Rispondi alle domande basate sulle conversazioni in Chat con l'app Gemini AI Chat

Questo tutorial mostra come creare un'app Google Chat che risponda a domande basate sulle conversazioni negli spazi di Chat con l'IA generativa basata su Vertex AI con Gemini. L'app Chat utilizza l'API Google Workspace Events e Pub/Sub per riconoscere e rispondere alle domande pubblicate negli spazi di Chat in tempo reale, anche quando non sono menzionate.

L'app Chat utilizza tutti i messaggi inviati nello spazio come origine dati e knowledge base: quando qualcuno pone una domanda, l'app Chat controlla se ci sono risposte condivise in precedenza e poi ne condivide una. Se non trova risposta, significa che non può rispondere. Per ogni risposta, gli utenti possono fare clic su un pulsante di azione accessorio per @menzionare un gestore dello spazio e chiedere una risposta. Grazie all'IA di Gemini, l'app Google Chat si adatta e amplia la propria knowledge base seguendo l'addestramento continuo sulle conversazioni negli spazi a cui viene aggiunta.

Ecco come funziona l'app Chat nello spazio di onboarding e assistenza dei dipendenti:

  • Quando si menziona l'app di assistente per la conoscenza IA, l'app viene aggiunta a uno spazio.
    Figura 1. Carlo aggiunge l'app Chat di Chat dell'assistente alla conoscenza IA a uno spazio di Chat.
  • Dana fa una domanda.
    Figura 2. Dana chiede se l'azienda offre corsi di formazione sul discorso pubblico.
  • L'app Chat dell'assistente informativo IA risponde a questa domanda.
    Figura 3. L'app Chat di assistente alla conoscenza IA chiede a Vertex AI con Gemini di rispondere alla domanda di Dana in base alla cronologia della conversazione dello spazio di Chat e poi condivide la risposta.

Prerequisiti

Obiettivi

  • Crea un'app di Chat che utilizzi l'IA generativa per rispondere alle domande basate sulle conoscenze condivise nelle conversazioni degli spazi di Chat.
  • Con l'IA generativa:
    • Rileva e rispondi alle domande dei dipendenti.
    • Impara continuamente dalle conversazioni in corso in uno spazio di Chat.
  • Ascolta e rispondi ai messaggi in uno spazio di Chat in tempo reale anche quando l'app Chat non riceve messaggi diretti.
  • Rendi persistenti i messaggi scrivendo e leggendo da un database Firestore.
  • Agevola la collaborazione in uno spazio di Chat menzionando i gestori dello spazio quando non viene trovata una risposta a una domanda.

Architettura

Il seguente diagramma mostra l'architettura delle risorse di Google Workspace e Google Cloud utilizzate dall'app Chat dell'assistente conoscenza IA.

Diagramma dell'architettura dell'app Chat dell'assistente alla conoscenza IA

L'app Chat dell'assistente alla conoscenza IA funziona in questo modo:

  • Un utente aggiunge l'app Chat di assistente alla conoscenza IA a uno spazio di Chat:

    1. L'app Chat chiede all'utente che l'ha aggiunta allo spazio di Chat di configurare l'autenticazione e l'autorizzazione.

    2. L'app Chat recupera i messaggi dello spazio chiamando il metodo spaces.messages.list nell'API Chat, quindi archivia i messaggi recuperati in un database Firestore.

    3. L'app Chat chiama il metodo subscriptions.create nell'API Google Workspace Events per iniziare ad ascoltare eventi come i messaggi nello spazio. L'endpoint di notifica della sottoscrizione è un argomento Pub/Sub che utilizza Eventarc per inoltrare l'evento all'app di Chat.

    4. L'app Chat pubblica un messaggio introduttivo allo spazio.

  • Un utente nello spazio di Chat pubblica un messaggio:

    1. L'app Chat riceve il messaggio in tempo reale dall'argomento Pub/Sub.

    2. L'app Chat aggiunge il messaggio al database Firestore.

      Se un utente modifica o elimina il messaggio in un secondo momento, l'app Chat riceve l'evento aggiornato o eliminato in tempo reale e quindi aggiorna o elimina il messaggio nel database Firestore.

