מענה על שאלות משיחות ב-Chat באמצעות אפליקציית Gemini AI Chat

במדריך הזה תלמדו איך ליצור אפליקציה ל-Google Chat שתענה על שאלות על סמך שיחות במרחבים משותפים ב-Chat באמצעות AI גנרטיבי שמבוסס על Vertex AI עם Gemini. אפליקציית Chat משתמשת ב-Google Workspace Events API וב-Pub/Sub כדי לזהות שאלות שפורסמו במרחבים משותפים ב-Chat ולענות עליהן בזמן אמת, גם אם לא ציינו את השם שלה.

אפליקציית Chat משתמשת בכל ההודעות שנשלחות במרחב המשותף כמקור נתונים ובסיס ידע: כשמישהו שואל שאלה, אפליקציית Chat מחפשת תשובות ששותפו בעבר ומשתפת אחת מהן. אם לא נמצאה תשובה, יופיע הכיתוב 'לא ניתן לענות'. בכל תשובה, המשתמשים יכולים ללחוץ על לחצן פעולה נוסף כדי להזכיר את מנהל המרחב המשותף ולבקש תשובה. בעזרת ה-AI של Gemini, אפליקציית Google Chat מתאימה את עצמה ומרחיבה את בסיס הידע שלה תוך כדי אימון מתמשך על שיחות במרחבים משותפים שהיא נוספה אליהם.

כך פועלת אפליקציית Chat במרחב משותף לתמיכה ולתחילת העבודה של עובדים חדשים:

• 

  איור 1. רון מוסיף את אפליקציית Chat עם העוזר הדיגיטלי מבוסס-AI למרחב משותף ב-Chat.

• 
  איור 2. דנה שואלת אם החברה מציעה הדרכה בנושא דיבור בציבור.
• 
  איור 3. אפליקציית הצ'אט עם העוזר הדיגיטלי מבוסס-ה-AI מבקשת מ-Vertex AI עם Gemini לענות על השאלה של דנה על סמך היסטוריית השיחות במרחב המשותף ב-Chat, ואז משתפת את התשובה.

דרישות מוקדמות

• חשבון Google Workspace בתוכנית Business או Enterprise עם גישה ל-Google Chat.

• גישה לשירותי Google Cloud כדי לבצע את הפעולות הבאות:

  • יוצרים פרויקט חדש ב-Google Cloud.
  • מקשרים חשבון לחיוב ב-Google Cloud לפרויקט ב-Cloud. במאמר ההרשאות הנדרשות להפעלת החיוב מוסבר איך לבדוק אם יש לכם גישה.
  • משתמשים בהפעלות לא מאומתות של הפונקציה של Google Cloud Functions. כדי לאמת אותן, בודקים אם הארגון שלכם ב-Google Cloud משתמש בשיתוף מוגבל לפי דומיינים.

  אם צריך, צריך לבקש גישה או הרשאה מהאדמין ב-Google Cloud.

• אם משתמשים ב-Google Cloud CLI, סביבת פיתוח של Node.js שמוגדרת לעבוד עם ה-CLI של gcloud. הגדרת סביבת פיתוח של Node.js

מטרות

• פיתוח אפליקציה ל-Chat שמשתמשת ב-AI גנרטיבי כדי לענות על שאלות על סמך הידע ששותף בשיחות במרחבים משותפים ב-Chat.
• בעזרת AI גנרטיבי:
  • זיהוי של שאלות של עובדים ותשובות עליהן.
  • לקבל מידע חדש משיחות מתמשכות במרחבים משותפים ב-Chat.
• לשמוע הודעות במרחב משותף ב-Chat ולענות להן בזמן אמת, גם אם לא נשלחה אליכם הודעה ישירות באפליקציית Chat.
• שמירת הודעות על ידי כתיבה לקריאה ממסד נתונים של Firestore.
• אם לא מצאתם תשובה לשאלה, תוכלו להזכיר את מנהלי המרחב המשותף ב-Chat כדי לקבל עזרה.

ארכיטקטורה

בתרשים הבא מוצגת הארכיטקטורה של משאבי Google Workspace ו-Google Cloud שבהם משתמשת אפליקציית Chat עם העוזרת הווירטואלית מבוססת-ה-AI.

כך פועלת אפליקציית Chat עם AI:

• משתמש מוסיף את אפליקציית צ'אטבוט התמיכה מבוססת-AI למרחב המשותף ב-Chat:

  1. אפליקציית Chat מבקשת מהמשתמשים שהוסיפו אותה למרחב ב-Chat להגדיר אימות והרשאה.

  2. אפליקציית Chat מאחזרת את ההודעות של המרחב המשותף על ידי קריאה ל-method spaces.messages.list ב-Chat API, ואחר כך שומרת את ההודעות שנשלפו במסד הנתונים של Firestore.

  3. אפליקציית Chat מפעילה את השיטה subscriptions.create ב-Google Workspace Event API כדי להתחיל להאזין לאירועים כמו הודעות במרחב המשותף. נקודת הקצה של ההתראות במינוי היא נושא Pub/Sub שבו מתבצע שימוש ב-Eventarc כדי להעביר את האירוע לאפליקציית Chat.

  4. אפליקציית Chat תפרסם הודעה מקדימה במרחב המשותף.

• משתמש במרחב משותף ב-Chat מפרסם הודעה:

  1. אפליקציית Chat מקבלת את ההודעה בזמן אמת מהנושא ב-Pub/Sub.

  2. אפליקציית Chat מוסיפה את ההודעה למסד הנתונים של Firestore.

     אם המשתמש עורך או מוחק את ההודעה מאוחר יותר, אפליקציית Chat מקבלת את האירוע המעודכן או המחוק בזמן אמת, ולאחר מכן מעדכנת או מוחקת את ההודעה במסד הנתונים של Firestore.

  3. אפליקציית Chat שולחת את ההודעה ל-Vertex AI באמצעות Gemini:

     1. ההנחיה מורה ל-Vertex AI עם Gemini לבדוק אם ההודעה כוללת שאלה. אם כן, Gemini עונה על השאלה על סמך היסטוריית ההודעות של המרחב המשותף ב-Chat שנשמרת ב-Firestore, ואז אפליקציית Google Chat שולחת את ההודעה למרחב המשותף ב-Chat. אם לא, אל תשיבו להודעה.

