51.png" width="624.00" />
Open [LangSmith portal](https://smith.langchain.com/) and review LLM trace for JIRA issue creation call.
Sample LangSmith LLM trace.
<img src="img/6222ee1653a5ea54.png" alt="6222ee1653a5ea54.png" width="624.00" />
## Import GitHub repo to GitLab repo
Go to [https://gitlab.com/projects/new](https://gitlab.com/projects/new) and select "`Import project`" / "`Repository by URL`" option:
Git repository url:
https://github.com/GoogleCloudPlatform/genai-for-developers.git
Or
Your personal GitHub project that you created earlier in this lab.
Under Project URL - select your GitLab userid
Set Visibility to `Public`.
Click - "`Create Project`" to start the import process.
If you see an error about invalid GitHub Repository URL, [create a new GitHub token](https://github.com/settings/tokens)(fine-grained) with Public repositories read-only access, and retry import again providing your GitHub userid and token.
## Clone GitLab repo and setup SSH key
Return to Google Cloud Shell terminal and set up a new SSH key.
Update your email before running the commands. Hit enter multiple times to accept defaults.
ssh-keygen -t ed25519 -C "your-email-address"
eval "$(ssh-agent -s)" ssh-add ~/.ssh/id_ed25519
cat ~/.ssh/id_ed25519.pub
Add a public key to your GitLab account.
Open [https://gitlab.com/-/profile/keys](https://gitlab.com/-/profile/keys) and click "Add new key".
For the key value copy/paste the output of the last command.
Go back to the terminal and clone the repository.
cd ~ mkdir gitlab cd gitlab
Replace with your GitLab userid and repository url that was just created.
```console
git clone git@gitlab.com:YOUR_GITLAB_USERID/genai-for-developers.git
Thay đổi thư mục và mở tệp .gitlab-ci.yml.
cd genai-for-developers
cloudshell edit .gitlab-ci.yml
Trong trường hợp bạn chưa bật, hãy bật Gemini trong Trình chỉnh sửa Cloud Shell.
Nhấp chuột phải vào vị trí bất kỳ trong tệp .gitlab-ci.yml rồi chọn "Gemini Code Assist > Explain this".
18. Cấu hình lệnh trong GitLab
Mở GitLab và tạo Mã truy cập dự án trong "Settings / Access Tokens" trong kho lưu trữ GitLab đã tạo ở các bước trước.
Sao chép và lưu trữ giá trị Mã thông báo truy cập để sử dụng trong các bước tiếp theo.
Sử dụng các thông tin sau:
- Tên mã thông báo:
devai-cli-qwiklabs - Vai trò:
Maintainer - Phạm vi:
api
Đặt các biến môi trường bắt buộc để tích hợp GitLab.
Lệnh này yêu cầu bạn cập nhật Mã truy cập GitLab.
export GITLAB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN=gitlab-access-token
Lệnh này yêu cầu bạn cập nhật tên người dùng và tên kho lưu trữ GitLab.
export GITLAB_REPOSITORY="USERID/REPOSITORY"
Thiết lập phần còn lại của các biến môi trường:
export GITLAB_URL="https://gitlab.com"
export GITLAB_BRANCH="devai"
export GITLAB_BASE_BRANCH="main"
Mở trang web GitLab và tạo một vấn đề mới trên GitLab trong dự án của bạn với tiêu đề "CICD AI Insights".
Một cách khác là sử dụng lệnh curl bên dưới. Bạn sẽ cần một mã dự án GitLab – bạn có thể tra cứu trong phần "Settings / General" .
export GITLAB_PROJECT_ID=56390153 # replace
curl --request POST \
--header "PRIVATE-TOKEN: $GITLAB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data '{"title":"CICD AI Insights"}' \
https://gitlab.com/api/v4/projects/$GITLAB_PROJECT_ID/issues
Quay lại Cloud Shell và mở tệp review.py:
cloudshell edit ~/gitlab/genai-for-developers/devai-cli/src/devai/commands/review.py
Tìm và bỏ ghi chú mã bên dưới
Dòng để nhập lệnh GitLab
# from devai.commands.gitlab import create_gitlab_issue_comment
Phương thức để bình luận về vấn đề trên GitLab
# create_gitlab_issue_comment(response.text)
19. Phát triển CLI DevAI
Vì bạn đã chuyển sang kho lưu trữ/thư mục GitLab. Bạn sẽ cần chạy lại các bước thiết lập dưới đây.