    3. L'app Chat invia il messaggio a Vertex AI con Gemini:

      1. Il prompt indica a Vertex AI con Gemini di verificare se il messaggio include una domanda. In caso affermativo, Gemini risponde alla domanda in base alla cronologia dei messaggi dello spazio di Chat conservata in Firestore, quindi l'app Google Chat invia il messaggio allo spazio di Chat. In caso contrario, non rispondere.

      2. Se Vertex AI con Gemini risponde alla domanda, l'app Chat pubblica la risposta chiamando il metodo spaces.messages.create nell'API Chat utilizzando l'autenticazione delle app.

        Se Vertex AI con Gemini non è in grado di rispondere alla domanda, l'app Chat pubblica un messaggio per comunicare di non poter trovare una risposta a quella domanda nella cronologia dello spazio di Chat.

        I messaggi includono sempre un pulsante di azione accessorio su cui gli utenti possono cliccare, che fa sì che l'app Chat @menzioni un gestore dello spazio chiedendo una risposta.

  • L'app Chat riceve una notifica del ciclo di vita dall'API Google Workspace Events che indica che l'abbonamento allo spazio di Chat sta per scadere:

    1. L'app Chat invia una richiesta per rinnovare l'abbonamento chiamando il metodo subscriptions.patch nell'API Google Workspace Events.

  • L'app Chat viene rimossa da uno spazio di Chat:

    1. L'app Chat elimina l'abbonamento chiamando il metodo subscriptions.delete nell'API Google Workspace Events.

    2. L'app Chat elimina i dati dello spazio di Chat da Firestore.

Esamina i prodotti utilizzati dall'app Chat dell'assistente alle conoscenze IA

L'app Chat dell'assistente alla conoscenza IA utilizza i seguenti prodotti Google Workspace e Google Cloud:

  • API Vertex AI con Gemini: una piattaforma di IA generativa basata su Gemini. L'app Chat dell'assistente alla conoscenza IA utilizza l'API Vertex AI con Gemini per riconoscere, comprendere e rispondere alle domande dei dipendenti.
  • API Chat: un'API per sviluppare app Google Chat che ricevono e rispondono agli eventi di interazione con Chat, come i messaggi. L'app Chat dell'assistente alla conoscenza IA utilizza l'API Chat per:
    • Ricevi e rispondi agli eventi di interazione inviati da Chat.
    • Elenca i messaggi inviati in uno spazio.
    • Pubblicare risposte alle domande degli utenti in uno spazio.
    • Configura gli attributi che determinano come viene visualizzato in Chat, ad esempio nome e immagine dell'avatar.
  • API Google Workspace Events: questa API consente di abbonarsi agli eventi e di gestire le notifiche di modifica nelle applicazioni Google Workspace. L'app Chat di assistente alla conoscenza IA utilizza l'API Google Workspace Events per ascoltare i messaggi pubblicati in uno spazio di Chat in modo da rilevare e rispondere alle domande anche se non sono menzionati.
  • Firestore: un database di documenti serverless. L'app Chat dell'assistente alla conoscenza IA utilizza Firestore per archiviare i dati sui messaggi inviati in uno spazio di Chat.
  • Pub/Sub: Pub/Sub è un servizio di messaggistica asincrono e scalabile che disaccoppia i servizi che producono messaggi dai servizi che li elaborano. L'app Chat di assistente alla conoscenza IA utilizza Pub/Sub per ricevere eventi di abbonamento dagli spazi di Chat.
  • Eventarc: Eventarc consente di creare architetture basate su eventi senza dover implementare, personalizzare o gestire l'infrastruttura sottostante. L'app Chat di assistente alla conoscenza IA utilizza Eventarc per il routing degli eventi da Pub/Sub a uno spazio di Chat e la funzione Cloud Functions che riceve ed elabora gli eventi di abbonamento.
  • Cloud Functions: un servizio di serverless computing leggero che consente di creare funzioni autonome a uso specifico in grado di rispondere agli eventi di interazione e di abbonamento con Chat senza la necessità di gestire un ambiente server o di runtime. L'app Chat dell'assistente alla conoscenza IA utilizza due funzioni Cloud Functions denominate:
    • app: ospita l'endpoint HTTP a cui Chat invia eventi di interazione e come piattaforma di computing per eseguire la logica che elabora e risponde a questi eventi.
    • eventsApp: riceve ed elabora gli eventi dello spazio di Chat come i messaggi di una sottoscrizione Pub/Sub.
    Cloud Functions utilizza i seguenti prodotti Google Cloud per creare e ospitare le risorse di computing:
    • Cloud Build: una piattaforma completamente gestita di integrazione continua, distribuzione e deployment che esegue build automatizzate.
    • Cloud Run: un ambiente completamente gestito per l'esecuzione di app containerizzate.

