GenAI ile JIRA Kullanıcı Hikayeleri Uygulaması

Bu codelab hakkında

Son güncelleme Mar 24, 2025

Yazan: Andrey Shakirov

Bu sayfa, Cloud Translation API ile çevrilmiştir.

1. Genel Bakış

Bu laboratuvarda, GenAI ile JIRA kullanıcı hikayesi uygulamasını otomatikleştirecek bir çözüm oluşturacaksınız.

Öğrenecekleriniz

Laboratuvarın birkaç ana bölümü vardır:

Gemini API'leriyle entegre edilecek Cloud Run uygulamasını dağıtma
JIRA için Atlassian Forge uygulaması oluşturma ve dağıtma
GitLab görevlerini otomatikleştirmek için LangChain ReAct Agents'ı kullanma

Ön koşullar

Bu laboratuvarda, Cloud Console ve Cloud Shell ortamlarına aşina olmanız gerekir.

Cloud projesi oluşturma

Google Cloud Console'da oturum açın ve yeni bir proje oluşturun veya mevcut bir projeyi yeniden kullanın. Gmail veya Google Workspace hesabınız yoksa hesap oluşturmanız gerekir.

Proje adı, bu projenin katılımcılarının görünen adıdır. Google API'leri tarafından kullanılmayan bir karakter dizesidir. Dilediğiniz zaman güncelleyebilirsiniz.
Proje kimliği, tüm Google Cloud projelerinde benzersizdir ve değiştirilemez (ayarlandıktan sonra değiştirilemez). Cloud Console, benzersiz bir dize otomatik olarak oluşturur. Bu dizenin ne olduğu genellikle önemli değildir. Çoğu kod laboratuvarında proje kimliğinize (genellikle PROJECT_ID olarak tanımlanır) referans vermeniz gerekir. Oluşturulan kimliği beğenmezseniz rastgele başka bir kimlik oluşturabilirsiniz. Alternatif olarak, kendi anahtarınızı deneyerek kullanılabilir olup olmadığını görebilirsiniz. Bu adımdan sonra değiştirilemez ve proje boyunca geçerli kalır.
Bazı API'lerin kullandığı üçüncü bir değer (Proje Numarası) olduğunu belirtmek isteriz. Bu üç değer hakkında daha fazla bilgiyi dokümanlar bölümünde bulabilirsiniz.

Ardından, Cloud kaynaklarını/API'lerini kullanmak için Cloud Console'da faturalandırmayı etkinleştirmeniz gerekir. Bu codelab'i çalıştırmak çok pahalı değildir. Bu eğitimden sonra faturalandırılmamak için kaynakları kapatmak istiyorsanız oluşturduğunuz kaynakları veya projeyi silebilirsiniz. Yeni Google Cloud kullanıcıları 300 ABD doları değerinde ücretsiz deneme programına uygundur.

Ortam kurulumu

Gemini sohbetini açın.

Alternatif olarak, arama çubuğuna "Gemini'ye sor" yazın.

Google Cloud API için Gemini'yi etkinleştirin:

"Start chatting"yi tıklayın ve örnek sorulardan birini uygulayın veya denemek için kendi isteminizi yazın.

Deneyebileceğiniz istemler:

Cloud Run'u 5 temel noktada açıklayın.
Google Cloud Run Ürün Müdürü olduğunuzu varsayarak bir öğrenciye Cloud Run'u 5 kısa ve önemli noktayla açıklayın.
Google Cloud Run Ürün Müdürü olarak, Cloud Run'u Sertifikalı bir Kubernetes Geliştiricisine 5 kısa ve önemli noktayla açıklayın.
Google Cloud Run Ürün Müdürü olduğunuzu varsayalım. Kıdemli bir geliştiriciye, Cloud Run'u ne zaman GKE yerine kullanacağınızı 5 kısa ve önemli noktayla açıklayın.

Daha iyi istemler yazma hakkında daha fazla bilgi edinmek için İstem Rehberi'ne göz atın.

Google Cloud için Gemini, verilerinizi nasıl kullanır?

Google'ın gizlilik taahhüdü

Google, sektörde AI/ML gizlilik taahhüdü yayınlayan ilk şirketlerden biri oldu. Bu taahhüdümüzde, müşterilerin bulutta depolanan verileri üzerinde en yüksek düzeyde güvenlik ve denetime sahip olması gerektiğine olan inancımızı özetliyoruz.