Trong cửa sổ dòng lệnh, hãy thiết lập virtualenv python, cài đặt các yêu cầu và chạy lệnh mẫu.
export PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project)
export LOCATION=us-central1
cd ~/gitlab/genai-for-developers/devai-cli
python3 -m venv venv
. venv/bin/activate
pip3 install -r src/requirements.txt
pip3 install --editable ./src
devai echo
Bạn có thể xác nhận vị trí của cli - lần này vị trí của cli nằm trong thư mục GitLab.
which devai
Chạy lại lệnh xem xét mã trong dòng lệnh:
devai review code -c ~/gitlab/genai-for-developers/sample-app/src/main/java/anthos/samples/bankofanthos/balancereader
Kết quả mẫu với một số phần được rút ngắn:
(venv) student_00_19a997c157f8@cloudshell:~/genai-for-developers/devai-cli (qwiklabs-gcp-02-71a9948ae110)$ devai review code -c ../sample-app/src/main/java/anthos/samples/bankofanthos/balancereader
.
.
Response from Model: **Class: Transaction**
**Method: toString**
**Maintainability:**
* The formatting of the string representation could be more clear and concise. Consider using a dedicated method for formatting the amount, e.g., `formatAmount()`.
.
.
> Entering new AgentExecutor chain...
Thought: I need to first get the issue ID using the Get Issues tool, then I can comment on the issue using the Comment on Issue tool.
Action: Get Issues
Action Input:
Observation: Found 1 issues:
[{'title': 'CICD AI Insights', 'number': 1}]
Thought:Thought: I found the issue ID, so now I can add the comment to the issue.
Action: Comment on Issue
Action Input: 1
Action: Get Issue
Action Input: 1
Observation: {"title": "CICD AI Insights", "body": "", "comments": "[{'body': '**Transaction.java**\\n\\n\\n**Class:** Transaction\\n\\n\\n* **Security:** Consider using a custom date format like \\\\\"yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS\\\\\" to handle timestamps more robustly.\\n\\n\\n**JWTVerifierGenerator.java**\\n\\n\\n* .
.
Thought:Now I can use the Comment on Issue tool to add the comment to the issue.
Action: Comment on Issue
Action Input:
1
**Class: Transaction**
**Method: toString**
**Maintainability:**
.
.
.
Observation: Commented on issue 1
Thought:I have now completed the necessary actions and added the comment to the issue 'CICD AI Insights'.
Final Answer: Comment added to issue 'CICD AI Insights'
> Finished chain.
Mở trang web GitLab và xem lại vấn đề đã cập nhật.
Xem lại dấu vết LLM trong LangSmith.
Mẫu dấu vết LLM.
20. Đẩy các thay đổi vào kho lưu trữ GitLab
Quay lại Google Cloud Shell Editor.
Chuyển sang thẻ "Source Control".
Giai đoạn, xác nhận và áp dụng các thay đổi bạn đã thực hiện để cập nhật tệp review.py.
21. Cấu hình CICD GitLab
Tiếp theo, bạn sẽ bật quy trình CICD của GitLab để chạy quy trình xem xét mã khi các thay đổi được đẩy vào kho lưu trữ.
Mở trang web GitLab rồi chuyển đến phần "Settings / CICD".
Mở rộng phần Variables rồi nhấp vào "Add variable".
Hãy nhớ bỏ đánh dấu tất cả các hộp đánh dấu khi bạn thêm biến. Ví dụ:
Sử dụng ghi chú của bạn, nơi bạn lưu giữ tất cả các biến môi trường, hãy thêm biến môi trường cho JIRA, GitLab và LangSmith.
PROJECT_ID=qwiklabs-project-id LOCATION=us-central1 GOOGLE_CLOUD_CREDENTIALS - cat ~/vertex-client-key.json LANGCHAIN_TRACING_V2=true LANGCHAIN_ENDPOINT="https://api.smith.langchain.com" LANGCHAIN_API_KEY=your-service-api-key JIRA_API_TOKEN=your-token JIRA_USERNAME="email that you used to register with JIRA" JIRA_INSTANCE_URL="https://YOUR-PROJECT.atlassian.net" JIRA_PROJECT_KEY="JIRA project key" JIRA_CLOUD=true GITLAB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN=your-gitlab-token GITLAB_URL="https://gitlab.com" GITLAB_REPOSITORY="USERID/REPOSITORY" GITLAB_BRANCH="devai" GITLAB_BASE_BRANCH="main"
Đối với giá trị biến GOOGLE_CLOUD_CREDENTIALS, hãy sử dụng khoá tài khoản dịch vụ đã tạo trong phần ở trên.
cat ~/vertex-client-key.json
Chế độ xem biến CI/CD:
22. Chạy quy trình CICD của GitLab
Mở "Build / Pipelines" trong giao diện người dùng GitLab và nhấp vào "Run Pipeline".
23. Xem xét kết quả của quy trình GitLab
Mở "Build / Jobs" trong giao diện người dùng GitLab và xem lại đầu ra của quy trình.
Mở trang web GitLab và xem xét các nhận xét mới nhất về "CICD Insights" vấn đề.
Tắt tính năng thực thi quy trình công việc của GitLab
Quay lại Trình chỉnh sửa Google Cloud Shell. Huỷ nhận xét các dòng để vô hiệu hoá việc thực thi quy trình công việc GitLab đối với các sự kiện đẩy mã. Bạn vẫn có thể thực thi quy trình công việc từ giao diện người dùng theo yêu cầu.
