Nhân viên hỗ trợ GenAI để trả lời câu hỏi về tài liệu và hành động bằng lệnh gọi API

Thông tin về lớp học lập trình này

Lần cập nhật gần đây nhất: thg 3 18, 2025

Tác giả: Andrey Shakirov

1. Tổng quan

Trong lớp học lập trình này, bạn sẽ tạo một Tác nhân GenAI, kết nối tác nhân đó với ứng dụng Cloud Run và tích hợp tác nhân đó vào không gian làm việc của Slack.

Kiến thức bạn sẽ học được

Lớp học lập trình này có một số phần chính:

Triển khai ứng dụng Cloud Run để tích hợp với các Gemini API
Tạo và triển khai Nhân viên hỗ trợ trò chuyện
Tích hợp Trợ lý vào Slack
Định cấu hình kho dữ liệu cho phần Hỏi và đáp qua tài liệu PDF

Điều kiện tiên quyết

Học phần này giả định rằng bạn đã quen thuộc với môi trường Cloud Console và Cloud Shell.

2. Cách thiết lập và các yêu cầu

Thiết lập dự án trên Cloud

Đăng nhập vào Google Cloud Console rồi tạo một dự án mới hoặc sử dụng lại một 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 thông tin này.
Mã dự án là duy nhất trên tất cả 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 giá trị này sau bước này và giá trị này sẽ giữ nguyên trong suốt thời gian của dự án.
Xin lưu ý rằng có một giá trị thứ ba là Mã 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 tham gia lớp học lập trình này sẽ không tốn kém nhiều chi phí, nếu có. Để tắt các tài nguyên nhằm tránh bị tính phí sau khi hoàn tất hướng dẫn này, bạn có thể xoá các tài nguyên 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.

Bật Gemini cho API Google Cloud:

Nhấp vào "Start chatting" rồi làm theo một trong các câu hỏi mẫu hoặc nhập câu lệnh của riêng bạn để dùng thử.

Các câu lệnh bạn có thể thử:

Giải thích Cloud Run trong 5 điểm chính.
Bạn là Nhà quản lý sản phẩm Cloud Run của Google, hãy giải thích về Cloud Run cho học viên trong 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 liên quan đến AI/ML. Cam kết này nêu rõ quan điểm của chúng tôi rằng khách hàng phải có mức độ bảo mật và quyền 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 chỉnh mà bạn nhận được từ Gemini được gọi là phản hồi. Gemini không dùng 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 dữ liệu dưới dạng dữ liệu đầu vào cho mô hình cơ bản trong Gemini.

Dữ liệu chương trình được tạo từ Gemini

Gemini được huấn luyện dựa trên mã Google Cloud của bên thứ nhất cũng như mã bên thứ ba đã chọn. Bạn chịu trách nhiệm về tính bảo mật, hoạt động kiểm thử và hiệu quả của mã, bao gồm cả mọi hoạt động hoàn tất, tạo hoặc phân tích mã mà Gemini cung cấp cho bạn.

Tìm hiểu thêm về cách Google xử lý lời nhắc của bạn.

3. Các lựa chọn để kiểm thử lời nhắc

Bạn có một số cách để kiểm thử lời nhắc.

Vertex AI Studio

Vertex AI Studio là một phần của nền tảng Vertex AI của Google Cloud, được thiết kế riêng để đơn giản hoá và đẩy nhanh quá trình phát triển cũng như sử dụng các mô hình AI tạo sinh.

Google AI Studio

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.

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 Google Gemini dành cho thiết bị di động Android và ứng dụng Google trên iOS

4. Sao chép kho lưu trữ

Quay lại Google Cloud Console và kích hoạt Cloud Shell bằng cách nhấp vào biểu tượng ở bên phải thanh tìm kiếm.

Trong cửa sổ dòng lệnh đã mở, hãy chạy các lệnh sau

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

cd genai-for-developers

git checkout slack-agent-jira-lab

Nhấp vào "Mở trình chỉnh sửa"

Sử dụng mục trình đơn "File / Open Folder", hãy mở "genai-for-developers".