Gönderdiğiniz ve aldığınız veriler

Gemini'ye sorduğunuz sorulara (analiz etmesi veya tamamlaması için gönderdiğiniz giriş bilgileri veya kodlar dahil) istem denir. Gemini'den aldığınız yanıtlara veya kod tamamlamalarına yanıt denir. Gemini, istemlerinizi veya yanıtlarını modellerini eğitmek için veri olarak kullanmaz.

İstemlerin şifrelenmesi

Gemini'ye istem gönderdiğinizde, Gemini'deki temel modele giriş olarak verileriniz aktarım sırasında şifrelenir.

Gemini'den oluşturulan program verileri

Gemini, birinci taraf Google Cloud kodunun yanı sıra belirli üçüncü taraf kodlarıyla eğitilmiştir. Gemini'nin sunduğu kod tamamlama, oluşturma veya analizler dahil olmak üzere kodunuzun güvenliği, test edilmesi ve etkililiğinden siz sorumlusunuz.

Google'ın istemlerinizi nasıl işlediği hakkında daha fazla bilgi edinin.

3. İstemleri test etme seçenekleri

İstemleri test etmek için çeşitli seçenekleriniz vardır.

Vertex AI Studio

Vertex AI Studio, Google Cloud'un Vertex AI platformunun bir parçasıdır ve üretken yapay zeka modellerinin geliştirilmesini ve kullanımını basitleştirmek ve hızlandırmak için özel olarak tasarlanmıştır.

Google AI Studio

Google AI Studio, istem mühendisliği ve Gemini API ile prototip oluşturmak ve denemeler yapmak için web tabanlı bir araçtır.

Gemini web uygulaması (gemini.google.com)

Google Gemini web uygulaması (gemini.google.com), Google'ın Gemini yapay zeka modellerinin gücünü keşfetmenize ve kullanmanıza yardımcı olmak için tasarlanmış web tabanlı bir araçtır.

Android için Google Gemini mobil uygulaması ve iOS'teki Google uygulaması

4. Başvuruyu inceleme

Hizmet Hesabı Oluşturma

Google Cloud Console'a dönün ve arama çubuğunun sağındaki simgeyi tıklayarak Cloud Shell'i etkinleştirin.

Yeni bir hizmet hesabı ve anahtarlar oluşturmak için açık terminalde aşağıdaki komutları çalıştırın.

Cloud Run uygulamasından Vertex AI Gemini API'ye API çağrıları yapmak için bu hizmet hesabını kullanacaksınız.

Qwiklabs proje ayrıntılarınızı kullanarak proje ayrıntılarını yapılandırın.

Örnek: qwiklabs-gcp-00-2c10937585bb

gcloud config set project YOUR_QWIKLABS_PROJECT_ID

Hizmet hesabı oluşturun.

PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project)
SERVICE_ACCOUNT_NAME='vertex-client'
DISPLAY_NAME='Vertex Client'

gcloud iam service-accounts create $SERVICE_ACCOUNT_NAME --project $PROJECT_ID --display-name "$DISPLAY_NAME"

Rol atayın.

gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID --member="serviceAccount:$SERVICE_ACCOUNT_NAME@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" --role="roles/aiplatform.admin"

gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID --member="serviceAccount:$SERVICE_ACCOUNT_NAME@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" --role="roles/aiplatform.user"

gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID --member="serviceAccount:$SERVICE_ACCOUNT_NAME@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" --role="roles/cloudbuild.builds.editor"

gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID --member="serviceAccount:$SERVICE_ACCOUNT_NAME@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" --role="roles/artifactregistry.admin"

gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID --member="serviceAccount:$SERVICE_ACCOUNT_NAME@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" --role="roles/storage.admin"

gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID --member="serviceAccount:$SERVICE_ACCOUNT_NAME@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" --role="roles/run.admin"

gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID --member="serviceAccount:$SERVICE_ACCOUNT_NAME@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" --role="roles/secretmanager.secretAccessor"

Yetki vermeniz istenirse devam etmek için "Yetkilendir"i tıklayın.

Vertex AI API'lerini ve Gemini sohbet uygulamasını kullanmak için gerekli hizmetleri etkinleştirin.

gcloud services enable \
    generativelanguage.googleapis.com \
    aiplatform.googleapis.com \
    cloudaicompanion.googleapis.com \
    run.googleapis.com \
    cloudresourcemanager.googleapis.com

Vertex AI API'lerini ve Gemini sohbet uygulamasını kullanmak için gerekli hizmetleri etkinleştirin.

gcloud services enable \
    artifactregistry.googleapis.com \
    cloudbuild.googleapis.com \
    runapps.googleapis.com \
    workstations.googleapis.com \
    servicemanagement.googleapis.com \
    secretmanager.googleapis.com \
    containerscanning.googleapis.com

GitHub deposunu kopyalama

GitHub deposunu kopyalayın.

git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/genai-for-developers.git

Cloud Shell Düzenleyici'yi açma

"File / Open Folder" menü öğesini kullanarak "genai-for-developers"u açın.