# workflow: # rules: # - if: $CI_PIPELINE_SOURCE == "web"
Mở .gitlab-ci.yml trong thư mục gốc của dự án và huỷ nhận xét các dòng:
cloudshell edit ~/gitlab/genai-for-developers/.gitlab-ci.yml
Chuyển sang thẻ "Source Control" – giai đoạn, cam kết và đẩy thay đổi này.
24. Tích hợp CircleCI
CircleCI là gì?
CircleCI là một nền tảng CI/CD trên đám mây cho phép các nhóm tự động hoá các quy trình phát triển và triển khai phần mềm. Nền tảng này tích hợp với các hệ thống quản lý phiên bản như GitHub, Bitbucket và GitLab, cho phép các nhóm xác thực các thay đổi đối với mã theo thời gian thực bằng cách chạy các quy trình kiểm thử và bản dựng tự động. Để liên tục phân phối, CircleCI có thể tự động hoá việc triển khai phần mềm lên nhiều môi trường đám mây như AWS, Google Cloud và Azure.
Thiết lập
Mở trang web CircleCI và tạo một Dự án mới. Chọn "GitLab"/"Cloud" cho kho lưu trữ của bạn.
Cấp quyền truy cập cho CircleCI vào tài khoản GitLab của bạn.
Trong tuỳ chọn Nhanh nhất, hãy chọn nhánh main. CircleCI có thể phát hiện một tệp cấu hình hiện có và bỏ qua bước này.
Sau khi tạo dự án, hãy nhấp vào nút "Project Settings" / "Environment Variables" .
Thêm tất cả biến môi trường mà bạn đã sử dụng cho đến thời điểm này.
Dưới đây là danh sách mẫu các biến môi trường cần thêm.
PROJECT_ID=qwiklabs-project-id LOCATION=us-central1 GOOGLE_CLOUD_CREDENTIALS - cat ~/vertex-client-key.json LANGCHAIN_TRACING_V2=true LANGCHAIN_ENDPOINT="https://api.smith.langchain.com" LANGCHAIN_API_KEY=your-service-api-key JIRA_API_TOKEN=your-token JIRA_USERNAME="email that you used to register with JIRA" JIRA_INSTANCE_URL="https://YOUR-PROJECT.atlassian.net" JIRA_PROJECT_KEY="JIRA project key" JIRA_CLOUD=true GITLAB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN=your-gitlab-token GITLAB_URL="https://gitlab.com" GITLAB_REPOSITORY="USERID/REPOSITORY" GITLAB_BRANCH="devai" GITLAB_BASE_BRANCH="main"
25. Bật phương thức JIRA và GitLab
Mở Trình chỉnh sửa Google Cloud Shell và thực hiện thay đổi đối với tệp review.py.
Tìm và bỏ ghi chú các dòng bên dưới.
# from devai.commands.jira import create_jira_issue
create_jira_issue("Performance Review Results", response.text)
create_gitlab_issue_comment(response.text)
.
.
.
create_jira_issue("Security Review Results", response.text)
create_gitlab_issue_comment(response.text)
Chuyển sang thẻ "Source Control" – giai đoạn, cam kết và đẩy thay đổi này.
Mở trang web GitLab rồi chuyển đến "Build"/"Pipelines".
Hãy truy cập vào đường liên kết đến CircleCI để xem quy trình làm việc.
Xem lại các nhận xét về vấn đề GitLab trong kho lưu trữ của bạn.
Xem xét các vấn đề mới được tạo trong dự án JIRA.
26. Xin chúc mừng!
Xin chúc mừng, bạn đã hoàn thành lớp học lập trình!
Nội dung chúng ta đã đề cập:
- Thêm các bước tự động hoá quy trình xem xét mã AI tạo sinh trong GitHub, GitLab và CircleCI.
- Các tác nhân LangChain ReAct để tự động hoá các tác vụ như bình luận về vấn đề trên GitLab và mở phiếu yêu cầu hỗ trợ trên JIRA.
Bước tiếp theo:
- Chúng tôi sẽ tổ chức thêm nhiều phiên thực hành!
Dọn dẹp
Để tránh làm phát sinh chi phí cho các tài nguyên được sử dụng trong hướng dẫn này trong tài khoản Google Cloud của bạn, hãy xoá dự án chứa các tài nguyên đó, hoặc giữ lại dự án và xoá từng tài nguyên riêng lẻ.
Xoá dự án
Cách dễ nhất để loại bỏ việc thanh toán là xoá dự án bạn đã tạo cho phần hướng dẫn.
©2024 Google LLC Mọi quyền được bảo lưu. Google và biểu trưng Google là các nhãn hiệu của Google LLC. Tất cả các tên công ty và sản phẩm khác có thể là nhãn hiệu của công ty liên quan tương ứng.