Mở một cửa sổ dòng lệnh mới

5. Tạo tài khoản dịch vụ

Tạo một tài khoản dịch vụ mới. Bạn sẽ sử dụng tài khoản dịch vụ này để thực hiện các lệnh gọi API đến API Gemini của Vertex AI từ ứng dụng Cloud Run.

Định cấu hình thông tin dự án bằng thông tin dự án qwiklabs.

Ví dụ: qwiklabs-gcp-00-2c10937585bb

gcloud config set project YOUR_QWIKLABS_PROJECT_ID

Tạo tài khoản dịch vụ và cấp vai trò.

export LOCATION=us-central1
export PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project)
export SERVICE_ACCOUNT_NAME='vertex-client'
export DISPLAY_NAME='Vertex Client'
export KEY_FILE_NAME='vertex-client-key'

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

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

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"

Nếu bạn được nhắc uỷ quyền, hãy nhấp vào "Uỷ quyền" để tiếp tục.

Bật các dịch vụ bắt buộc để sử dụng API Vertex AI và tính năng trò chuyện trên Gemini.

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

Bật các dịch vụ bắt buộc để sử dụng API Vertex AI và tính năng trò chuyện trên Gemini.

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

Sử dụng tính năng Gemini Code Assist để giải thích mã

Mở tệp "devai-api/app/routes.py", sau đó nhấp chuột phải vào vị trí bất kỳ trong tệp rồi chọn "Gemini Code Assist > Explain this" trên trình đơn theo bối cảnh.

Xem lại nội dung giải thích của Gemini về tệp đã chọn.

6. Triển khai Devai-API cho Cloud Run

Kiểm tra để đảm bảo bạn đang ở đúng thư mục.

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

Đối với lớp học này, chúng ta sẽ làm theo các phương pháp hay nhất và sử dụng Trình quản lý bí mật để lưu trữ và tham chiếu các giá trị Mã thông báo truy cập và Khoá API LangChain trong Cloud Run.

Đặt biến môi trường. Chạy lệnh này mà không thay đổi gì.

export JIRA_API_TOKEN=your-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

export GITLAB_PERSONAL_ACCESS_TOKEN=your-gitlab-token
export GITLAB_URL="https://gitlab.com"
export GITLAB_BRANCH="devai"
export GITLAB_BASE_BRANCH="main"
export GITLAB_REPOSITORY="GITLAB-USERID/GITLAB-REPO"

export LANGCHAIN_API_KEY=your-langchain-key
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_ENDPOINT="https://api.smith.langchain.com"

Tạo và lưu trữ một số bí mật trong Trình quản lý bí mật.

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=-

Triển khai ứng dụng lên Cloud Run.

gcloud run deploy devai-api \
  --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" \
  --min-instances=1 \
  --max-instances=3

Trả lời Y để tạo kho lưu trữ Docker của Artifact Registry.

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

Yêu cầu Gemini giải thích lệnh:

What does this command do?

gcloud run deploy devai-api \
  --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" \
  --min-instances=1 \
  --max-instances=3

Xem lại quy trình gcloud run deploy SERVICE_NAME --source=. bên dưới. Tìm hiểu thêm.

Trong nền, lệnh này sử dụng buildpacks và Cloud Build của Google Cloud để tự động tạo hình ảnh vùng chứa từ mã nguồn của bạn mà không cần cài đặt Docker trên máy hoặc thiết lập các gói bản dựng hoặc Cloud Build. Tức là một lệnh duy nhất được mô tả ở trên sẽ thực hiện những việc mà trước đây cần có lệnh gcloud builds submit và gcloud run deploy.

Nếu bạn đã cung cấp Dockerfile(như chúng tôi đã làm trong kho lưu trữ này), thì Cloud Build sẽ sử dụng tệp này để tạo hình ảnh vùng chứa thay vì dựa vào các gói bản dựng để tự động phát hiện và tạo hình ảnh vùng chứa. Để tìm hiểu thêm về gói xây dựng, hãy xem tài liệu.

Xem lại nhật ký Cloud Build trong Console.

