تمت ترجمة هذه الصفحة بواسطة Cloud Translation API‏.

موظف دعم الذكاء الاصطناعي التوليدي لتأكيد جودة المستندات وطلبات البيانات من واجهة برمجة التطبيقات

1. نظرة عامة

في هذا التمرين، ستنشئ وكيلاً للذكاء الاصطناعي التوليدي وتربطه بتطبيق Cloud Run وتدمجه في مساحة عمل Slack.

ما ستتعرّف عليه

تتضمّن التجارب عدة أجزاء رئيسية:

نشر تطبيق Cloud Run للدمج مع واجهات برمجة تطبيقات Gemini
إنشاء وكيل Vertex AI ونشره
دمج Chatbot في Slack
ضبط وحدة تخزين البيانات للأسئلة والأجوبة في ملفات PDF

المتطلبات الأساسية

يفترض هذا التمرين أنّك على دراية ببيئة Cloud Console وCloud Shell.

2. الإعداد والمتطلبات

إعداد مشروع على السحابة الإلكترونية

سجِّل الدخول إلى Google Cloud Console وأنشئ مشروعًا جديدًا أو أعِد استخدام مشروع حالي. إذا لم يكن لديك حساب على Gmail أو Google Workspace، عليك إنشاء حساب.

اسم المشروع هو الاسم المعروض للمشاركين في هذا المشروع. وهي سلسلة أحرف لا تستخدمها واجهات برمجة تطبيقات Google. ويمكنك تعديلها في أي وقت.
يكون معرّف المشروع فريدًا في جميع مشاريع Google Cloud وغير قابل للتغيير (لا يمكن تغييره بعد ضبطه). تنشئ وحدة تحكّم Cloud Console سلسلة فريدة تلقائيًا، ولا يهمّك عادةً معرفة محتواها. في معظم ورشات عمل رموز البرامج، عليك الإشارة إلى معرّف المشروع (يُعرَف عادةً باسم PROJECT_ID). إذا لم يعجبك المعرّف الذي تم إنشاؤه، يمكنك إنشاء معرّف آخر عشوائي. يمكنك بدلاً من ذلك تجربة عنوانك الخاص لمعرفة ما إذا كان متاحًا. ولا يمكن تغييره بعد هذه الخطوة ويبقى ساريًا طوال مدة المشروع.
يُرجى العِلم أنّ هناك قيمة ثالثة، وهي رقم المشروع، تستخدمها بعض واجهات برمجة التطبيقات. اطّلِع على مزيد من المعلومات عن كلّ من هذه القيم الثلاث في المستندات.

بعد ذلك، عليك تفعيل الفوترة في Cloud Console لاستخدام موارد/واجهات برمجة تطبيقات Cloud. لن تُكلّفك المشاركة في هذا الدليل التعليمي للترميز الكثير، إن لم يكن أيّ تكلفة على الإطلاق. لإيقاف الموارد لتجنُّب تحصيل رسوم بعد انتهاء هذا الدليل التعليمي، يمكنك حذف الموارد التي أنشأتها أو حذف المشروع. يكون مستخدمو Google Cloud الجدد مؤهّلين للاستفادة من برنامج الفترة التجريبية المجانية التي تقدّم رصيدًا بقيمة 300 دولار أمريكي.

إعداد البيئة

افتح محادثة Gemini.

فعِّل واجهة برمجة التطبيقات Cloud AI Companion API:

انقر على Start chatting واتّبِع أحد نماذج الأسئلة أو اكتب طلبك الخاص لتجربته.

إليك بعض الطلبات التي يمكن تجربتها:

شرح Cloud Run في 5 نقاط رئيسية
أنت مدير منتجات Google Cloud Run، وتشرح أداة Cloud Run لطالب في 5 نقاط رئيسية قصيرة.
أنت مدير منتجات Google Cloud Run، وتشرح Cloud Run لمطوّر Kubernetes معتمَد في 5 نقاط رئيسية قصيرة.
أنت مدير منتجات Google Cloud Run، وتشرح لأحد كبار المطوّرين في 5 نقاط رئيسية قصيرة الحالات التي تستدعي استخدام Cloud Run بدلاً من GKE.

اطّلِع على دليل الطلبات لمعرفة مزيد من المعلومات حول كتابة طلبات أفضل.

كيف يستخدم Gemini لـ Google Cloud بياناتك؟

التزام Google بالخصوصية

كانت Google من أوائل الشركات في المجال التي نشرت التزامًا بالخصوصية في الذكاء الاصطناعي (AI) أو تعلُّم الآلة (ML)، والذي يوضّح اعتقادنا بأنّه يجب أن يحصل العملاء على أعلى مستوى من الأمان والتحكّم في بياناتهم المخزّنة في السحابة الإلكترونية.