"devai-api/app/routes.py" dosyasını açın, ardından dosyanın herhangi bir yerinde sağ tıklayın ve bağlam menüsünden "Gemini > Explain this""yi seçin.

Gemini'nin, seçili dosyayla ilgili açıklamasını inceleyin.

5. GitLab deposu ve araç seti yapılandırması

Bu laboratuvarda, GitLab birleştirme isteği oluşturma işlemini otomatikleştirmek için GitLabToolkit'i kullanacaksınız.

LangChain Araç Kitlerine Genel Bakış

LangChain araç setleri, LangChain ile uygulamaların geliştirilmesini kolaylaştırmak ve iyileştirmek için tasarlanmış araç paketleridir. Bu araçlar, belirli araç setine bağlı olarak çeşitli işlevler sunar ancak genellikle aşağıdaki konularda yardımcı olur:

Harici veri kaynaklarına bağlanma: API'lerden, veritabanlarından ve diğer harici kaynaklardan gelen bilgilere erişip bunları LangChain uygulamalarınıza dahil edin.
Gelişmiş istem verme teknikleri: Dil modelleriyle etkileşimleri optimize etmek için önceden oluşturulmuş istemleri kullanın veya özel istemler oluşturun.
Zincir oluşturma ve yönetme: Karmaşık zincirleri kolayca oluşturun ve verimli bir şekilde yönetin.
Değerlendirme ve izleme: LangChain uygulamalarınızın ve zincirlerinizin performansını analiz edin.

Popüler LangChain araç takımlarından bazıları şunlardır:

Temsilci Yürütücü Aracı Kitapları: Web'de gezinme veya kod yürütme gibi işlemler aracılığıyla gerçek dünyayla etkileşime geçebilen temsilciler geliştirmek için kullanılan araçlar.
İstem Mühendisliği Aracı Kiti: Etkili istemler oluşturmaya yönelik bir kaynak koleksiyonu.

GitLab Toolkit'e Genel Bakış

Gitlab araç seti, LLM aracının bir gitlab deposuyla etkileşim kurmasını sağlayan araçlar içerir. Bu araç, python-gitlab kitaplığının sarmalayıcısıdır.

GitLab araç seti aşağıdaki görevleri gerçekleştirebilir:

Dosya Oluştur: Depoda yeni bir dosya oluşturur.
Dosya Okuma: Depodan bir dosyayı okur.
Dosyayı Güncelle: Depodaki bir dosyayı günceller.
Pull isteği oluştur: Botun çalışma dalından ana dala bir pull isteği oluşturur.
Get Issue (Sorunu Getir): Sorunları depodan getirir.
Get Issue (Sorunu Getir): Belirli bir sorunla ilgili ayrıntıları getirir.
Sorun hakkında yorum yapma: Belirli bir sorun hakkında yorum yayınlar.
Dosya Sil: Depodan bir dosyayı siler.

GitLab Projesi Kurulumu

GitLab'ı açın, yeni bir proje oluşturun ve "Settings / Access Tokens" bölümünde Proje Erişim Jetonu'nu ayarlayın.

Aşağıdaki ayrıntıları kullanın:

Jeton adı: devai-api-qwiklabs
Rol: Maintainer
Kapsamları seçin: api

Erişim jetonu değerini dizüstü bilgisayarınızdaki bir geçici dosyaya kopyalayıp yapıştırın. Bu değer sonraki adımlarda kullanılacaktır.

6. Uygulamayı Cloud Run'a dağıtmaya hazırlanma

Cloud Shell Düzenleyici'ye dönün ve mevcut terminali kullanın veya yeni bir terminal açın.

Qwiklabs proje ayrıntılarınızı kullanarak proje ayrıntılarını yapılandırın.