Xem lại hình ảnh Docker đã tạo trong Artifact Registry (Cơ sở lưu trữ cấu phần phần mềm).

Xem lại thông tin chi tiết về phiên bản Cloud Run trong Cloud Console.

Kiểm thử điểm cuối bằng cách chạy lệnh curl.

curl -X POST \
   -H "Content-Type: application/json" \
   -d '{"prompt": "PROJECT-100"}' \
   $(gcloud  run services list --filter="(devai-api)" --format="value(URL)")/generate

Nội dung phản hồi sẽ ở định dạng markdown. Hiển thị ở chế độ xem trước để dễ đọc hơn.

7. Trình tạo tác nhân Vertex AI

Tìm và mở "Agent Builder".

Kích hoạt API:

Tạo ứng dụng Nhân viên hỗ trợ trò chuyện:

Bật API Dialogflow:

Chọn dự án của bạn:

Nhấp vào "Tạo nhân viên hỗ trợ":

Chọn "Tạo của riêng bạn".

Nhập "Đại lý" cho Tên hiển thị rồi nhấp vào "Tạo".

Đặt tên cho Playbook:

Agent

Đặt mục tiêu:

Help user with questions about JIRA project

Đặt hướng dẫn:

- Greet the users, then ask how you can help them today.
- Summarize the user's request and ask them to confirm that you understood correctly.
  - If necessary, seek clarifying details.
- Thank the user for their business and say goodbye.

Nhấp vào "Lưu":

Kiểm thử Trợ lý bằng tính năng trò chuyện bằng trình mô phỏng ở bên phải:

Di chuột lên biểu tượng cờ lê ở bên trái. Mở trình đơn Công cụ và tạo một Công cụ mới:

Chọn OpenAPI trong trình đơn thả xuống Loại.

Đặt tên công cụ:

jira-project-status

Mô tả nhóm:

Provides JIRA project status

Đặt giản đồ (YAML) – thay thế URL CLOUD RUN CỦA BẠN. Chuyển đổi thẻ và kiểm tra đầu ra của bảng điều khiển cho URL dịch vụ Cloud Run.

openapi: 3.0.0
info:
 title: CR API
 version: 1.0.0
 description: >-
   This is the OpenAPI specification of a service.
servers:
 - url: 'https://YOUR CLOUD RUN URL'
paths:

 /generate:
   post:
     summary: Request impl
     operationId: generate
     requestBody:
       description: Request impl
       required: true
       content:
         application/json:
           schema:
             $ref: '#/components/schemas/Prompt'
     responses:
       '200':
         description: Generated
         content:
           application/json:
             schema:
               $ref: '#/components/schemas/ProjectStatus'
                  
components:
 schemas:
   Prompt:
     type: object
     required:
       - prompt
     properties:
       prompt:
         type: string
   ProjectStatus:
     type: object
     required:
       - message
     properties:
       message:
         type: string

Lưu cấu hình Công cụ:

Quay lại phần cấu hình của Trợ lý bằng cách chọn "Playbook" (Sách chơi) trên trình đơn bên trái rồi cập nhật hướng dẫn sử dụng công cụ:

Thêm hướng dẫn sử dụng công cụ mới rồi nhấp vào "Lưu":

- Use ${TOOL: jira-project-status} to help the user with JIRA project status.

Chuyển sang thẻ "Ví dụ" và thêm ví dụ mới:

Đặt tên hiển thị:

jira-project-flow

Sử dụng trình đơn ở dưới cùng, hãy lập mô hình cuộc trò chuyện giữa người dùng và nhân viên hỗ trợ:

Quy trình mẫu:

Phản hồi của nhân viên hỗ trợ: Mã dự án là gì?

Dữ liệu do người dùng nhập: TEST-PROJECT-100

Cách sử dụng công cụ: jira-project-status

Câu trả lời của nhân viên hỗ trợ: Thông tin chi tiết về trạng thái dự án.

Hãy sử dụng thông tin tham khảo bên dưới để tạo ví dụ.