     2. אם מערכת Vertex AI עם Gemini עונה על השאלה, אפליקציית Chat מפרסמת את התשובה באמצעות קריאה לשיטה spaces.messages.create ב-Chat API באמצעות אימות האפליקציה.

        אם מערכת Vertex AI עם Gemini לא מצליחה לענות על השאלה, תוצג באפליקציית Chat הודעה על כך שלא נמצאה תשובה לשאלה הזו בהיסטוריה של המרחב המשותף ב-Chat.

        ההודעות תמיד כוללות לחצן פעולה נוסף שהמשתמשים יכולים ללחוץ עליו, וכתוצאה מכך תתבצע אזכור של מנהל המרחב המשותף באפליקציית Chat עם בקשה לענות.

• אפליקציית Chat מקבלת התראה על מחזור חיים מ-Google Workspace Events API על כך שפג התוקף של המינוי למרחב המשותף ב-Chat:

  1. אפליקציית Chat שולחת בקשה לחדש את המינוי באמצעות קריאה ל-method‏ subscriptions.patch ב-Google Workspace Events API.

• אפליקציית Chat תוסר ממרחבים משותפים ב-Chat:

  1. אפליקציית Chat מוחקת את המינוי באמצעות קריאה ל-method‏ subscriptions.delete ב-Google Workspace Events API.

  2. אפליקציית Chat מוחקת את הנתונים של המרחב המשותף ב-Chat מ-Firestore.

סקירה של המוצרים שבהם משתמשת אפליקציית Chat עם עוזרת ה-AI

אפליקציית Chat עם עוזרת ה-AI משתמשת במוצרים הבאים של Google Workspace ו-Google Cloud:

• Vertex AI API עם Gemini: פלטפורמה של AI גנרטיבי שמבוססת על Gemini. אפליקציית Chat יכולה להשתמש ב-Vertex AI API כדי לזהות ולהבין שאלות של עובדים, להבין אותן ולענות עליהן.
• Chat API: API לפיתוח אפליקציות ל-Google Chat שמקבלות אירועי אינטראקציה ב-Chat, כמו הודעות, ומגיבות להם. אפליקציית Chat עם העוזרת הווירטואלית מבוססת-ה-AI משתמשת ב-Chat API כדי:
  • לקבל אירועי אינטראקציה שנשלחו ב-Chat ולהגיב עליהם.
  • הצגת רשימה של ההודעות שנשלחו במרחב המשותף.
  • פרסום תשובות לשאלות של משתמשים במרחבים משותפים.
  • צריך להגדיר את המאפיינים שקובעים איך הוא יופיע ב-Chat, כמו השם ותמונת הדמות.
• Google Workspace Events API: ממשק ה-API הזה מאפשר להירשם לאירועים ולנהל התראות על שינויים באפליקציות Google Workspace. כדי לזהות שאלות ולענות עליהן גם בלי שציינו את השם שלה, אפליקציית Chat עם העוזר הדיגיטלי מבוסס-ה-AI משתמשת ב-Google Workspace Events API כדי להאזין להודעות שפורסמו במרחבים משותפים ב-Chat.
• Firestore: מסד נתונים ללא שרת של מסמכים. עוזרת הידע מבוססת-ה-AI באפליקציית Chat משתמשת ב-Firestore כדי לאחסן נתונים על הודעות שנשלחות במרחב משותף ב-Chat.
• Pub/Sub:‏ Pub/Sub הוא שירות העברת הודעות אסינכרוני וניתן להתאמה, שמפריד בין שירותים שיוצרים הודעות לבין שירותים שמעבדים את ההודעות האלה. באפליקציית Chat של העוזרת הווירטואלית מבוססת-ה-AI, נעשה שימוש ב-Pub/Sub כדי לקבל אירועי מינויים ממרחבים משותפים ב-Chat.
• Eventarc:‏ Eventarc מאפשר ליצור ארכיטקטורות מבוססות-אירועים בלי שתצטרכו להטמיע, להתאים אישית או לתחזק את התשתית הבסיסית. באפליקציית Chat של AI Assistant לקבלת מידע, נעשה שימוש ב-Eventarc כדי לנתב אירועים מ-Pub/Sub למרחב משותף ב-Chat ול-Cloud Function שמקבל ומעבד את אירועי המינויים.
• Cloud Functions: שירות מחשוב קל ללא שרת (serverless) שמאפשר ליצור פונקציות עצמאיות למטרה יחידה, שיכולות להגיב לאירועי אינטראקציה ולאירועי הרשמה ב-Chat בלי צורך לנהל שרת או סביבת זמן ריצה. באפליקציית Chat של העוזר הדיגיטלי ל-AI נעשה שימוש בשתי פונקציות של Cloud Functions:
  • app: מארח את נקודת הקצה (endpoint) של HTTP שאליה Chat שולח אירועי אינטראקציה וכפלטפורמת מחשוב כדי להריץ לוגיקה שמעבדת את האירועים האלה ומגיבה להם.
  • eventsApp: קבלה ועיבוד של אירועים במרחב ב-Chat, כמו הודעות ממינוי Pub/Sub.
  כדי ליצור ולארח משאבי מחשוב, ב-Cloud Functions נעשה שימוש במוצרים הבאים של Google Cloud:
  • Cloud Build: פלטפורמה מנוהלת לפריסה, לפיתוח רציף (continuous delivery) ולאינטגרציה רציפה (CI), שמריצה גרסאות build אוטומטיות.
  • Cloud Run: סביבה מנוהלת להרצת אפליקציות בקונטיינרים.

הכנת הסביבה

בקטע הזה נסביר איך יוצרים ומגדירים פרויקט ב-Google Cloud לאפליקציית Chat.

יצירת פרויקט של Google Cloud

מסוף Google Cloud

1. במסוף Google Cloud, עוברים לתפריט > IAM & Admin > Create a Project.

