1. Tổng quan
Việc nghiên cứu về bằng sáng chế rất rộng lớn và phức tạp. Việc sàng lọc qua vô số thông tin tóm tắt về kỹ thuật để tìm ra các sáng kiến có liên quan là một công việc khó khăn. Các tìm kiếm truyền thống dựa trên từ khoá thường không chính xác và tốn thời gian. Phần tóm tắt thường dài và mang tính kỹ thuật nên rất khó nắm bắt nhanh ý tưởng cốt lõi. Điều này có thể khiến các nhà nghiên cứu bỏ lỡ các bằng sáng chế quan trọng hoặc lãng phí thời gian vào những kết quả không liên quan.
Bí quyết đằng sau cuộc cách mạng này nằm trong Vector Search. Thay vì dựa vào việc so khớp từ khoá đơn giản, tìm kiếm vectơ biến văn bản thành các biểu diễn bằng số (các thành phần nhúng). Điều này cho phép chúng tôi tìm kiếm dựa trên ý nghĩa của cụm từ tìm kiếm, chứ không chỉ dựa trên các từ cụ thể được sử dụng. Trong thế giới tìm kiếm văn học, đây là một yếu tố đột phá. Hãy tưởng tượng bạn đang tìm một bằng sáng chế cho "máy theo dõi nhịp tim trên thiết bị đeo" ngay cả khi tài liệu không dùng cụm từ chính xác đó.
Thách thức: Các lượt tìm kiếm trong ấn phẩm văn học hiện đại dự kiến sẽ đưa ra câu trả lời tức thì và nội dung đề xuất thông minh phù hợp với sở thích riêng của người dùng. Các phương pháp tìm kiếm truyền thống thường không đủ khả năng cung cấp mức độ cá nhân hóa này.
Giải pháp: Ứng dụng trò chuyện dựa trên kiến thức của chúng tôi giúp giải quyết trực tiếp thách thức này. Nền tảng này sử dụng cơ sở kiến thức phong phú có được từ tập dữ liệu bằng sáng chế của bạn để hiểu ý định của khách hàng, trả lời một cách thông minh và mang lại kết quả thực sự phù hợp.
Sản phẩm bạn sẽ tạo ra
Trong phòng thí nghiệm này (Phần 2), bạn sẽ:
- Tạo tác nhân cho Vertex AI Agent Builder
- Tích hợp công cụ AlloyDB với tác nhân
Yêu cầu
2. Kiến trúc
Luồng dữ liệu: Hãy xem xét kỹ hơn cách dữ liệu di chuyển qua hệ thống của chúng tôi:
Truyền dẫn:
Dữ liệu về bằng sáng chế được tải vào AlloyDB.
Công cụ Analytics:
Chúng tôi sẽ sử dụng AlloyDB làm công cụ phân tích để thực hiện những việc dưới đây:
- Trích xuất ngữ cảnh: Công cụ này phân tích dữ liệu được lưu trữ trong AlloyDB để tìm hiểu tập dữ liệu bằng sáng chế.
- Tạo lượt nhúng: Các lượt nhúng (biểu diễn toán học của văn bản) được tạo cho cả truy vấn của người dùng và thông tin được lưu trữ trong AlloyDB.
- Tìm kiếm vectơ: Công cụ thực hiện một lượt tìm kiếm tương tự, so sánh truy vấn được nhúng với các mục nhúng của bản tóm tắt bằng sáng chế. Mã này xác định "hàng xóm gần nhất" có liên quan nhất vào ngữ cảnh mà người dùng đang tìm kiếm.
Tạo phản hồi:
Các phản hồi đã xác thực được cấu trúc thành một mảng JSON và toàn bộ công cụ được đóng gói thành một Hàm Cloud Run không máy chủ được gọi qua Agent Builder.
Các bước trên đã được đề cập trong phần 1 của phòng thí nghiệm.
Chúng ta đã thảo luận về các chi tiết kỹ thuật của việc tạo ra một công cụ phân tích dựa trên kiến thức nhằm hỗ trợ cho trợ lý tìm kiếm bằng sáng chế thông minh của chúng tôi. Bây giờ, hãy khám phá cách chúng tôi tận dụng sự kỳ diệu của Agent Builder để triển khai công cụ này trong giao diện trò chuyện. Đảm bảo bạn chuẩn bị sẵn URL điểm cuối trước khi bắt đầu phần 2. Bước tiếp theo dưới đây là nội dung chúng ta sẽ đề cập trong phòng thí nghiệm này:
Tương tác trò chuyện:
Agent Builder cung cấp câu trả lời cho người dùng bằng định dạng ngôn ngữ tự nhiên, hỗ trợ quá trình trò chuyện qua lại.