Nhấp vào Lưu. Quay lại trình mô phỏng nhân viên hỗ trợ và kiểm thử quy trình. Đặt lại mọi cuộc trò chuyện hiện có.

Xin chúc mừng! Bằng cách tích hợp các công cụ được liên kết với API được triển khai trên Cloud Run, bạn đã hỗ trợ thành công cho Agent thực hiện các hành động.

Xem lại Các phương pháp hay nhất cho Tác nhân Vertex AI

Xem xét các chế độ cài đặt hiện có cho nhân viên hỗ trợ

Cài đặt ghi nhật ký – Bật tính năng Ghi nhật ký trên đám mây
Tích hợp Git – Tính năng tích hợp Git cho phép bạn đẩy và kéo tác nhân từ kho lưu trữ Git.
Lựa chọn mô hình tạo sinh
Giới hạn mã thông báo(đầu vào và đầu ra)

Xem lại các chế độ điều khiển của Trình mô phỏng nhân viên hỗ trợ:

8. Tích hợp Slack

Mở trình đơn Tích hợp rồi nhấp vào "Kết nối" trên thẻ Slack.

Mở đường liên kết và tạo một ứng dụng Slack mới tại https://api.slack.com/apps

Chọn trong phần "Tệp kê khai":

Chọn một không gian làm việc để phát triển ứng dụng

Chuyển sang YAML và dán tệp kê khai này:

display_information:
  name: Agent
  description: Agent
  background_color: "#1148b8"
features:
  app_home:
    home_tab_enabled: false
    messages_tab_enabled: true
    messages_tab_read_only_enabled: false
  bot_user:
    display_name: Agent
    always_online: true
oauth_config:
  scopes:
    bot:
      - app_mentions:read
      - chat:write
      - im:history
      - im:read
      - im:write
      - incoming-webhook
settings:
  event_subscriptions:
    request_url: https://dialogflow-slack-4vnhuutqka-uc.a.run.app
    bot_events:
      - app_mention
      - message.im
  org_deploy_enabled: false
  socket_mode_enabled: false
  token_rotation_enabled: false

Nhấp vào "Tạo":

Cài đặt vào Workspace:

Chọn kênh "#general" rồi nhấp vào "Cho phép"

Trong phần "Thông tin cơ bản / Thông tin xác thực ứng dụng" – hãy sao chép "Khoá bí mật ký" và đặt khoá này trong phần tích hợp Slack của Agent làm giá trị cho trường "Mã thông báo ký".

Mở phần "OAuth và quyền", sao chép "Mã thông báo OAuth của người dùng bot" rồi đặt mã này trong phần tích hợp Slack của Trợ lý làm giá trị cho trường "Mã thông báo truy cập".

Thiết lập các trường bắt buộc rồi nhấp vào "Bắt đầu".

Giá trị "Mã truy cập" của tác nhân là "Mã OAUth của người dùng bot" từ Slack.

Giá trị "Signing Token" (Mã thông báo ký) của tác nhân là "Signing Secret" (Khoá bí mật ký) từ Slack.

Sao chép "URL webhook" rồi quay lại phần cấu hình ứng dụng Slack.

Mở phần "Đăng ký sự kiện" rồi dán URL.

Lưu các thay đổi.

Mở "Slack" rồi thêm một nhân viên hỗ trợ bằng cách nhập "@Agent".

Ví dụ: thêm một ứng dụng có tên "@CX".

Yêu cầu nhân viên hỗ trợ cung cấp bản tóm tắt dự án JIRA.

Xin chúc mừng! Trợ lý đã được tích hợp thành công vào không gian làm việc của Slack.

9. Hỏi đáp qua tài liệu PDF

Phần này trình bày cách thiết lập kho dữ liệu bằng tài liệu PDF và liên kết kho dữ liệu đó với Trợ lý, cho phép chức năng Hỏi và trả lời dựa trên nội dung của tài liệu.