البيانات التي ترسلها وتتلقّاها

تُعرف الأسئلة التي تطرحها على Gemini باسم "الطلبات"، بما في ذلك أي معلومات إدخال أو رمز ترسله إلى Gemini لتحليله أو إكماله. تُعرف الإجابات أو عمليات إكمال الرموز البرمجية التي تتلقّاها من Gemini باسم "الردود". لا يستخدم Gemini طلباتك أو ردوده كبيانات لتدريب نماذجه.

تشفير طلبات المساعدة

عند إرسال طلبات إلى Gemini، يتم تشفير بياناتك أثناء نقلها كإدخال إلى النموذج الأساسي في Gemini.

بيانات البرنامج التي تم إنشاؤها من Gemini

تم تدريب Gemini على رموز Google Cloud التابعة للطرف الأول بالإضافة إلى رموز تابعة لجهات خارجية محدّدة. أنت المسؤول عن أمان الرمز البرمجي واختباره وفعاليته، بما في ذلك أيّ عمليات إكمال أو إنشاء أو تحليل للرمز البرمجي تقدّمها لك خدمة Gemini.

مزيد من المعلومات حول طريقة Google في معالجة طلباتك

3- خيارات لاختبار طلبات المساعدة

تتوفّر لك عدة خيارات لاختبار الطلبات.

Vertex AI Studio

Vertex AI Studio هو جزء من منصة Vertex AI من Google Cloud، وهو مصمّم خصيصًا لتبسيط وتسريع تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي واستخدامها.

Google AI Studio

‫Google AI Studio هي أداة مستندة إلى الويب لإنشاء النماذج الأولية والتجربة باستخدام هندسة الطلبات وواجهة برمجة التطبيقات Gemini API.

تطبيق Gemini للويب (gemini.google.com)

تطبيق Gemini للويب (gemini.google.com) هو أداة مستندة إلى الويب مصمّمة لمساعدتك في استكشاف إمكانات نماذج الذكاء الاصطناعي في Gemini من Google والاستفادة منها.

تطبيق Google Gemini للأجهزة الجوّالة على Android وتطبيق Google على iOS

4. استنساخ المستودع

ارجع إلى Google Cloud Console وفعِّل Cloud Shell من خلال النقر على الرمز على يسار شريط البحث.

في الوحدة الطرفية المفتوحة، نفِّذ الأوامر التالية:

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

cd genai-for-developers

git checkout slack-agent-jira-lab

انقر على "فتح المحرِّر".

باستخدام عنصر القائمة "File / Open Folder"، افتح "genai-for-developers".

فتح وحدة طرفية جديدة

5- إنشاء حساب خدمة

أنشئ حساب خدمة ومفاتيح جديدة.

ستستخدم حساب الخدمة هذا لإجراء طلبات بيانات من واجهة برمجة التطبيقات إلى Vertex AI Gemini API من تطبيق Cloud Run.

اضبط تفاصيل المشروع باستخدام تفاصيل مشروعك على qwiklabs.

مثلاً: qwiklabs-gcp-00-2c10937585bb

gcloud config set project YOUR_QWIKLABS_PROJECT_ID

أنشئ حساب خدمة وامنح الأدوار.

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"


gcloud iam service-accounts keys create $KEY_FILE_NAME.json --iam-account=$SERVICE_ACCOUNT_NAME@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com

إذا طُلب منك تفويض، انقر على "تفويض" للمتابعة.

فعِّل الخدمات المطلوبة لاستخدام واجهات برمجة تطبيقات Vertex AI وGemini Chat.

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

فعِّل الخدمات المطلوبة لاستخدام واجهات برمجة تطبيقات Vertex AI وGemini Chat.

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

تفعيل ميزة Gemini Code Assist

انقر على رمز Gemini في أسفل يسار الصفحة، ثم انقر على "Sign-in" و"Select Google Cloud project".

من النافذة المنبثقة، اختَر مشروع qwiklabs.

مثال:

افتح الملف "devai-api/app/routes.py"، ثم انقر بزر الماوس الأيمن في أي مكان في الملف واختَر "Gemini Code Assist > Explain this" من قائمة السياقات.

راجِع تفسير Gemini للملف المحدّد.

6- نشر Devai-API على Cloud Run

تأكَّد من أنّك في المجلد الصحيح.

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

في هذا البرنامج التعليمي، نتّبع أفضل الممارسات ونستخدم مدير الأسرار لتخزين قيم الرمز المميّز للوصول ومفتاح LangChain API والإشارة إليها في Cloud Run.