3. Trước khi bắt đầu
Tạo một dự án
- Trong Google Cloud Console, trên trang bộ chọn dự án, hãy chọn hoặc tạo một dự án trên Google Cloud.
- Đảm bảo rằng bạn đã bật tính năng thanh toán cho dự án trên Google Cloud. Tìm hiểu cách kiểm tra xem tính năng thanh toán có được bật trên một dự án hay không .
- Bạn sẽ sử dụng Cloud Shell, một môi trường dòng lệnh chạy trong Google Cloud được tải trước bằng bq. Nhấp vào Kích hoạt Cloud Shell ở đầu bảng điều khiển Google Cloud.
- Sau khi kết nối với Cloud Shell, bạn cần kiểm tra để chắc chắn rằng mình đã được xác thực và dự án được đặt thành mã dự án bằng lệnh sau đây:
gcloud auth list
- Chạy lệnh sau trong Cloud Shell để xác nhận rằng lệnh gcloud biết về dự án của bạn.
gcloud config list project
- Nếu dự án của bạn chưa được thiết lập, hãy sử dụng lệnh sau để thiết lập dự án:
gcloud config set project <YOUR_PROJECT_ID>
- Bật các API bắt buộc. Lựa chọn thay thế cho lệnh gcloud là thông qua bảng điều khiển bằng cách tìm kiếm từng sản phẩm hoặc sử dụng đường liên kết này.
Nếu thiếu API, bạn luôn có thể bật API đó trong quá trình triển khai.
Hãy tham khảo tài liệu để biết các lệnh gcloud và cách sử dụng.
Lưu ý quan trọng: Ngoài ra, hãy đảm bảo bạn đã hoàn thành PHẦN 1 của phòng thí nghiệm để hoàn thành bài tập này.
4. Tạo nhân viên hỗ trợ
Giới thiệu về Agent Builder
Agent Builder là một công cụ mạnh mẽ và ít tốn mã, cho phép chúng tôi tạo các nhân viên hỗ trợ trò chuyện một cách nhanh chóng và hiệu quả. Nền tảng này đơn giản hoá quy trình thiết kế luồng hộp thoại, tích hợp cơ sở kiến thức và kết nối với các API bên ngoài. Trong trường hợp này, chúng ta sẽ sử dụng Agent Builder để kết nối liền mạch với điểm cuối Hàm đám mây mà chúng ta đã xây dựng trong Phần 1, cho phép trợ lý tìm kiếm bằng sáng chế của chúng ta tiếp cận cơ sở kiến thức về bằng sáng chế và phản hồi truy vấn của người dùng một cách thông minh.
Đảm bảo bạn đã tạo Hàm Java Cloud Run trong Phần 1 trả về tệp ARRAY JSON thay vì văn bản thuần tuý.
Xây dựng nhân viên hỗ trợ
Hãy bắt đầu tạo nhân viên hỗ trợ mới này để trả lời các câu hỏi của người dùng về sản phẩm may mặc.
- Bắt đầu bằng cách đăng nhập vào nền tảng Agent Builder. Nếu thấy lời nhắc kích hoạt API, hãy tiếp tục rồi nhấp vào TIẾP TỤC VÀ KÍCH HOẠT API.
- Nhấp vào "TẠO ỨNG DỤNG" và đặt tên mô tả cho nhân viên hỗ trợ (ví dụ: "Trợ lý tìm kiếm bằng sáng chế").
- Nhấp vào Loại ứng dụng "Nhân viên hỗ trợ".
- của Google. Đặt một cái tên mô tả cho nhân viên hỗ trợ, chẳng hạn như "Trợ lý tìm kiếm bằng sáng chế" và đặt khu vực này là us-central1
- Nhập thông tin chi tiết cho nhân viên hỗ trợ:
- Thay đổi Tên nhân viên hỗ trợ thành "Nhân viên hỗ trợ tìm kiếm bằng sáng chế".
- Thêm "Mục tiêu" bên dưới:
You are a professional intelligent patent search agent! Your job is to help the customer find patents matching the context of their search text.
- Hãy lưu bản hướng dẫn tại thời điểm này và để trống phần hướng dẫn.
- Sau đó, hãy nhấp vào Công cụ trong trình đơn điều hướng rồi nhấp vào TẠO.