Örnek: qwiklabs-gcp-00-2c10937585bb

gcloud config set project YOUR-QWIKLABS-PROJECT-ID

Ortam değişkenlerinin geri kalanını ayarlayın:

export PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project)
export LOCATION=us-central1
export REPO_NAME=devai-api
export SERVICE_NAME=devai-api

GitLab entegrasyonu için gereken ortam değişkenlerini ayarlayın.

export GITLAB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN=gitlab-token

Hassas bilgilerin terminalde gösterilmesini önlemek için en iyi yöntem read -s GITLAB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN kullanmaktır. Bu, ortam değişkenlerini konsolun komut geçmişinde değer gösterilmeden ayarlamanızı sağlayan güvenli bir yöntemdir. Çalıştırdıktan sonra değeri yapıştırıp Enter tuşuna basmanız gerekir. Ortam değişkenini de dışa aktarmanız gerekir: export GITLAB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN

Bu komut için GitLab kullanıcı kimliğinizi ve depo adınızı güncellemeniz gerekir.

Örnek: export GITLAB_REPOSITORY="gitrey/qwiklabs-test"

export GITLAB_REPOSITORY="USERID/REPOSITORY"

Ortam değişkenlerinin geri kalanını ayarlayın:

export GITLAB_URL="https://gitlab.com"
export GITLAB_BRANCH="devai"
export GITLAB_BASE_BRANCH="main"

LangSmith LLM izleme yapılandırması

LangSmith'te aracı takibi bilgilerini görüntülemek istiyorsanız hesabı ayarlayın. Aksi takdirde komutları olduğu gibi yürütün.

LangSmith hesabı oluşturun ve Ayarlar bölümünde bir Service API anahtarı oluşturun. https://smith.langchain.com/settings

LangSmith entegrasyonu için gerekli ortam değişkenlerini ayarlayın.

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_ENDPOINT="https://api.smith.langchain.com"

export LANGCHAIN_API_KEY=langchain-service-api-key

JIRA yapılandırması

Bu değerler bu laboratuvarda kullanılmaz. Bu nedenle, komutları yürütmeden önce bu değerleri belirli JIRA proje değerlerinizle güncellemeniz gerekmez.

Cloud Run hizmeti dağıtımı için gerekli ortam değişkenlerini ayarlayın.

export JIRA_API_TOKEN=jira-token
export JIRA_USERNAME="YOUR-EMAIL"
export JIRA_INSTANCE_URL="https://YOUR-JIRA-PROJECT.atlassian.net"
export JIRA_PROJECT_KEY="YOUR-JIRA-PROJECT-KEY"
export JIRA_CLOUD=true

API anahtarı oluştur

Cloud Console / API'ler ve Hizmetler / Kimlik Bilgileri bölümünde yeni bir API anahtarı oluşturun.

Bu anahtar, Cloud Run uygulamasına yapılan JIRA API çağrılarının kimliğini doğrulamak için kullanılır.

Üretim ortamı için, oluşturulan API anahtarı için uygulama ve API kısıtlamalarını yapılandırırsınız. Uygulama kısıtlamaları, API anahtarının kullanımını belirli web siteleriyle(ör. JIRA örneğiniz) sınırlandırır.

Cloud Run hizmeti dağıtımı için gerekli ortam değişkenlerini ayarlayın.

export DEVAI_API_KEY=your-api-key

Secret Manager'da gizli anahtar oluşturma

Bu laboratuvarda, en iyi uygulamaları uygulayarak Cloud Run'da erişim jetonlarını, API anahtarını ve LangChain API anahtarı değerlerini depolamak ve referans vermek için Secret Manager'ı kullanırız.

Secret Manager'da gerekli gizli anahtarları oluşturun ve saklayın.

echo -n $DEVAI_API_KEY | \
 gcloud secrets create DEVAI_API_KEY \
 --data-file=-

echo -n $JIRA_API_TOKEN | \
 gcloud secrets create JIRA_API_TOKEN \
 --data-file=-

echo -n $GITLAB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN | \
 gcloud secrets create GITLAB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN \
 --data-file=-

echo -n $LANGCHAIN_API_KEY | \
 gcloud secrets create LANGCHAIN_API_KEY \
 --data-file=-

7. Devai-API'yi Cloud Run'a dağıtma

Doğru klasörde olduğunuzdan emin olun.

cd ~/genai-for-developers/devai-api

Uygulamayı Cloud Run'a dağıtın.