   כניסה לדף Create a Project

2. בשדה Project Name, מזינים שם תיאורי לפרויקט.

   אופציונלי: כדי לערוך את Project ID, לוחצים על Edit. אי אפשר לשנות את מזהה הפרויקט אחרי היצירה שלו, לכן חשוב לבחור מזהה שיעמוד בצרכים שלכם לכל משך חיי הפרויקט.

3. בשדה Location, לוחצים על Browse כדי להציג מיקומים פוטנציאליים לפרויקט. לאחר מכן לוחצים על בחירה.
   זהירות: לא מצאתם את הארגון שלכם ב-Google Workspace?
   המשמעות היא שלא נכנסת לחשבון Google Workspace. חלק מהתכונות שמתוארות במסמכי העזרה למפתחים של Google Workspace זמינות רק לפרויקטים שמשויכים לארגון.
4. לוחצים על יצירה. מסוף Google Cloud מנווט לדף Dashboard והפרויקט נוצר תוך כמה דקות.

CLI של gcloud

נכנסים ל-Google Cloud CLI (gcloud) באחת מסביבות הפיתוח הבאות:

• Cloud Shell: כדי להשתמש בטרמינל אונליין שבו כבר מוגדר ה-CLI של gcloud, צריך להפעיל את Cloud Shell.
  הפעלת Cloud Shell
• מעטפת מקומית: כדי להשתמש בסביבת פיתוח מקומית צריך להתקין ולהפעיל את ה-CLI של gcloud.
  כדי ליצור פרויקט ב-Cloud, משתמשים בפקודה gcloud projects create:

  gcloud projects create PROJECT_ID

  מחליפים את PROJECT_ID על ידי הגדרת המזהה של הפרויקט שרוצים ליצור.

הפעלת החיוב בפרויקט ב-Cloud

אם אין לכם אפשרות לקשר חשבון לחיוב, המשמעות היא שאין לכם את ההרשאות הדרושות לביצוע השינוי. מידע נוסף זמין במאמר ההרשאות הנדרשות להפעלת החיוב.

מסוף Google Cloud

1. נכנסים לקטע Billing במסוף Google Cloud. לוחצים על תפריט > חיוב > הפרויקטים שלי.

   כניסה לדף Billing for My Projects

2. בקטע Select an Organization (בחירת ארגון), בוחרים את הארגון שמשויך לפרויקט ב-Google Cloud.
3. בשורת הפרויקט, פותחים את התפריט Actions (), לוחצים על Change billing ובוחרים את החשבון לחיוב ב-Cloud.
4. לוחצים על Set account.

CLI של gcloud

1. כדי להציג את החשבונות לחיוב הזמינים, מריצים את הפקודה:

   gcloud billing accounts list

2. קישור חשבון לחיוב לפרויקט ב-Google Cloud:

   gcloud billing projects link PROJECT_ID --billing-account=BILLING_ACCOUNT_ID

   מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:

   • PROJECT_ID הוא מזהה הפרויקט של הפרויקט ב-Cloud שרוצים להפעיל בו חיוב.
   • BILLING_ACCOUNT_ID הוא מזהה החשבון לחיוב שרוצים לקשר לפרויקט ב-Google Cloud.

הפעלת ממשקי ה-API

מסוף Google Cloud

1. במסוף Google Cloud, מפעילים את Google Chat API,‏ Vertex AI API,‏ Cloud Functions API,‏ Firestore API,‏ Cloud Build API,‏ Pub/Sub API,‏ Google Workspace Events API,‏ Eventarc API ו-Cloud Run Admin API.

   הפעלת ממשקי ה-API

2. מוודאים שאתם מפעילים את ממשקי ה-API בפרויקט הנכון ב-Cloud ולוחצים על הבא.

3. מוודאים שאתם מפעילים את ממשקי ה-API הנכונים ולוחצים על הפעלה.

CLI של gcloud

1. אם צריך, מגדירים את הפרויקט הנוכחי ב-Cloud כפרויקט שיצרתם:

   gcloud config set project PROJECT_ID

   מחליפים את PROJECT_ID ב-Project ID של הפרויקט ב-Cloud שיצרתם.

2. מפעילים את Google Chat API, ‏ Vertex AI API, ‏ Cloud Functions API,‏ Firestore API, ‏ Cloud Build API, ‏ Pub/Sub API,‏ Google Workspace Events API, ‏ Eventarc API ו-Cloud Run Admin API:

   gcloud services enable chat.googleapis.com \
   aiplatform.googleapis.com \
   cloudfunctions.googleapis.com \
   firestore.googleapis.com \
   cloudbuild.googleapis.com \
   pubsub.googleapis.com \
   workspaceevents.googleapis.com \
   eventarc.googleapis.com \
   run.googleapis.com

הגדרת אימות והרשאה

אימות והרשאה מאפשרים לאפליקציית Chat לגשת למשאבים ב-Google Workspace וב-Google Cloud.

במדריך הזה תפרסמו את אפליקציית Google Chat באופן פנימי, כך שאפשר להשתמש במידע למעקב אחרי שינויים. לפני שמפרסמים את אפליקציית Google Chat באופן חיצוני, צריך להחליף את ה-placeholders במידע האמיתי שמוצג במסך ההסכמה.

הגדרת מסך ההסכמה ל-OAuth, ציון היקפים ורישום האפליקציה

1. במסוף Google Cloud, נכנסים אל תפריט > APIs & Services> OAuth consent screen.

   מעבר למסך ההסכמה של OAuth

2. בקטע User type (סוג משתמש), בוחרים באפשרות Internal (פנימי) ולוחצים על Create (יצירה).

3. בשדה App name, מקלידים AI knowledge assistant.

4. בקטע User support email (אימייל של תמיכת משתמשים), בוחרים את כתובת האימייל שלכם או קבוצה מתאימה ב-Google.

5. בקטע פרטים ליצירת קשר עם המפתח, מזינים את כתובת האימייל שלכם.

6. לוחצים על שמירה והמשך.