prepara l'ambiente

Questa sezione mostra come creare e configurare un progetto Google Cloud per l'app Chat.

Creare un progetto Google Cloud

Console Google Cloud

  1. Nella console Google Cloud, vai a Menu > IAM e amministrazione > Crea un progetto.

    Vai a Crea un progetto

  2. Nel campo Nome progetto, inserisci un nome descrittivo per il progetto.

    (Facoltativo) Per modificare l'ID progetto, fai clic su Modifica. L'ID progetto non può essere modificato dopo la creazione del progetto, quindi scegli un ID che soddisfi le tue esigenze per tutta la durata del progetto.

  3. Nel campo Località, fai clic su Sfoglia per visualizzare le località potenziali per il progetto. Poi, fai clic su Seleziona.
  4. Fai clic su Crea. La console Google Cloud passa alla pagina Dashboard e il progetto viene creato in pochi minuti.

Interfaccia a riga di comando gcloud

In uno dei seguenti ambienti di sviluppo, accedi a Google Cloud CLI ("gcloud"):

  • Cloud Shell: per utilizzare un terminale online con gcloud CLI già configurata, attiva Cloud Shell.
    Attiva Cloud Shell
  • Shell locale: per utilizzare un ambiente di sviluppo locale, installa e initialize gcloud CLI.
    Per creare un progetto Cloud, utilizza il comando "gcloud projects create": 
    gcloud projects create PROJECT_ID
    Sostituisci PROJECT_ID impostando l'ID per il progetto che vuoi creare.

Abilita la fatturazione per il progetto Cloud

Console Google Cloud

  1. Nella console Google Cloud, vai a Fatturazione. Fai clic su Menu > Fatturazione > I miei progetti.

    Vai a Fatturazione per i miei progetti

  2. In Seleziona un'organizzazione, scegli l'organizzazione associata al tuo progetto Google Cloud.
  3. Nella riga del progetto, apri il menu Azioni (), fai clic su Modifica fatturazione e scegli l'account di fatturazione Cloud.
  4. Fai clic su Imposta account.

Interfaccia a riga di comando gcloud

  1. Per elencare gli account di fatturazione disponibili, esegui: 
    gcloud billing accounts list
  2. Collega un account di fatturazione a un progetto Google Cloud: 
    gcloud billing projects link PROJECT_ID --billing-account=BILLING_ACCOUNT_ID

    Sostituisci quanto segue:

    • PROJECT_ID è l'ID progetto per il progetto Cloud per il quale vuoi abilitare la fatturazione.
    • BILLING_ACCOUNT_ID è l'ID account di fatturazione da collegare al progetto Google Cloud.

Abilita le API

Console Google Cloud

  1. Nella console Google Cloud, abilita l'API Google Chat, l'API Vertex AI, l'API Cloud Functions, l'API Firestore, l'API Cloud Build, l'API Pub/Sub, l'API Google Workspace Events, l'API Eventarc e l'API Cloud Run Admin.

    Abilita le API

  2. Verifica di abilitare le API nel progetto Cloud corretto, poi fai clic su Avanti.

  3. Verifica di abilitare le API corrette, quindi fai clic su Abilita.

Interfaccia a riga di comando gcloud

  1. Se necessario, imposta il progetto Cloud attuale su quello che hai creato:

    gcloud config set project PROJECT_ID

    Sostituisci PROJECT_ID con l'ID progetto del progetto Cloud che hai creato.

  2. Abilita l'API Google Chat, l'API Vertex AI, l'API Cloud Functions, l'API Firestore, l'API Cloud Build, l'API Pub/Sub, l'API Google Workspace Events, l'API Eventarc e l'API Cloud Run Admin:

    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

Configura autenticazione e autorizzazione

Autenticazione e autorizzazione consentono all'app Chat di accedere alle risorse in Google Workspace e Google Cloud.