Tạo bộ chứa Cloud Storage

Mở Cloud Shell: https://shell.cloud.google.com/

Đặt tên cho bộ chứa bằng 5 chữ số cuối cùng của dự án GCP. Ví dụ: pdf-docs-3dw21

BUCKET_NAME=pdf-docs-LAST-5-DIGITS-OF-YOUR-PROJECT

Tạo một bộ chứa và tải tài liệu PDF lên.

gcloud storage buckets create gs://$BUCKET_NAME \
    --location=us \
    --default-storage-class=STANDARD \
    --no-public-access-prevention \
    --uniform-bucket-level-access

wget https://services.google.com/fh/files/misc/exec_guide_gen_ai.pdf 

gsutil cp exec_guide_gen_ai.pdf gs://$BUCKET_NAME

Cấu hình kho dữ liệu

Quay lại Agent Console rồi mở "Agent", di chuyển xuống rồi nhấp vào "+ Data store".

Sử dụng các giá trị sau:

Tên công cụ: pdf-docs

Loại: Data store

Thông tin mô tả: pdf-docs

Nhấp vào "Save"

Nhấp vào "Add data stores" ở cuối trang. Sau đó, hãy nhấp vào "Create new data store".

Chọn "Cloud Storage" làm nguồn dữ liệu.

Chọn: Unstructured documents

Sau đó, hãy chọn bộ chứa/thư mục GCS.

Chọn "us" cho vị trí kho dữ liệu.

Đối với loại tên kho dữ liệu: "pdf-docs"

Chọn "Digital parser" trong trình đơn thả xuống.

Bật tính năng phân đoạn nâng cao.

Bật tiêu đề gốc theo từng phần.

Nhấp vào "Create".

Nhấp vào kho dữ liệu rồi xem lại Tài liệu, Hoạt động và Cấu hình xử lý.

Quá trình nhập sẽ mất khoảng 5 đến 10 phút để hoàn tất.

Các tuỳ chọn phân tích cú pháp và phân đoạn

Bạn có thể kiểm soát việc phân tích cú pháp nội dung theo các cách sau:

Trình phân tích cú pháp kỹ thuật số. Trình phân tích cú pháp kỹ thuật số được bật theo mặc định cho tất cả các loại tệp, trừ phi bạn chỉ định một loại trình phân tích cú pháp khác. Trình phân tích cú pháp kỹ thuật số sẽ xử lý các tài liệu đã nhập nếu không có trình phân tích cú pháp mặc định nào khác được chỉ định cho kho dữ liệu hoặc nếu trình phân tích cú pháp được chỉ định không hỗ trợ loại tệp của tài liệu đã nhập.
Phân tích cú pháp OCR cho tệp PDF. Bản dùng thử công khai. Nếu dự định tải tệp PDF được quét hoặc tệp PDF có văn bản bên trong hình ảnh lên, bạn có thể bật trình phân tích cú pháp OCR để cải thiện việc lập chỉ mục tệp PDF. Xem bài viết Giới thiệu về tính năng phân tích cú pháp OCR cho tệp PDF.
Trình phân tích cú pháp bố cục. Bật trình phân tích cú pháp bố cục cho tệp HTML, PDF hoặc DOCX nếu bạn dự định sử dụng tính năng Tìm kiếm Vertex AI cho RAG. Hãy xem Tài liệu về Chunk cho RAG để biết thông tin về trình phân tích cú pháp này và cách bật trình phân tích cú pháp.

Tìm hiểu thêm về cách phân tích cú pháp và phân đoạn tài liệu.

Cấu hình công cụ

Quay lại màn hình cấu hình Công cụ của tác nhân và làm mới các kho dữ liệu có sẵn.

Chọn kho dữ liệu mà bạn vừa tạo rồi nhấp vào "Confirm".

Định cấu hình nối đất.

Nhập "Google Cloud" làm tên công ty.

Cài đặt tải trọng – đánh dấu vào "Include snippets in Conversational Messenger response payload". Đặt giá trị thành 5.

Nhấp vào "Lưu".

Cấu hình hướng dẫn của nhân viên hỗ trợ

Quay lại phần Cấu hình tác nhân.

Thêm hướng dẫn mới:

- Provide detailed answer to users questions about the exec guide to gen ai using information in the ${TOOL:pdf-docs}

Lưu cấu hình.