7. לוחצים על הוספה או הסרה של היקפים. תופיע חלונית עם רשימת היקפים לכל API שהפעלתם בפרויקט ב-Cloud.

8. בקטע הוספה ידנית של היקפים, מדביקים את ההיקף הבא:

   • https://www.googleapis.com/auth/chat.messages

9. לוחצים על הוספה לטבלה.

10. לוחצים על עדכון.

11. לוחצים על שמירה והמשך.

12. בודקים את הסיכום של רישום האפליקציה ולוחצים על Back to Dashboard (חזרה ללוח הבקרה).

יצירת פרטי כניסה של מזהה לקוח ב-OAuth

1. במסוף Google Cloud, נכנסים אל תפריט > APIs & Services > Credentials.

   כניסה לדף Credentials

2. לוחצים על Create Credentials (יצירת פרטי כניסה) > OAuth client ID (מזהה לקוח OAuth).

3. לוחצים על Application type > Web application.

4. בשדה Name, מקלידים שם לפרטי הכניסה. השם הזה מוצג רק במסוף Google Cloud.

5. בקטע מזהי URI מורשים להפניה אוטומטית, לוחצים על הוספת URI.

6. בקטע URIs 1, מקלידים את הטקסט הבא:

   https://REGION-PROJECT_ID.cloudfunctions.net/app/oauth2
   

   מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:

   • REGION: האזור של פונקציית Cloud, למשל us-central1. לאחר מכן, כשיוצרים את שתי הפונקציות ב-Cloud Functions, צריך להגדיר את האזור שלהן לערך הזה.
   • PROJECT_ID: מזהה הפרויקט של הפרויקט ב-Cloud שיצרתם.

7. לוחצים על יצירה.

8. בחלון OAuth client created, לוחצים על Download JSON.

9. שומרים את הקובץ שהורדתם בתור client_secrets.json. בהמשך, כשיוצרים את שתי הפונקציות ב-Cloud Functions, צריך לכלול את הקובץ client_secrets.json בכל פריסה.

10. לוחצים על אישור.

יוצרים את נושא Pub/Sub

הנושא Pub/Sub פועל עם Google Workspace Events API כדי להירשם לאירועים במרחב משותף ב-Chat, כמו הודעות, ולשלוח התראות לאפליקציית Chat בזמן אמת.

כך יוצרים נושא Pub/Sub:

מסוף Google Cloud

1. במסוף Google Cloud, עוברים אל תפריט > Pub/Sub.

   כניסה לדף Pub/Sub

2. לוחצים על Create Topic.

3. במזהה הנושא, מקלידים events-api.

4. מבטלים את הסימון של האפשרות הוספת מינוי ברירת מחדל.

5. בקטע Encryption (הצפנה), בוחרים באפשרות Google-managed encryption key (מפתח הצפנה בניהול Google).

6. לוחצים על יצירה. הנושא של Pub/Sub יופיע.

7. כדי שנושא Pub/Sub הזה יפעל יחד עם Google Workspace Events API, צריך לתת למשתמש IAM ב-Chat הרשאה לפרסם בנושא Pub/Sub:

   1. בחלונית events-api, בקטע PERMISSIONS, לוחצים על Add Principal.

   2. בקטע Add principals, בקטע New principals, מקלידים [e-mail].

   3. בקטע הקצאת תפקידים, בקטע בחירת תפקיד, בוחרים באפשרות Pub/Sub > פרסום הודעות ב-Pub/Sub.

   4. לוחצים על שמירה.

CLI של gcloud

1. יוצרים נושא Pub/Sub עם מזהה הנושא events-api:

   gcloud pubsub topics create events-api

2. נותנים למשתמש ב-IAM של Chat הרשאה לפרסם בנושא Pub/Sub:

   gcloud pubsub topics add-iam-policy-binding events-api \
   --member='serviceAccount:[e-mail]' \
   --role='roles/pubsub.publisher'

יצירת מסד הנתונים של Firestore

מסד הנתונים של Firestore נשאר ומאחזר נתונים ממרחבי Chat, כמו הודעות. לא מגדירים את מודל הנתונים, שהוא מוגדר באופן משתמע בקוד לדוגמה באמצעות הקבצים model/message.js ו-services/firestore-service.js.

מסד הנתונים של עוזרת ה-AI באפליקציית Chat מבוסס על מודל נתונים מסוג NoSQL שמבוסס על מסמכים שמאורגנים ב אוספים. מידע נוסף זמין במאמר מודל הנתונים של Firestore.

התרשים הבא הוא סקירה כללית של מודל הנתונים של העוזרת מבוססת-ה-AI באפליקציית Chat:

הרמה הבסיסית (root) מכילה שני אוספים:

1. spaces, כשכל מסמך מייצג מרחב ב-Chat שאליו מתווספת אפליקציית Chat. כל הודעה מיוצגת במסמך באוסף המשנה messages.

2. users, שבו כל מסמך מייצג משתמש שהוסיף את אפליקציית Chat למרחב משותף ב-Chat.

הצגת הגדרות של אוספים, מסמכים ושדות

spaces

מרחב משותף ב-Chat שכולל את אפליקציית Chat עם העוזר הדיגיטלי מבוסס-AI.

שדות
Document ID	String המזהה הייחודי של מרחב ספציפי. חלק משם המשאב של המרחב המשותף ב-Chat API.
messages	Subcollection of Documents (messages) הודעות שנשלחות במרחב המשותף ב-Chat. תואם ל-Document ID של message ב-Firebase.
spaceName	String השם הייחודי של המרחב ב-Chat API. תואם לשם המשאב של המרחב המשותף ב-Chat API.

messages

הודעות שנשלחות במרחב המשותף ב-Chat.

שדות
Document ID	String המזהה הייחודי של הודעה ספציפית.
name	String השם הייחודי של הודעה ב-Chat API. תואם לשם המשאב של ההודעה ב-Chat API.
text	String גוף הטקסט של ההודעה.
time	String (Timestamp format) השעה שבה ההודעה נוצרה.

users

משתמשים שהוסיפו את אפליקציית Chat עם העוזרת הווירטואלית מבוססת-ה-AI למרחב משותף ב-Chat.