gcloud run deploy "$SERVICE_NAME" \
  --source=. \
  --region="$LOCATION" \
  --allow-unauthenticated \
  --service-account vertex-client \
  --set-env-vars PROJECT_ID="$PROJECT_ID" \
  --set-env-vars LOCATION="$LOCATION" \
  --set-env-vars GITLAB_URL="$GITLAB_URL" \
  --set-env-vars GITLAB_REPOSITORY="$GITLAB_REPOSITORY" \
  --set-env-vars GITLAB_BRANCH="$GITLAB_BRANCH" \
  --set-env-vars GITLAB_BASE_BRANCH="$GITLAB_BASE_BRANCH" \
  --set-env-vars JIRA_USERNAME="$JIRA_USERNAME" \
  --set-env-vars JIRA_INSTANCE_URL="$JIRA_INSTANCE_URL" \
  --set-env-vars JIRA_PROJECT_KEY="$JIRA_PROJECT_KEY" \
  --set-env-vars JIRA_CLOUD="$JIRA_CLOUD" \
  --set-env-vars LANGCHAIN_TRACING_V2="$LANGCHAIN_TRACING_V2" \
  --update-secrets="LANGCHAIN_API_KEY=LANGCHAIN_API_KEY:latest" \
  --update-secrets="GITLAB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN=GITLAB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN:latest" \
  --update-secrets="JIRA_API_TOKEN=JIRA_API_TOKEN:latest" \
  --update-secrets="DEVAI_API_KEY=DEVAI_API_KEY:latest" \
  --min-instances=1 \
  --max-instances=3

Artifact Registry Docker deposu oluşturmak için Y cevabını verin.

Deploying from source requires an Artifact Registry Docker repository to store built containers. A repository named [cloud-run-source-deploy] in 
region [us-central1] will be created.

Do you want to continue (Y/n)?  y

Aşağıdaki gcloud run deploy SERVICE_NAME --source=. akışını inceleyin. Daha fazla bilgi edinin.

Bu komut, arka planda Google Cloud'un buildpacks ve Cloud Build özelliklerini kullanarak makinenize Docker yüklemenize veya buildpack'ler ya da Cloud Build'i ayarlamanıza gerek kalmadan kaynak kodunuzdan otomatik olarak container görüntüleri oluşturur. Yani yukarıda açıklanan tek komut, gcloud builds submit ve gcloud run deploy komutlarının gerektirdiği işlemleri yapar.

Dockerfile sağladıysanız(bu depoda sağladık) Cloud Build, container görüntülerini otomatik olarak algılayıp oluşturmak için buildpack'lere güvenmek yerine Dockerfile'i kullanır. Derleme paketleri hakkında daha fazla bilgi edinmek için dokümanlara göz atın.

Console'da Cloud Build günlüklerini inceleyin.

Oluşturulan Docker görüntüsünü Artifact Registry'de inceleyin.

Cloud Console'da Cloud Run örneği ayrıntılarını inceleyin.

Test uygulaması

curl komutunu çalıştırarak uç noktasını test edin.

Komutu çalıştırmadan önce Cloud Run hizmetinizin URL'sini girin.

Örnek:

curl -H "X-devai-api-key: $DEVAI_API_KEY" https://devai-api-1110000001.us-central1.run.app/test

8. Hikayeyi uygulamayı otomatikleştirme

Forge, geliştiricilerin Jira, Confluence, Compass ve Bitbucket gibi Atlassian ürünleriyle entegre olan uygulamalar oluşturmasına olanak tanıyan bir platformdur.

Forge CLI'yi yükleme

Aşağıdaki komutu çalıştırarak Forge CLI'yi global olarak yükleyin:

npm install -g @forge/cli

Bu laboratuvarda oturum açmak için ortam değişkenlerini kullanacağız.

JIRA projesini ayarlama

JIRA projeleri oluşturmak/görüntülemek için kişisel hesabınızı kullanın.

Mevcut JIRA projelerinizi inceleyin: https://admin.atlassian.com/

Kişisel hesabınızı kullanarak yeni bir JIRA projesi oluşturun.

https://team.atlassian.com/your-work adresine gidin, simgesini tıklayın ve 'ı seçin. Ardından "JIRA Software" - "Şimdi dene"yi seçin. Proje/site oluşturma işlemini tamamlamak için talimatları uygulayın.

JIRA Software'ı seçin.

Yeni bir proje oluşturun.

Atlassian API jetonu oluşturma

CLI'ye giriş yapmak için mevcut bir Atlassian API jetonu oluşturun veya kullanın.

KSA, komutları çalıştırırken jetonunuzu kullanır.

https://id.atlassian.com/manage/api-tokens adresine gidin.
API jetonu oluştur'u tıklayın.
API jetonunuzu tanımlayacak bir etiket girin. Örneğin, forge-api-token.
Oluştur'u tıklayın.
Panoya kopyala'yı tıklayın ve iletişim kutusunu kapatın.