Tạo ví dụ cho công cụ PDF-Docs

Chuyển sang thẻ Ví dụ. Tạo ví dụ mới: Guide to generative AI

Sử dụng thao tác "+":

Thêm "Dữ liệu đầu vào của người dùng":

What are the main capabilities for generative AI?

Thêm "Sử dụng công cụ".

Công cụ và hành động: "pdf-docs"

Đầu vào (requestBody)

{
  "query": "Main capabilities for generative AI",
  "filter": "",
  "userMetadata": {},
  "fallback": ""
}

Đầu ra công cụ:

{
  "answer": "Detailed answer about main capabilities for generative AI",
  "snippets": [
    {
      "uri": "https://storage.cloud.google.com/pdf-docs-49ca4/exec_guide_gen_ai.pdf",
      "text": "Detailed answer about main capabilities",
      "title": "exec_guide_gen_ai"
    }
  ]
}

Thêm "Phản hồi của nhân viên hỗ trợ"

Detailed answer about main capabilities. 

https://storage.cloud.google.com/pdf-docs-49ca4/exec_guide_gen_ai.pdf

Ví dụ về cấu hình:

Cấu hình gọi công cụ:

Chuyển sang trình mô phỏng để kiểm thử cấu hình.

Câu hỏi:

What are the 10 steps in the exec guide?

Chọn "Agent" trong trình đơn thả xuống Lệnh gọi và nhấp vào "Save as example".

Cung cấp tên "user-question-flow".

Đặt nội dung tóm tắt: "Agent helped user answer question based on the pdf document" rồi nhấp vào Lưu.

Định dạng phản hồi của tác nhân và đưa đường liên kết đến tài liệu pdf từ phần đầu ra của công cụ.

Lưu ví dụ.

Quay lại trình mô phỏng rồi nhấp vào "Replay conversation". Kiểm tra định dạng phản hồi đã cập nhật. Nếu thấy lỗi sau khi lưu ví dụ, bạn có thể phải làm mới cửa sổ trình duyệt và bắt đầu lại cuộc trò chuyện bằng cách gửi lại lời nhắc:

What are the 10 steps in the exec guide?

Đặt câu hỏi khác:

What are the main capabilities in the exec guide?

Tài liệu PDF nguồn.

Câu hỏi:

What should I consider when evaluating projects?

Tài liệu PDF nguồn.

Câu hỏi:

What are the priority use cases in Retail and CPG in the exec guide?

Tài liệu PDF nguồn.

Xin chúc mừng! Giờ đây, Trợ lý có thể đưa ra câu trả lời dựa trên tài liệu PDF.

10. Nhân viên hỗ trợ tạo sẵn

Tiếp theo, bạn sẽ khám phá các Tác nhân tạo sẵn trong trình đơn ở bên trái.

Chọn một trong các tác nhân rồi triển khai tác nhân đó. Khám phá hướng dẫn, công cụ và cách thiết lập Agent.

11. Xin chúc mừng!

Xin chúc mừng, bạn đã hoàn thành lớp học lập trình!

Nội dung chúng ta đã đề cập:

Cách tạo và triển khai Trợ lý trò chuyện
Cách thêm Công cụ cho Tác nhân được ứng dụng Cloud Run hỗ trợ
Cách tích hợp trợ lý vào không gian làm việc trên Slack
Cách định cấu hình kho dữ liệu cho phần Hỏi và đáp qua tài liệu PDF

Bước tiếp theo:

Xem lại Các phương pháp hay nhất cho Tác nhân Vertex AI

Dọn dẹp

Để tránh bị tính phí cho tài khoản Google Cloud của bạn đối với các tài nguyên được sử dụng trong hướng dẫn này, hãy xoá dự án chứa các tài nguyên đó hoặc giữ lại dự án và xoá từng tài nguyên.

Xoá dự án

Cách dễ nhất để loại bỏ tính năng thanh toán là xoá dự án mà bạn đã tạo cho hướng dẫn này.

Báo cáo lỗi