שדות
Document ID	String מזהה ייחודי של משתמש ספציפי.
accessToken	String אסימון הגישה שהוקצה במהלך הרשאת המשתמש ב-OAuth 2.0, המשמש לקריאה לממשקי ה-API של Google Workspace.
refreshToken	String אסימון הרענון שהוקצה במהלך הרשאת המשתמש ב-OAuth 2.0.

כך יוצרים את מסד הנתונים של Firestore:

מסוף Google Cloud

1. במסוף Google Cloud, נכנסים אל תפריט > Firestore.

   כניסה אל Firestore

2. לוחצים על Create database.

3. בקטע Select your Firestore mode, לוחצים על Native mode.

4. לוחצים על המשך.

5. מגדירים את מסד הנתונים:

   1. בקטע Name your מסד הנתונים, משאירים את Database ID (מזהה מסד הנתונים) בתור (default).

   2. בקטע Location type, בוחרים באפשרות Region.

   3. בקטע Region, מציינים אזור למסד הנתונים, למשל us-central1. כדי לקבל את הביצועים הטובים ביותר, כדאי לבחור את המיקום של Cloud Functions של אפליקציית Chat או מיקום קרוב אליו.

6. לוחצים על Create dataset.

CLI של gcloud

• יוצרים מסד נתונים של Firestore במצב Native:

  gcloud firestore databases create \
  --location=LOCATION \
  --type=firestore-native

  מחליפים את LOCATION בשם של אזור ב-Firestore, למשל us-central1. כדי לקבל את הביצועים הטובים ביותר, כדאי לבחור את אותו מיקום או מיקום קרוב למיקום של Cloud Functions של אפליקציית Chat.

יצירה ופריסה של אפליקציית Chat

עכשיו, אחרי שיצרתם והגדרתם את הפרויקט ב-Google Cloud, אתם מוכנים לפתח ולפרוס את אפליקציית Chat. בקטע הזה תלמדו:

1. יצירה ופריסה של שתי פונקציות ב-Cloud Functions. אחד כדי להגיב לאירועי אינטראקציה ב-Chat, והשני כדי להגיב לאירועי Pub/Sub.
2. יוצרים ומפרסים אפליקציה ל-Chat בדף ההגדרות של Google Chat API.

יצירה ופריסה של פונקציות ב-Cloud Functions

בקטע הזה תיצורו שתי פונקציות Cloud Functions בשמות:

• app: מארח ומריץ את הקוד של אפליקציית Chat, שמגיב לאירועים שמתקבלים מ-Chat כבקשות HTTP.
• eventsApp: קבלה ועיבוד של אירועים במרחב משותף ב-Chat, כמו הודעות מ-Pub/Sub.

יחד, פונקציות Cloud Functions האלה יוצרות את הלוגיקה של האפליקציה של עוזרת ה-AI ב-Chat.

לפני שיוצרים את Cloud Functions, מומלץ לעיין בקוד לדוגמה שמתארח ב-GitHub ולהכיר אותו.

הצגת הקוד ב-GitHub

יצירה ופריסה של app

מסוף Google Cloud

1. מורידים את הקוד מ-GitHub כקובץ ZIP.

   הורדת קובץ ה-ZIP

2. מחלצים את קובץ ה-ZIP שהורדתם.

   התיקייה שחולצה מכילה את כל המאגר של דוגמאות Google Workspace.

3. בתיקייה שחולצה, עוברים לספרייה google-chat-samples-main/node/ai-knowledge-assistant.

4. בתיקייה google-chat-samples/node/ai-knowledge-assistant, מוסיפים את הקובץ client_secrets.json שהורדתם כשיצרתם את פרטי הכניסה של מזהה הלקוח ב-OAuth לצורך אימות והרשאה.

5. דחיסת התוכן של התיקייה ai-knowledge-assistant לקובץ zip.

   ספריית הבסיס של קובץ ה-ZIP חייבת להכיל את הקבצים והתיקיות הבאים:

   • .gcloudignore
   • .gitignore
   • README.md
   • deploy.sh
   • env.js
   • events_index.js
   • http_index.js
   • index.js
   • client_secrets.json
   • package-lock.json
   • package.json
   • controllers/
   • model/
   • services/
   • test/

6. במסוף Google Cloud, נכנסים אל תפריט > Cloud Functions.

   כניסה ל-Cloud Functions

   מוודאים שבחרתם בפרויקט Google Cloud באפליקציית Chat.

7. לוחצים על Create Function.

8. בדף Create function, מגדירים את הפונקציה:

   1. ב-Environment (סביבה), בוחרים באפשרות Cloud Run Function.
   2. בשדה Function name, מקלידים app.
   3. בקטע Region, בוחרים אזור, כמו us-central1. האזור הזה חייב להתאים לאזור שהגדרתם ב-URI להפניה אוטומטית המורשית כשיצרתם את פרטי הכניסה של מזהה הלקוח ב-OAuth לאימות ולהרשאה.
   4. בקטע Trigger type, בוחרים באפשרות HTTPS.
   5. בקטע Authentication, בוחרים באפשרות Allow unauthenticated invocations.
   6. לוחצים על הבא.

9. ב-Runtime, בוחרים באפשרות Node.js 20.

10. בשדה Entry point, מוחקים את טקסט ברירת המחדל ומזינים את הערך app.

11. בקטע קוד מקור, בוחרים באפשרות העלאת קובץ Zip.

12. בקטגוריית יעד, create או בוחרים קטגוריה:

    1. לוחצים על מה מעניין אותך היום?
    2. בוחרים קטגוריה.
    3. לוחצים על בחירה.

    Google Cloud מעלה את קובץ ה-zip לקטגוריה הזו ומחלץ את קובצי הרכיבים. לאחר מכן, מערכת Cloud Functions מעתיקה את קובצי הרכיבים לפונקציה של Cloud Functions.

13. ב-Zip file, מעלים את קובץ ה-ZIP שהורדתם מ-GitHub, שחולץ ודחוס:

    1. לוחצים על מה מעניין אותך היום?
    2. עוברים אל קובץ ה-zip ובוחרים בו.
    3. לוחצים על פתיחה.