Forge ortam ayarlarını yapılandırma

Cloud Console'a dönün ve terminalde aşağıdaki komutları çalıştırın.

Forge komutlarını kullanmaya başlamak için Forge KSA'ya giriş yapın.

JIRA/FORGE e-posta adresinizi ayarlayın. E-posta adresinizle değiştirin.

export FORGE_EMAIL=your-email

Forge API jetonunu ayarlayın. JIRA API jetonunuzla değiştirin.

export FORGE_API_TOKEN=your-jira-api-token

Aşağıdaki komutu çalıştırarak forge cli'yi test edin. Analiz toplama isteğinde bulunulduğunda "No" cevabını verin.

forge settings set usage-analytics false

Giriş yapıp yapmadığınızı kontrol edin.

forge whoami

Örnek çıkış.

Logged in as John Green (johngreen@email.com)
Account ID: 123090:aaabbcc-076a-455c-99d0-d1aavvccdd

Forge uygulaması oluşturma

"~/genai-for-developers" klasöründe olduğunuzdan emin olun.

Forge uygulaması oluşturmak için komutu çalıştırın.

forge create

İstendiğinde aşağıdaki değerleri kullanın:

Uygulama adı: devai-jira-ui-qwiklabs
Bir kategori seçin: UI Kit
Ürün seçin: Jira
Şablon seçin: jira-issue-panel

Uygulama klasörüne geçin.

cd devai-jira-ui-qwiklabs/

Bağımlılıkları yüklemek için komutu çalıştırın.

npm install

Dağıtım komutunu çalıştırın.

forge deploy

Örnek çıktı:

Deploying your app to the development environment.
Press Ctrl+C to cancel.

Running forge lint...
No issues found.

✔ Deploying devai-jira-ui-qwiklabs to development...

ℹ Packaging app files
ℹ Uploading app
ℹ Validating manifest
ℹ Snapshotting functions
ℹ Deploying to environment

✔ Deployed

Deployed devai-jira-ui-qwiklabs to the development environment.

Uygulamayı yükleyin.

forge install

İstendiğinde aşağıdaki değerleri kullanın:

Ürün seçin: Jira
Site URL'sini girin: your-domain.atlassian.net

Örnek çıktı:

Select the product your app uses.

? Select a product: Jira

Enter your site. For example, your-domain.atlassian.net

? Enter the site URL: genai-for-developers.atlassian.net

Installing your app onto an Atlassian site.
Press Ctrl+C to cancel.

? Do you want to continue? Yes

✔ Install complete!

Your app in the development environment is now installed in Jira on genai-for-developers.atlassian.net

JIRA sitenizi açın ve aşağıdaki açıklamayı içeren yeni bir JIRA görevi oluşturun:

Create HTML, CSS and JavaScript using React.js framework to implement Login page with username and password fields, validation and documentation. Provide complete implementation, do not omit anything.

Görevi açtığınızda "devai-jira-ui-qwiklabs" düğmesini görürsünüz.

Düğmeyi tıklayın ve kullanıcı arayüzündeki değişiklikleri inceleyin.

Forge arka uç günlüklerini görüntüleyin.

forge logs

Atlassian Developer Console

Dağıtılan uygulamaları Atlassian Developer Console'da da görüntüleyebilir ve yönetebilirsiniz.

Günlükleri inceleyin - Development ortamına geçin,

Forge uygulama manifestini ve kaynak kodunu inceleme

"devai-jira-ui-qwiklabs/manifest.yml" dosyasını açın ve yapılandırmayı açıklamak için Gemini Code Assist'i kullanın.

Açıklamayı inceleyin.

Aşağıdaki dosyaları açıp Gemini Code Assist'ten açıklama yapmasını isteyin:

devai-jira-ui-qwiklabs/src/frontend/index.jsx
devai-jira-ui-qwiklabs/src/resolvers/index.js

Forge uygulamasını DevAI API Cloud Run uç noktasıyla güncelleme

GCP PROJE KİMLİĞİ'nin ayarlanıp ayarlanmadığını kontrol edin:

gcloud config get project

Aksi takdirde, Qwiklabs laboratuvar sayfasındaki proje kimliğini kullanarak GCP projenizi ayarlayın:

Örnek: qwiklabs-gcp-00-2c10937585bb

gcloud config set project YOUR_QWIKLABS_PROJECT_ID

Cloud Run hizmet URL'sini ayarlama:

export DEVAI_API_URL=$(gcloud run services list --filter="(devai-api)" --format="value(URL)")

forge variables set DEVAI_API_URL $DEVAI_API_URL

DEVAI API anahtarını ayarlama:

export DEVAI_API_KEY=api-key-that-you-created

forge variables set --encrypt DEVAI_API_KEY $DEVAI_API_KEY

Aşağıdaki komutu çalıştırarak onaylayın:

forge variables list

Örnek çıkış

Forge uygulama manifestini ve kodunu güncelleme

Bu kod snippet'lerini, sample-devai-jira-ui klasörünün altındaki depoda bulabilirsiniz.