In questo tutorial, pubblicherai l'app Google Chat internamente, quindi puoi utilizzare le informazioni segnaposto. Prima di pubblicare l'app Google Chat esternamente, sostituisci le informazioni segnaposto con informazioni reali per la schermata di consenso.

  1. Nella console Google Cloud, vai a Menu > API e servizi > Schermata consenso OAuth.

    Vai alla schermata per il consenso OAuth

  2. In Tipo di utente, seleziona Interno, quindi fai clic su Crea.

  3. In Nome app, digita AI knowledge assistant.

  4. In Email per l'assistenza utenti, seleziona il tuo indirizzo email o un gruppo Google appropriato.

  5. In Dati di contatto dello sviluppatore, inserisci il tuo indirizzo email.

  6. Fai clic su Save and Continue.

  7. Fai clic su Aggiungi o rimuovi ambiti. Viene visualizzato un riquadro con un elenco di ambiti per ogni API abilitata nel progetto Cloud.

  8. In Aggiungi ambiti manualmente, incolla il seguente ambito:

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

  9. Fai clic su Aggiungi alla tabella.

  10. Fai clic su Aggiorna.

  11. Fai clic su Save and Continue.

  12. Esamina il riepilogo della registrazione dell'app e fai clic su Torna alla dashboard.

Crea credenziali con ID client OAuth

  1. Nella console Google Cloud, vai a Menu > API e servizi > Credenziali.

    Vai a credenziali

  2. Fai clic su Crea credenziali > ID client OAuth.

  3. Fai clic su Tipo di applicazione > Applicazione web.

  4. Nel campo Nome, digita un nome per la credenziale. Questo nome viene visualizzato solo nella console Google Cloud.

  5. In URI di reindirizzamento autorizzati, fai clic su Aggiungi URI.

  6. In URI 1, digita quanto segue:

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

    Sostituisci quanto segue:

    • REGION: la regione della funzione Cloud Functions, ad esempio us-central1. In seguito, quando crei le due funzioni Cloud Functions, devi impostare la regione su questo valore.
    • PROJECT_ID: l'ID del progetto Cloud che hai creato.

  7. Fai clic su Crea.

  8. Nella finestra Client OAuth creato, fai clic su Scarica JSON.

  9. Salva il file scaricato come client_secrets.json. In seguito, quando crei le due funzioni Cloud Functions, includi il file client_secrets.json in ogni deployment.

  10. Fai clic su Ok.

crea l'argomento Pub/Sub

L'argomento Pub/Sub funziona con l'API Google Workspace Events per abbonarsi a eventi in uno spazio di Chat come i messaggi e inviare notifiche all'app di Chat in tempo reale.

Ecco come creare l'argomento Pub/Sub:

Console Google Cloud

  1. Nella console Google Cloud, vai a Menu > Pub/Sub.

    Vai a Pub/Sub

  2. Fai clic su Crea argomento.

  3. In ID argomento, digita events-api.

  4. Deseleziona Aggiungi un abbonamento predefinito.

  5. In Crittografia, seleziona Chiave di crittografia gestita da Google.

  6. Fai clic su Crea. Viene visualizzato l'argomento Pub/Sub.

  7. Affinché questo argomento Pub/Sub e l'API Google Workspace Events possano funzionare insieme, concedi all'utente IAM Chat l'autorizzazione a pubblicare post nell'argomento Pub/Sub:

    1. Nel riquadro events-api, in PERMISSIONS, fai clic su Aggiungi entità.

    2. In Aggiungi entità, in Nuove entità, digita chat-api-push@system.gserviceaccount.com.

    3. In Assegna ruoli, in Seleziona un ruolo, seleziona Pub/Sub > Pub/Sub Publisher.

    4. Fai clic su Salva.

Interfaccia a riga di comando gcloud

  1. Crea un argomento Pub/Sub con ID argomento events-api:

    gcloud pubsub topics create events-api

  2. Concedi all'utente IAM di Chat l'autorizzazione a pubblicare nell'argomento Pub/Sub:

    gcloud pubsub topics add-iam-policy-binding events-api \
--member='serviceAccount:chat-api-push@system.gserviceaccount.com' \
--role='roles/pubsub.publisher'

Crea il database Firestore

Il database Firestore persiste e recupera i dati dagli spazi di Chat. Non devi definire il modello di dati, che viene impostato implicitamente nel codice di esempio dai file model/message.js e services/firestore-service.js.