14. לוחצים על פריסת.

    הדף Cloud Functions detail נפתח, והפונקציה מופיעה עם שני מדדי התקדמות: אחד ל-build ואחד לשירות. כששני מדדי ההתקדמות נעלמים ומוחלפים בסימן וי, הפונקציה נפרסת ומוכנה.

15. עורכים את קוד הדוגמה כדי להגדיר קבועים:

    1. בדף Cloud Functions details, לוחצים על Edit.
    2. לוחצים על הבא.
    3. בקטע קוד מקור, בוחרים באפשרות עורך מוטבע.
    4. פותחים את הקובץ env.js בעריכה בתוך השורה ועורכים אותו:
       1. מגדירים את הערך של project למזהה הפרויקט ב-Cloud.
       2. מגדירים את הערך של location לאזור של הפונקציה של Cloud Functions, למשל us-central1.

16. לוחצים על פריסת.

CLI של gcloud

1. משכפלים את הקוד מ-GitHub:

   git clone https://github.com/googleworkspace/google-chat-samples.git

2. עוברים לספרייה שמכילה את הקוד של אפליקציית Chat עם העוזרת הווירטואלית מבוססת-ה-AI:

   cd google-chat-samples/node/ai-knowledge-assistant

3. בתיקייה google-chat-samples/node/ai-knowledge-assistant, מוסיפים את הקובץ client_secrets.json שהורדתם כשיצרתם את פרטי הכניסה של מזהה הלקוח ב-OAuth לצורך אימות והרשאה.

4. עורכים את הקובץ env.js כדי להגדיר משתני סביבה:

   1. מגדירים את הערך של project לפי מזהה הפרויקט ב-Cloud.
   2. מגדירים את הערך של location לאזור של Cloud Function, למשל us-central1.

5. פורסים את הפונקציה של Cloud Functions ב-Google Cloud:

   gcloud functions deploy app \
   --gen2 \
   --region=REGION \
   --runtime=nodejs20 \
   --source=. \
   --entry-point=app \
   --trigger-http \
   --allow-unauthenticated

   מחליפים את REGION בערך של האזור של Cloud Function כך שיתאים לערך שהוגדר בקובץ env.js, למשל us-central1.

יצירה ופריסה של eventsApp

מסוף Google Cloud

1. במסוף Google Cloud, נכנסים אל תפריט > Cloud Functions.

   כניסה ל-Cloud Functions

   מוודאים שבוחרים את הפרויקט ב-Google Cloud של אפליקציית Chat.

2. לוחצים על Create Function.

3. בדף Create function, מגדירים את הפונקציה:

   1. בקטע Environment, בוחרים באפשרות Cloud Run Function.
   2. בשדה Function name, מקלידים eventsApp.
   3. בקטע אזור, בוחרים אזור, למשל us-central1. האזור הזה חייב להתאים לאזור שהגדרתם ב-URI המורשה להפניה אוטומטית כשיצרתם פרטי כניסה של מזהה לקוח ב-OAuth לצורך אימות והרשאה.
   4. בקטע Trigger type בוחרים באפשרות Cloud Pub/Sub.
   5. בנושא Cloud Pub/Sub, בוחרים את שם הנושא ב-Pub/Sub שיצרתם, בפורמט projects/PROJECT/topics/events-api, כאשר PROJECT הוא מזהה הפרויקט ב-Cloud.
   6. אם מופיעה הודעה שמתחילה ב-Service account(s) might not have enough permissions to deploy the function with the selected trigger., לוחצים על Grant All.
   7. לוחצים על הבא.

4. בקטע Runtime, בוחרים באפשרות Node.js 20.

5. בקטע Entry point, מוחקים את טקסט ברירת המחדל ומזינים eventsApp.

6. בקטע קוד מקור, בוחרים באפשרות Zip from Cloud Storage.

7. בקטע Cloud Storage location, לוחצים על Browse.

8. בוחרים את הקטגוריה שאליה העליתם את קובץ ה-ZIP כשיצרתם את הפונקציה app של Cloud Functions.

9. לוחצים על קובץ ה-ZIP שהעליתם.

10. לוחצים על בחירה.

11. לוחצים על Deploy (פריסה).

    הדף Cloud Functions detail נפתח, והפונקציה מופיעה עם שלושה מדדי התקדמות: אחד ל-build, אחד לשירות ואחד לטריגר. כשכל שלושת מדדי ההתקדמות ייעלמו ויוחלפו בסימון וי, הפונקציה תהיה מוכנה לשימוש.

12. עורכים את הקוד לדוגמה כדי להגדיר קבועים:

    1. בדף Cloud Functions details, לוחצים על Edit.
    2. לוחצים על הבא.
    3. בקטע קוד מקור, בוחרים באפשרות עורך מוטבע.
    4. פותחים את הקובץ env.js בעריכה בתוך השורה ועורכים אותו:
       1. מגדירים את הערך של project למזהה הפרויקט ב-Cloud.
       2. מגדירים את הערך של location לאזור של Cloud Function, למשל us-central1.

13. לוחצים על פריסת.

CLI של gcloud

1. ב-CLI של gcloud, עוברים לספרייה שמכילה את הקוד של אפליקציית Chat עם העוזרת הווירטואלית מבוססת-ה-AI שכבר שכפלתם מ-GitHub:

   cd google-chat-samples/node/ai-knowledge-assistant

2. בתיקייה google-chat-samples/node/ai-knowledge-assistant, מוסיפים את הקובץ client_secrets.json שהורדתם כשיצרתם את פרטי הכניסה של מזהה הלקוח ב-OAuth לצורך אימות והרשאה.

3. עורכים את הקובץ env.js כדי להגדיר את משתני הסביבה:

   1. מגדירים את הערך של project למזהה הפרויקט ב-Cloud.
   2. מגדירים את הערך של location לאזור של Cloud Function, למשל us-central1.