اضبط متغيّرات البيئة.

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"

تخزين رمز JIRA Access Token في Secret Manager

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

تخزين الرمز المميّز للوصول إلى GitLab في أداة Secret Manager

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

تخزين مفتاح LangChain API في أداة Secret Manager

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

انشر التطبيق على 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

أدخِل الإجابة Y لإنشاء مستودع Docker في 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

اطلب من Gemini شرح الطلب:

راجِع عملية gcloud run deploy SERVICE_NAME --source=. أدناه. مزيد من المعلومات

في الخلفية، يستخدم هذا الأمر buildpacks وCloud Build من Google Cloud لإنشاء صور حاويات تلقائيًا من رمز المصدر بدون الحاجة إلى تثبيت Docker على جهازك أو إعداد حِزم الإنشاء أو Cloud Build. وهذا يعني أنّ الأمر الوحيد الموضّح أعلاه ينفّذ ما كان سيتطلّب الأمرَين gcloud builds submit وgcloud run deploy.

إذا قدّمت ملف Dockerfile(كما فعلنا في هذا المستودع)، ستستخدمه أداة Cloud Build لإنشاء صور الحاويات بدلاً من الاعتماد على حِزم الإنشاء لرصد صور الحاويات وإنشائها تلقائيًا. لمزيد من المعلومات عن حِزم الإنشاء، اطّلِع على المستندات.

راجِع سجلّات Cloud Build في وحدة التحكّم.

راجِع صورة Docker التي تم إنشاؤها في Artifact Registry.

افتح cloud-run-source-deploy/devai-api وراجِع الثغرات التي تم رصدها تلقائيًا. اطّلِع على المشاكل التي تتوفّر لها حلول، وتعرَّف على كيفية حلّها استنادًا إلى الوصف.

راجِع تفاصيل مثيل Cloud Run في Cloud Console.

اختبِر نقطة النهاية من خلال تنفيذ الأمر curl.

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

مراجعة الإخراج:

7- Vertex AI Agent Builder

ابحث عن "أداة إنشاء موظّفي الدعم" وافتحها.

تفعيل واجهات برمجة التطبيقات

لإنشاء تطبيق "موظّف الدعم":

اكتب "موظّف دعم" للاسم المعروض وانقر على "الموافقة والإنشاء".

ضبط اسم موظّف الدّعم:

Agent

تحديد الهدف:

Help user with questions about JIRA project

تعليمات ضبط الإعدادات:

- 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.

انقر على "حفظ":

اختبِر موظّف الدعم باستخدام محادثة المحاكي على يسار الصفحة:

افتح قائمة "الأدوات" وأنشئ أداة جديدة:

اختَر OpenAPI من القائمة المنسدلة "النوع".

ضبط اسم الأداة:

jira-project-status

وصف المجموعة:

Returns JIRA project status

ضبط المخطّط (YAML) - استبدِل عنوان URL الخاص بتطبيقك على 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:
 /create-jira-issue:
   post:
     summary: Request impl
     operationId: create-jira-issue
     requestBody:
       description: Request impl
       required: true
       content:
         application/json:
           schema:
             $ref: '#/components/schemas/Prompt'
     responses:
       '200':
         description: Generated
         content:
           application/json:
             schema:
               type: string
 /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:
               type: string

 /test:
   get:
     summary: Request impl
     operationId: test
     responses:
       '200':
         description: Generated
         content:
           application/json:
             schema:
               type: string                    
components:
 schemas:
   Prompt:
     type: object
     required:
       - prompt
     properties:
       prompt:
         type: string

احفظ إعدادات الأداة:

ارجع إلى إعدادات "الوكيل" وعدِّل التعليمات لاستخدام الأداة:

أضِف تعليمات لاستخدام الأداة الجديدة:

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

انتقِل إلى علامة التبويب "عيّنات" وأضِف مثالاً جديدًا:

ضبط الاسم المعروض:

jira-project-flow

باستخدام القائمة في أسفل الصفحة، يمكنك وضع نموذج للمحادثة بين المستخدم والوكيل:

إعدادات استدعاء الأداة:

انقر على "حفظ" ثم "إلغاء". ارجع إلى محاكي موظّف الدّعم واختَبر المسار.

راجِع أفضل الممارسات لموظّفي دعم Vertex AI.

إعدادات موظّف الدّعم

إعدادات التسجيل

إعدادات النموذج

دمج GitGub لدفع إعدادات Agent واستعادتها

عناصر التحكّم في محاكي موظّف الدّعم:

8. دمج Slack

افتح قائمة "عمليات الدمج" وانقر على "ربط" في مربّع Slack.