Manifest dosyasını düzenleyicide açın: devai-jira-ui-qwiklabs/manifest.yml

Dosyanın sonuna aşağıdaki satırları ekleyin. Cloud Run uç noktasını dağıttığınız uç noktayla değiştirin.

permissions:
  scopes:
    - read:jira-work
    - write:jira-work
  external:
    fetch:
      client:
        - devai-api-gjerpi6qqq-uc.a.run.app/create-gitlab-mr # replace with YOUR CLOUD RUN URL

Çözümleyicileri/dizin dosyasını düzenleyicide açın: devai-jira-ui-qwiklabs/src/resolvers/index.js

Mevcut getText işlevinin altına satır ekleyin.

resolver.define('getApiKey', (req) => {
  return process.env.DEVAI_API_KEY;
});

resolver.define('getDevAIApiUrl', (req) => {
  return process.env.DEVAI_API_URL;
});

Ön uç/dizin dosyasını düzenleyicide açın: devai-jira-ui-qwiklabs/src/frontend/index.jsx

index.jsx yerine aşağıdaki içeriği girin. GitLab kullanıcı kimliğinize/deponuza ait bağlantıyı güncelleyin.

GIT-USERID ve GIT-REPO değerlerini iki yerde güncellemeniz gerekir.

Dosyada bu satırı arayın ve değişiklikleri yapın:

https://gitlab.com/YOUR-GIT-USERID/YOUR-GIT-REPO/-/merge_requests

import React from 'react';
import ForgeReconciler, { Text, Link, useProductContext } from '@forge/react';
import { requestJira } from '@forge/bridge';
import { invoke } from '@forge/bridge';
import api, { route, assumeTrustedRoute } from '@forge/api';

const devAIApiKey = await invoke("getApiKey")
const devAIApiUrl = await invoke("getDevAIApiUrl")


const App = () => {
  const context = useProductContext();

  const [description, setDescription] = React.useState();

  const fetchDescriptionForIssue = async () => {
    const issueId = context?.extension.issue.id;
  
    const res = await requestJira(`/rest/api/2/issue/${issueId}`);
    const data = await res.json();
    
    const bodyGenerateData = `{"prompt": ${JSON.stringify(data.fields.description)}}`;

    const generateRes = await api.fetch(devAIApiUrl+'/create-gitlab-mr,
      {
        body: bodyGenerateData,
        method: 'post',
        headers: {
          'Content-Type': 'application/json',
          'x-devai-api-key': devAIApiKey,
         },
      }
    )

    const resData = await generateRes.text();

    // Add link to the GitLab merge request page as a comment
    await requestJira(`/rest/api/2/issue/${issueId}/comment`, {
      method: 'POST',
      headers: {
        'Accept': 'application/json',
        'Content-Type': 'application/json'
      },
      body: `{"body": "[GitLab Merge Request|https://gitlab.com/YOUR-GIT-USERID/YOUR-GIT-REPO/-/merge_requests]"}`
    });


    return "Response will be added as a comment. Please refresh in a few moments.";
  };

  React.useEffect(() => {
    if (context) {
      fetchDescriptionForIssue().then(setDescription);
    }
  }, [context]);

  return (
    <>
      <Text>{description}</Text>
      <Link href='https://gitlab.com/YOUR-GIT-USERID/YOUR-GIT-REPO/-/merge_requests' openNewTab={true}>GitLab Merge Request</Link>
    </>
  );
};

ForgeReconciler.render(
  <React.StrictMode>
    <App />
  </React.StrictMode>
);

Forge uygulamasını yeniden dağıtma

package.json dosyasına bağımlılık ekleyin:

"@forge/api": "4.0.0",

Bağımlılıkları yüklemek için komutu çalıştırın:

npm install

Güncellenen uygulamayı dağıtma:

forge deploy

Örnek çıktı:

ℹ Uploading app
ℹ Validating manifest
ℹ Snapshotting functions
ℹ Deploying to environment

✔ Deployed

Deployed devai-jira-ui-qwiklabs to the development environment.