4. פורסים את הפונקציה של Cloud Functions ב-Google Cloud:

   gcloud functions deploy eventsApp \
   --gen2 \
   --region=REGION \
   --runtime=nodejs20 \
   --source=. \
   --entry-point=eventsApp \
   --trigger-topic=events-api

   מחליפים את REGION בערך של האזור של Cloud Function כך שיתאים לערך שהוגדר בקובץ env.js, למשל us-central1.

מעתיקים את כתובת ה-URL של הטריגר של פונקציית Cloud ‏app

עליכם להדביק את כתובת ה-URL של הטריגר של Cloud Function‏ app בקטע הבא, כשתבצעו את הגדרת אפליקציית Chat במסוף Google Cloud.

מסוף Google Cloud

1. במסוף Google Cloud, נכנסים אל תפריט > Cloud Functions.

   כניסה ל-Cloud Functions

2. בעמודה Name (שם) של רשימת הפונקציות ב-Cloud Functions, לוחצים על app.

3. לוחצים על Trigger (טריגר).

4. מעתיקים את כתובת ה-URL.

CLI של gcloud

1. מתארים את הפונקציה של Cloud Functions‏ app:

   gcloud functions describe app

2. מעתיקים את המאפיין url.

איך מגדירים את אפליקציית Chat במסוף Google Cloud

בקטע הזה מוסבר איך להגדיר את Chat API במסוף Google Cloud עם מידע על אפליקציית Chat, כולל השם של אפליקציית Chat וכתובת ה-URL להפעלה של Cloud Function של אפליקציית Chat, שאליה היא שולחת אירועי אינטראקציה ב-Chat.

1. במסוף Google Cloud, לוחצים על תפריט > מוצרים נוספים > Google Workspace > Product Library > Google Chat API > ניהול > הגדרה.

   להגדרת Chat API

2. בשדה App name, מקלידים AI knowledge assistant.

3. בשדה כתובת ה-URL של הדמות, מקלידים https://fonts.gstatic.com/s/i/short-term/release/googlesymbols/live_help/default/24px.svg.

4. בקטע תיאור, מקלידים Answers questions with AI.

5. מעבירים את המתג הפעלת תכונות אינטראקטיביות למצב פעיל.

6. בקטע פונקציונליות, בוחרים באפשרות הצטרפות למרחבים משותפים ולשיחות קבוצתיות.

7. בקטע Connection settings (הגדרות חיבור), בוחרים באפשרות HTTP endpoint URL (כתובת ה-URL של נקודת הקצה ב-HTTP).

8. בשדה כתובת URL של נקודת קצה מסוג HTTP, מדביקים את כתובת ה-URL של הטריגר מהפונקציה של Cloud Functions‏ app בפורמט https://REGION-PROJECT_ID.cloudfunctions.net/app, כאשר REGION הוא האזור של הפונקציה ב-Cloud, למשל us-central1, ו-PROJECT_ID הוא מזהה הפרויקט של הפרויקט ב-Cloud שיצרתם.

9. בקטע Visibility (חשיפה), בוחרים באפשרות Make this Chat app available to specific people and groups in your Workspace domain (האפליקציה תהיה זמינה לאנשים ולקבוצות ספציפיים בדומיין של Workspace) ומזינים את כתובת האימייל.

10. לחלופין, בקטע יומנים, בוחרים באפשרות רישום שגיאות ביומן.

11. לוחצים על שמירה. תוצג הודעה על שמירת ההגדרות, והמשמעות היא שאפליקציית Chat מוכנה לבדיקה.

בדיקת האפליקציה של Chat

אתם יכולים לבדוק את אפליקציית Chat עם העוזר הדיגיטלי מבוסס-ה-AI במרחב משותף ב-Chat עם הודעות. לשם כך, פשוט שואלים שאלות שהאפליקציה יכולה לענות עליהן.

הנה כמה דרכים לבדוק את אפליקציית הצ'אט של העוזר הדיגיטלי מבוסס ה-AI:

• אתם יכולים להוסיף את אפליקציית Chat עם העוזר הדיגיטלי מבוסס-ה-AI למרחב משותף קיים ב-Chat ולשאול שאלות שרלוונטיות למרחב המשותף הזה.
• יוצרים מרחב משותף ב-Chat ומפרסמים בו כמה הודעות שישמשו כמקור נתונים. אפשר לשלוח הודעות מ-Gemini באמצעות הנחיה כמו Answer 20 common onboarding questions employees ask their teams.. לחלופין, אפשר להדביק כמה פסקאות מהמדריך סקירה כללית על פיתוח באמצעות Chat ואז לשאול שאלות לגביהן.

במדריך הזה נלמד איך ליצור מרחב משותף ב-Chat ולהדביק כמה פסקאות מהמדריך סקירה כללית על פיתוח ב-Chat.

1. פותחים את Google Chat.

   כניסה ל-Google Chat

2. יצירת מרחב משותף ב-Chat:

   1. לוחצים על צ'אט חדש > יצירת מרחב משותף.

   2. בשדה Space name, כותבים Testing AI knowledge assistant app.

   3. בקטע למה מיועד המרחב הזה?, לוחצים על שיתוף פעולה.

   4. בקטע הגדרות גישה, בוחרים מי יוכל לגשת למרחב המשותף.

   5. לוחצים על יצירה.

3. מוסיפים הודעות לשימוש כמקור נתונים:

   1. בדפדפן אינטרנט, אפשר לקרוא את המדריך סקירה כללית על פיתוח ב-Chat.

   2. מעתיקים את תוכן המדריך ומדביקים אותו במרחב ב-Chat שיצרתם.

4. כדאי להוסיף את אפליקציית צ'אטבוט התמיכה מבוססת-AI ב-Chat:

   1. בסרגל הכתיבה של ההודעה, מקלידים @AI knowledge assistant ובתפריט ההצעות שמופיע, בוחרים את אפליקציית Chat עם העוזרת הווירטואלית מבוססת-ה-AI ולוחצים על enter.

   2. תופיע הודעה עם שאלה אם רוצים להוסיף למרחב המשותף את אפליקציית Chat עם העוזרת הווירטואלית מבוססת-ה-AI. לוחצים על הוספה למרחב המשותף.