افتح الرابط وأنشئ تطبيق Slack جديدًا على https://api.slack.com/apps.

اختَر من "البيان":

اختيار مساحة عمل لتطوير تطبيقك

بدِّل إلى تنسيق YAML والصق ملف البيان هذا:

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

انقر على "إنشاء":

التثبيت على Workspace:

اختَر قناة #general وانقر على "السماح".

ضمن "المعلومات الأساسية / بيانات اعتماد التطبيق"، انسخ "مفتاح التوقيع" واضبطه في عملية دمج Slack.

افتح "OAuth والأذونات" وانسخ "رمز OAuth المميّز لمستخدم الروبوت" واضبطه في عملية دمج Slack.

اضبط الحقول المطلوبة وانقر على "بدء".

قيمة "رمز الوصول" للوكيل هي "رمز OAUth لمستخدم الروبوت" من Slack.

قيمة "رمز التوقيع" للوكيل هي "مفتاح التوقيع" من Slack.

انسخ "عنوان URL للردّ التلقائي على الويب" ثم ارجع إلى إعدادات تطبيق Slack.

افتح قسم "الاشتراكات في الأحداث" والصق عنوان URL.

احفظ التغييرات.

افتح تطبيق Slack وأضِف موظّف دعم من خلال كتابة "‎@Agent".

على سبيل المثال، إضافة تطبيق باسم "‎@CX"

اطلب من موظّف الدعم الحصول على ملخص لمشروع JIRA.

9. طرح أسئلة وأجوبة حول مستندات PDF

إنشاء حزمة في Cloud Storage

افتح GCS في Cloud Console: https://console.cloud.google.com/storage/browser

أنشئ حزمة جديدة.

بالنسبة إلى نوع اسم الحزمة: "pdf-docs" + آخر 5 أرقام من مشروعك على Google Cloud Platform.

نوع الموقع الجغرافي: multi-region, us.

فئة التخزين: Standard

التحكّم في الوصول: Uniform

حماية البيانات: uncheck soft delete policy

انقر على "Create".

أكِّد على "سيتم منع الوصول العلني".

نزِّل تقرير PDF وحمِّله إلى الحزمة. https://services.google.com/fh/files/misc/exec_guide_gen_ai.pdf

الحزمة التي تتضمّن عرض الملفات المحمَّلة:

إعدادات مخزن البيانات

ارجع إلى وحدة تحكّم موظّفي الدعم وافتح "Agent"، ثم انتقِل للأسفل وانقر على "+ Data store".

استخدِم القيم التالية:

اسم الأداة: pdf-docs

النوع: Data store

الوصف: pdf-docs

انقر على "Save".

انقر على الرمز "Create a data store" في أسفل الصفحة.

انقر على "AGREE" عندما يُطلب منك الإجابة عن السؤال "هل توافق على تخزين بيانات البحث والمحادثات في منطقة الولايات المتحدة؟"

اكتب "Google" في حقل "تقديم الشركة".

في الشاشة التالية، انقر على CREATE DATA STORE.

اختَر "Cloud Storage" كمصدر بيانات.

تجهيز البيانات لنقلها

https://cloud.google.com/generative-ai-app-builder/docs/prepare-data

يجب أن يكون حجم ملفات HTML وTXT 2.5 ميغابايت أو أقل.

يجب ألا يزيد حجم ملفات PDF وPPTX وDOCX عن 100 ميغابايت.

يمكنك استيراد ما يصل إلى 100,000 ملف في المرة الواحدة.

اختَر: unstructured documents

اختَر حزمة/مجلد GCS.

انقر على "متابعة":

بالنسبة إلى نوع اسم مخزن البيانات: "pdf-docs"

اختَر "Digital parser" من القائمة المنسدلة.

فعِّل ميزة "تقسيم الملفات إلى أجزاء" المتقدّمة.

تفعيل العناوين الرئيسية في أقسام

انقر على "Create".

اختَر مستودع البيانات وانقر على "Create".

انقر على "مخزن البيانات" وراجِع "المستندات" و"النشاط" و"إعدادات المعالجة".

سيستغرق إكمال عملية الاستيراد مدة تتراوح بين 5 و10 دقائق تقريبًا.

