ডকুমেন্টেশন থেকে উত্তর তৈরি করা

Developer Knowledge API আপনাকে Google ডেভেলপার প্রোডাক্ট সম্পর্কে প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করতে এবং সরাসরি, ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজে উত্তর পেতে দেয়। প্রতিটি কোয়েরির জন্য, API ডেভেলপার নলেজ কর্পাস (API রেফারেন্সে গ্রাউন্ডেড জেনারেশন হিসেবে উল্লেখ করা হয়েছে) থেকে নেওয়া একটি উত্তর কম্পোজ করে এবং প্রাসঙ্গিক ডকুমেন্টেশন পৃষ্ঠার সাইটেশন অন্তর্ভুক্ত করে।

শুরু করার আগে

আপনার পছন্দের টুলের জন্য এনভায়রনমেন্ট সেট-আপ করুন:

gcloud

gcloud CLI ইনস্টল ও কনফিগার করুন এবং Developer Knowledge API চালু করুন।

REST

API চালু করুন এবং Developer Knowledge API কী জেনারেট করুন। তারপর, এনভায়রনমেন্ট ভেরিয়েবেলে আপনার 'কী' সেভ করুন:

export DEVELOPERKNOWLEDGE_API_KEY="YOUR_API_KEY"

YOUR_API_KEY-এর জায়গায় আপনার Developer Knowledge API key লিখুন।

কোনও কোয়েরির উত্তর দিন

প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করতে gcloud developer-knowledge answer-query কমান্ড বা answerQuery REST পদ্ধতি ব্যবহার করুন।

নিচের উদাহরণে BigQuery ডেটাসেট কীভাবে তৈরি করতে হয় সেই বিষয়ে কোয়েরি পাঠানো হয়েছে:

gcloud

gcloud developer-knowledge answer-query \
  --query="How do I create a BigQuery dataset?"

বিশ্রাম

curl -X POST "https://developerknowledge.googleapis.com/v1:answerQuery?key=$DEVELOPERKNOWLEDGE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"query": "How do I create a BigQuery dataset?"}'

উত্তরে answer.answerText ফিল্ডে টেক্সট উত্তর, citations ও references সহ answer অবজেক্ট রয়েছে:

{
  "answer": {
    "answerText": "To create a BigQuery dataset, you can use the Google Cloud Console, the bq command-line tool, or the BigQuery client libraries.",
    "citations": [
      {
        "startIndex": 0,
        "endIndex": 123,
        "sources": [
          {
            "referenceIndex": 0
          }
        ]
      }
    ],
    "references": [
      {
        "documentReference": {
          "documentChunk": {
            "parent": "documents/docs.cloud.google.com/bigquery/docs/datasets",
            "content": "This page explains how to create BigQuery datasets...",
            "document": {
              "name": "documents/docs.cloud.google.com/bigquery/docs/datasets",
              "title": "Introduction to datasets",
              "uri": "https://docs.cloud.google.com/bigquery/docs/datasets"
            }
          }
        }
      }
    ]
  }
}

ডকুমেন্টেশন সোর্স ফিল্টার করুন

উত্তর জেনারেট করার জন্য ব্যবহৃত ডকুমেন্টেশন সোর্স সীমাবদ্ধ করতে, gcloud CLI-তে --query-filter ফ্ল্যাগ বা আপনার REST অনুরোধের বডিতে filter ফিল্ড ব্যবহার করে একটি ফিল্টার এক্সপ্রেশন পাস করুন। কাজ করে এমন ফিল্টার ফিল্ড ও অপারেটর সম্পর্কে আরও জানতে, সার্চ ফলাফল ফিল্টার করুন দেখুন।

নিচে দেওয়া উদাহরণে ডকুমেন্টেশন সোর্সকে docs.cloud.google.com-এ সীমাবদ্ধ করা হয়েছে:

gcloud

gcloud developer-knowledge answer-query \
  --query="How do I create a BigQuery dataset?" \
  --query-filter='data_source = "docs.cloud.google.com"'

REST

curl -X POST "https://developerknowledge.googleapis.com/v1:answerQuery?key=$DEVELOPERKNOWLEDGE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "query": "How do I create a BigQuery dataset?",
    "filter": "data_source = \"docs.cloud.google.com\""
  }'

AnswerQuery ও SearchDocumentChunks-এর মধ্যে বেছে নিন

আপনি API বা Developer Knowledge MCP সার্ভার ব্যবহার করার সময়, আপনি যা খুঁজছেন তার জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত পদ্ধতি বেছে নিন:

  • AnswerQuery (বা answer_query MCP টুল): সাধারণ "কীভাবে" প্রশ্ন, প্রোডাক্ট তুলনা করা এবং ধাপে ধাপে নির্দেশাবলীর জন্য সবচেয়ে ভাল, যেখানে আপনি সোর্স ডকুমেন্টের লিঙ্ক সহ সম্পূর্ণ সারসংক্ষেপ চান।
  • SearchDocumentChunks (অথবা search_documents MCP টুল): সঠিক CLI ফ্ল্যাগ, কোড সিনট্যাক্স, প্যারামিটারের নাম বা IAM অনুমতি (যেমন service.resource.verb) খোঁজার জন্য সবচেয়ে ভালো। সম্পূর্ণ প্রশ্নের পরিবর্তে দুই থেকে পাঁচটি নির্দিষ্ট কীওয়ার্ড ব্যবহার করুন।

এর পরে কী করতে হবে