   3. אם זו הפעם הראשונה שאתם מוסיפים את אפליקציית Chat למרחב משותף, עליכם להגדיר את האימות וההרשאה לאפליקציית Chat:

      1. לוחצים על Configure (הגדרה).
      2. ייפתח חלון או כרטיסייה חדשים בדפדפן עם בקשה לבחור חשבון Google. בוחרים את החשבון שאיתו רוצים לבדוק.
      3. בודקים את ההרשאות שאפליקציית Chat ל-AI גנרטיבי מבקשת את ההרשאות שלה. כדי להעניק את ההרשאות, לוחצים על אישור.
      4. תופיע ההודעה You may close this page now.. סוגרים את החלון או הכרטיסייה בדפדפן וחוזרים למרחב המשותף ב-Chat.

5. שאל שאלה:

   1. בשורת הכתיבה של ההודעה, מקלידים שאלה כמו What are Google Chat apps?

   2. אפליקציית Chat עם העוזר הדיגיטלי מבוסס-ה-AI עונה.

   3. אם התשובה לא מדויקת או לא מספקת, אפשר ללחוץ על קבלת עזרה כדי לעזור לשפר את היסטוריית השיחות של ה-AI. עוזרת ה-AI בצ'אט תציין את מנהל המרחב המשותף ותבקש ממנו לענות על השאלה. בפעם הבאה, אפליקציית Chat עם העוזרת הווירטואלית מבוססת-ה-AI תדע את התשובה.

שיקולים, אפשרויות ארכיטקטוניות חלופיות והשלבים הבאים

בקטע הזה נסקור דרכים נוספות ליצירת עוזרת הידע מבוססת-ה-AI באפליקציית Chat.

Firestore,‏ Cloud Storage או קריאה ל-List Messages ב-Chat API

במדריך הזה מומלץ לאחסן נתונים של מרחבים משותפים ב-Chat, כמו הודעות, במסד נתונים של Firestore. כך אפשר לשפר את הביצועים בהשוואה לקריאה ל-method‏ list במשאב Message באמצעות Chat API בכל פעם שאפליקציית Chat עונה על שאלה. בנוסף, שליחה חוזרת של list messages עלולה לגרום לאפליקציית Chat להגיע למכסת ה-API.

עם זאת, אם היסטוריית השיחות במרחב משותף ב-Chat תהיה ארוכה מדי, השימוש ב-Firestore עלול להיות יקר.

Cloud Storage היא חלופה ל-Firestore. כל מרחב שבו אפליקציית Chat פעילה ועוזר דיגיטלי לידע באמצעות AI מקבל אובייקט משלה, וכל אובייקט הוא קובץ טקסט שמכיל את כל ההודעות במרחב המשותף. היתרון של הגישה הזו הוא שאפשר להעביר את התוכן המלא של קובץ הטקסט ל-Vertex AI באמצעות Gemini בבת אחת, אבל החיסרון הוא שצריך יותר עבודה כדי לעדכן את היסטוריית השיחות כי אי אפשר לצרף לאובייקט ב-Cloud Storage, אלא רק להחליף אותו. הגישה הזו לא הגיונית אם מעדכנים את היסטוריית ההודעות באופן קבוע, אבל היא יכולה להתאים אם מעדכנים את היסטוריית ההודעות בקבוצות מדי פעם, למשל פעם בשבוע.

פתרון בעיות

כשכרטיס או אפליקציית Google Chat מחזירים שגיאה, בממשק Chat מופיעה ההודעה "משהו השתבש". או "לא ניתן לעבד את הבקשה שלך". לפעמים בממשק המשתמש של Chat לא מוצגת הודעת שגיאה, אבל באפליקציה או בכרטיס של Chat מתקבלת תוצאה לא צפויה. לדוגמה, יכול להיות שלא תוצג הודעה בכרטיס.

יכול להיות שהודעת שגיאה לא תוצג בממשק המשתמש של Chat, אבל כשיומני השגיאות של אפליקציות Chat מופעלים, יהיו זמינות הודעות שגיאה תיאוריות ונתוני יומנים שיעזרו לכם לתקן שגיאות. למידע נוסף על הצגה, ניפוי באגים ותיקון שגיאות, תוכלו להיעזר במאמר פתרון בעיות ב-Google Chat.

הסרת המשאבים

כדי להימנע מצבירת חיובים בחשבון Google Cloud על המשאבים שבהם השתמשתם במדריך הזה, מומלץ למחוק את הפרויקט ב-Cloud.

זהירות: כשמוחקים פרויקט:

• התוכן של הפרויקט נמחק כולו. אם השתמשתם בפרויקט קיים כדי לתרגל את המדריך הזה, כשתמחקו אותו תימחק גם כל העבודה שביצעתם באותו פרויקט.
• מאבדים את מזהה הפרויקט בהתאמה אישית. כשיצרתם את הפרויקט, יכולתם לבחור לו מזהה פרויקט בהתאמה אישית כדי להשתמש בו בעתיד. כדי לשמור על כתובות ה-URL שמשתמשות במזהה הפרויקט, כמו כתובת URL ב-appspot.com, צריך למחוק את המשאבים שנבחרו בפרויקט אבל לא את הפרויקט כולו.

אם אתם מתכננים להיעזר בכמה מדריכים ומדריכים למתחילים, מומלץ להשתמש שוב באותו פרויקט כדי לא לחרוג ממכסות הפרויקטים.

1. במסוף Google Cloud, עוברים לדף Manage resources. לוחצים על תפריט > IAM & Admin > Manage Resources.

   כניסה ל-Resource Manager

2. ברשימת הפרויקטים, בוחרים את הפרויקט שרוצים למחוק ולוחצים על Delete .
3. כדי למחוק את הפרויקט, כותבים את מזהה הפרויקט בתיבת הדו-שיח ולוחצים על Shut down.

נושאים קשורים

• ניהול פרויקטים באמצעות Google Chat,‏ Vertex AI ו-Firestore
• תגובה לתקריות באמצעות Google Chat,‏ Vertex AI ו-Apps Script