We've detected new scopes or egress URLs in your app.
Run forge install --upgrade and restart your tunnel to put them into effect.

Güncellenen uygulamayı yükleme:

forge install --upgrade

Örnek çıktı:

Upgrading your app on the Atlassian site.

Your app will be upgraded with the following additional scopes:
- read:jira-work
- write:jira-work

Your app will exchange data with the following urls:
- devai-api-7su2ctuqpq-uc.a.run.app

? Do you want to continue? Yes

✔ Upgrade complete!

Your app in the development environment is now the latest in Jira on genai-for-developers.atlassian.net.

Test Forge uygulamasını kullanma

JIRA projenizde mevcut bir görevi açın veya yeni bir JIRA görevi oluşturun.

Daha önce eklenmişse önceki paneli kaldırmanız gerekir.

"..." simgesini tıklayın ve menüden kaldır'ı seçin. Ardından düğmeyi tekrar tıklayabilirsiniz.

Jira yorumlarını kontrol etme

DEVAI API'den yanıt aldıktan sonra JIRA sorununa bir yorum eklenir.

GitLab birleştirme isteği bağlantısı

Görünümü yenilemek için "History" ve "Comments" sekmeleri arasında geçiş yapın.

GitLab birleştirme isteğini doğrulama

GitLab'ı açıp projenizde yeni birleştirme isteği olup olmadığını kontrol edin.

LangSmith LLM izleri

LLM izlemeyi yapılandırdıysanız LangSmith portalını açın ve GitLab birleştirme isteği oluşturma çağrısı için LLM izlemeyi inceleyin.

Örnek LangSmith LLM izlemesi.

9. Değişikliklerinizi GitHub deposuna aktarma

(OPTIONAL SECTION)

GitHub web sitesine gidip bu laboratuvardaki değişiklikleri kişisel deponuza göndermek için yeni bir depo oluşturun.

Cloud Console'a dönün ve terminalde Git kullanıcı adını ve e-posta adresini ayarlayın.

Komutları çalıştırmadan önce değerleri güncelleyin.

git config --global user.name "Your Name"
git config --global user.email "your_email@example.com"

SSH anahtarı oluşturun ve GitHub deposuna ekleyin.

Komutları çalıştırmadan önce e-postanızı güncelleyin.

Anahtar oluşturma işlemini tamamlamak için şifre girip Enter tuşuna birden çok kez basmayın.

ssh-keygen -t ed25519 -C "your-email-address"

eval "$(ssh-agent -s)"

ssh-add ~/.ssh/id_ed25519

cat ~/.ssh/id_ed25519.pub

Oluşturulan herkese açık anahtarı GitHub hesabınıza ekleyin.

https://github.com/settings/keys adresini açıp "New SSH key" simgesini tıklayın.

Anahtar adı için "qwiklabs-key" kullanın ve son komutun çıktısını kopyalayıp yapıştırın.

Terminale geri dönün, değişiklikleri kaydedin ve gönderin.

cd ~/genai-for-developers

git remote rm origin

Yukarıda oluşturulan deposu kullanarak uzak kaynağı ayarlayın.

Depo URL'nizle değiştirin.

git remote add origin git@github.com:YOUR-GITHUB-USERID/YOUR-GITHUB-REPO.git

Değişiklikleri ekleyin, kaydedin ve gönderin.

git add .

git commit -m "lab changes"

git push -u origin main

10. Tebrikler!

Tebrikler, laboratuvarı tamamladınız.

Ele aldığımız konular:

Gemini API'leriyle entegre edilecek Cloud Run uygulamalarını dağıtma.
JIRA için Atlassian Forge uygulaması oluşturma ve dağıtma.
GitLab görevlerini otomatikleştirmek için LangChain ReAct Agents'ı kullanma.
LangSmith'te LLM izlerini inceleme.

Sıradaki adım:

Daha fazla uygulamalı oturum yakında kullanıma sunulacak.

Temizleme

Bu eğiticide kullanılan kaynaklar için Google Cloud hesabınızın ücretlendirilmesini istemiyorsanız kaynakları içeren projeyi silin veya projeyi saklayıp kaynakları tek tek silin.

Projeyi silme

Faturalandırılmanın önüne geçmenin en kolay yolu, eğitim için oluşturduğunuz projeyi silmektir.

Hata bildir