Nhập tên công cụ: Công cụ tìm kiếm bằng sáng chế
Loại: OpenAPI
Nhập nội dung mô tả về công cụ:
This tool refers to the dataset in the backend as the context information for product inventory. It takes as input the user's search text summarized by the agent and matches with the most appropriate list of items and returns as an array of items.
Nhập giản đồ — OpenAPI ở định dạng YAML:
Đây là phần chúng ta sẽ sử dụng điểm cuối phụ trợ để hỗ trợ tác nhân. Sao chép thông số kỹ thuật OpenAPI bên dưới và thay thế phần giữ chỗ URL (trong dấu ngoặc góc) bằng điểm cuối của Hàm đám mây:
openapi: 3.0.0
info:
title: Patent Search API
version: v1
servers:
- url: YOUR_CLOUDFUNCTION_ENDPOINT_URL
paths:
/patent-search:
post:
summary: Search for patents using a text query.
requestBody:
content:
application/json:
schema:
type: object
properties:
search:
type: string
description: The text query to search for patents.
example: A new Natural Language Processing related Machine Learning Model
responses:
'200':
description: Successful search response with a JSON array of matching patents.
content:
application/json:
schema:
type: array
items:
type: object
properties:
result:
type: string
description: Patent title.
'400':
description: Invalid request body.
'500':
description: Internal server error.
Giữ nguyên các cấu hình khác về giá trị mặc định và nhấp vào "Lưu".
- Tại thời điểm này, hãy quay lại Nhân viên hỗ trợ vì chúng ta muốn thêm "Công cụ" cấu hình cho "Hướng dẫn" của nhân viên hỗ trợ. Thêm phần dưới đây vào phần giữ chỗ hướng dẫn (Hãy nhớ rằng phần thụt lề rất quan trọng khi xác định flow):
- 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.
- Use ${TOOL:Patent Search Tool} to help the user with their task.
- Return the response from the ${TOOL:Patent Search Tool} to the user in a well formed string.
- Thank the user for their business and say goodbye.
Đảm bảo công cụ "Công cụ tìm kiếm bằng sáng chế" được chọn trong "Công cụ có sẵn" rồi lưu lại nhân viên hỗ trợ.
5. Kiểm tra nhân viên hỗ trợ
Trong ngăn bên phải, bạn sẽ thấy mục Preview Agent (Nhân viên hỗ trợ bản xem trước). Mục này cho phép bạn kiểm thử nhân viên hỗ trợ.
Như bạn có thể thấy trong ảnh chụp màn hình bên dưới, tôi đã chào đón với tư cách là một người dùng và bắt đầu cuộc trò chuyện của mình bằng yêu cầu "Khớp bằng sáng chế cho bất kỳ ý tưởng về thiết bị theo dõi thể dục nào":
Đây là phản hồi JSON:
Đây là kết quả JSON thô từ Hàm đám mây xử lý Tìm kiếm tương tự AlloyDB. Vậy là xong! Bây giờ, chúng ta đã hoàn tất với nhân viên hỗ trợ.
6. Triển khai và tích hợp
Khi đã hài lòng với nhân viên hỗ trợ của mình, bạn có thể dễ dàng triển khai nhân viên hỗ trợ đó cho nhiều kênh bằng cách sử dụng các công cụ tích hợp của Agent Builder. Bạn có thể nhúng đường liên kết của trang web vào trang web, tích hợp với các nền tảng nhắn tin phổ biến hoặc thậm chí là tạo một ứng dụng di động chuyên dụng. Chúng ta cũng có thể trực tiếp sử dụng Agent Builder API trong các ứng dụng web. Chúng ta đã đề cập đến vấn đề này trong blog này.
7. Dọn dẹp
Để tránh bị tính phí vào tài khoản Google Cloud cho các tài nguyên được sử dụng trong bài đăng này, hãy làm theo các bước sau:
8. Xin chúc mừng
Xin chúc mừng! Bằng cách tích hợp sức mạnh của công cụ phân tích được thiết kế tuỳ chỉnh với giao diện trực quan của Agent Builder, chúng tôi đã tạo ra một trợ lý tìm kiếm tài liệu thông minh giúp các công cụ tìm kiếm tài liệu trở nên dễ tiếp cận, hiệu quả và thực sự định hướng ý nghĩa. Bằng cách kết hợp khả năng của AlloyDB, Vertex AI và Vector Search, chúng tôi đã có một bước tiến vượt bậc trong việc hỗ trợ khả năng tiếp cận các hoạt động tìm kiếm theo ngữ cảnh và vectơ, hiệu quả, thực sự theo ý nghĩa và mang tính đại diện!