خيارات التحليل والتجزئة

يمكنك التحكّم في تحليل المحتوى بالطرق التالية:

المحلِّل الرقمي: يكون المُحلِّل الرقمي مفعّلاً تلقائيًا لجميع أنواع الملفات ما لم يتم تحديد نوع مُحلِّل مختلف. يعالج المُحلِّل الرقمي المستندات التي تم نقلها إذا لم يتم تحديد محلِّل تلقائي آخر لمستودع البيانات أو إذا كان المحلِّل المحدَّد لا يتوافق مع نوع ملف المستند الذي تم نقله.
تحليل ملفات PDF باستخدام تقنية التعرّف البصري على الأحرف إصدار مبكر متاح للجميع إذا كنت تخطّط لتحميل ملفات PDF ممسوحة ضوئيًا أو ملفات PDF تحتوي على نص داخل الصور، يمكنك تفعيل منظِّم OCR لتحسين فهرسة ملفات PDF. اطّلِع على لمحة عن تحليل تقنية التعرّف البصري على الأحرف لملفات PDF.
أداة تحليل التنسيق إصدار مبكر متاح للجميع فعِّل أداة تحليل التنسيق لملفات HTML أو PDF أو DOCX إذا كنت تخطّط لاستخدام Vertex AI Search في ميزة "البحث عن المحتوى في الفيديوهات". اطّلِع على تقسيم المستندات إلى أجزاء في ميزة "الاستجابة السريعة للطلبات" للحصول على معلومات عن هذا المُحلِّل وكيفية تفعيله.

مزيد من المعلومات حول تحليل المستندات وتقسيمها إلى أجزاء

إعداد الأداة

ارجع إلى علامة التبويب التي تتضمّن إعدادات "الأدوات".

أعِد تحميل المتصفّح واختَر "pdf-docs" من القائمة المنسدلة "غير منظَّم".

ضبط التأريض

اكتب "Google" لاسم الشركة.

إعدادات الحمولة: ضَع علامة في المربّع "Include snippets in the response payload".

انقر على "Save".

ضبط تعليمات موظّف الدعم

ارجع إلى إعدادات موظّف الدعم.

إضافة تعليمات جديدة:

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

احفظ الإعدادات.

إنشاء مثال لأداة PDF-Docs

انتقِل إلى علامة التبويب "أمثلة". أنشئ مثالاً جديدًا.

باستخدام الإجراءات "+":

أضِف "مدخلات المستخدم":

What are the main capabilities?

أضِف "استخدام الأداة".

الأداة والإجراء: "pdf-docs"

الإدخال (requestBody)

{
  "query": "Main capabilities",
  "filter": "",
  "userMetadata": {},
  "fallback": ""
}

الناتج من الأداة:

{
  "answer": "Detailed answer about main capabilities",
  "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"
    }
  ]
}

إضافة "ردّ موظّف الدعم"

Detailed answer about main capabilities. 

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

مثال على الإعداد:

إعدادات استدعاء الأداة:

اختبِر الإعدادات من خلال إرسال سؤال إلى موظّف الدعم في المحاكي.

السؤال:

What are the 10 steps in the exec guide?

اختَر "Agent" وانقر على "Save example".

أدخِل الاسم "user-question-flow" واحفظه.

يجب تنسيق ردّ موظّف الدعم وتضمين رابط إلى مستند pdf من قسم "ناتج الأداة".

احفظ المثال.

ارجع إلى المحاكي وانقر على "Replay conversation". تأكَّد من تنسيق الردّ المعدَّل.

اطرح سؤالاً آخر:

What are the main capabilities in the exec guide?

مستند PDF المصدر

السؤال:

What should I consider when evaluating projects?

مستند PDF المصدر

السؤال:

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

مستند PDF المصدر

10. الوكلاء الذين تم إنشاؤهم مُسبقًا

استكشِف العوامل المُنشأة مسبقًا من القائمة على يمين الصفحة.

اختَر أحد العوامل وطبِّقه. استكشاف إعدادات "الوكيل" والتعليمات والأدوات

11. تهانينا!

تهانينا، لقد أكملت الدرس التطبيقي.

في ما يلي المواضيع التي تناولناها:

كيفية نشر تطبيق Cloud Run للدمج مع واجهات برمجة تطبيقات Gemini
كيفية إنشاء وكيل Vertex AI ونشره
كيفية إضافة ميزة دمج Slack إلى موظّف الدعم
كيفية ضبط مستودع البيانات للأسئلة والأجوبة في ملفات PDF

الخطوة التالية:

راجِع أفضل الممارسات لموظّفي دعم Vertex AI.

تَنظيم

لتجنُّب تحصيل رسوم من حسابك على Google Cloud مقابل الموارد المستخدَمة في هذا الدليل التعليمي، يمكنك إما حذف المشروع الذي يحتوي على الموارد أو الاحتفاظ بالمشروع وحذف الموارد الفردية.

حذف المشروع

إنّ أسهل طريقة لإيقاف الفوترة هي حذف المشروع الذي أنشأته للدليل التعليمي.