Il database dell'app Chat dell'assistente alla conoscenza IA utilizza un modello dei dati NoSQL basato su documenti organizzati in raccolte. Per scoprire di più, consulta Modello dei dati di Firestore.

Il seguente diagramma è una panoramica del modello dei dati dell'app Chat dell'assistente alla conoscenza IA:

Modello dei dati del database Firestore.

La radice contiene due raccolte:

  1. spaces, dove ogni documento rappresenta uno spazio di Chat a cui viene aggiunta l'app Chat. Ogni messaggio è rappresentato da un documento nella sottoraccolta messages.

  2. users, dove ogni documento rappresenta un utente che ha aggiunto l'app Chat a uno spazio di Chat.

Visualizzare le definizioni di raccolte, documenti e campi

spaces

Uno spazio di Chat che include l'app Chat dell'assistente alla conoscenza IA.

Campi
Document IDString
ID univoco di uno spazio specifico. Una parte del nome della risorsa dello spazio nell'API Chat.
messagesSubcollection of Documents (messages)
Messaggi inviati nello spazio di Chat. Corrisponde a Document ID di un message in Firebase.
spaceNameString
Il nome univoco dello spazio nell'API Chat. Corrisponde al nome della risorsa dello spazio nell'API Chat.

messages

Messaggi inviati nello spazio di Chat.

Campi
Document IDString
ID univoco di un messaggio specifico.
nameString
Il nome univoco di un messaggio nell'API Chat. Corrisponde al nome della risorsa del messaggio nell'API Chat.
textString
Il corpo del testo del messaggio.
timeString (Timestamp format)
L'ora in cui è stato creato il messaggio.

users

Utenti che hanno aggiunto l'app Chat dell'assistente alle conoscenze IA a uno spazio di Chat.

Campi
Document IDString
ID univoco di un utente specifico.
accessTokenString
Il token di accesso concesso durante l'autorizzazione utente OAuth 2.0 utilizzato per chiamare le API Google Workspace.
refreshTokenString
Il token di aggiornamento concesso durante l'autorizzazione utente OAuth 2.0.

Ecco come creare il database Firestore:

Console Google Cloud

  1. Nella console Google Cloud, vai a Menu > Firestore.

    Vai a Firestore

  2. Fai clic su Crea database.

  3. In Seleziona la modalità Firestore, fai clic su Modalità Native.

  4. Fai clic su Continua.

  5. Configura il database:

    1. In Assegna un nome al database, lascia l'impostazione ID database su (default).

    2. In Tipo di località, seleziona Regione.

    3. In Regione, specifica una regione per il database, ad esempio us-central1. Per ottenere prestazioni ottimali, seleziona la stessa località o la località nelle vicinanze delle funzioni Cloud Functions.

  6. Fai clic su Crea database.

Interfaccia a riga di comando gcloud

  • Crea un database Firestore in modalità Native:

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

    Sostituisci LOCATION con il nome di una regione di Firestore, ad esempio us-central1. Per prestazioni ottimali, seleziona la stessa località o la località nelle vicinanze delle funzioni Cloud Functions dell'app di chat.

Creare e implementare l'app Chat

Ora che il tuo progetto Google Cloud è stato creato e configurato, puoi creare ed eseguire il deployment dell'app Chat. In questa sezione:

  1. Creare ed eseguire il deployment di due funzioni Cloud Functions. uno per rispondere agli eventi di interazione Chat e uno per rispondere agli eventi Pub/Sub.
  2. Creare e implementare un'app Chat nella pagina di configurazione dell'API Google Chat.

Crea ed esegui il deployment delle funzioni Cloud Functions

In questa sezione creerai ed eseguirai il deployment di due funzioni Cloud Functions denominate:

  • app: ospita ed esegue il codice dell'app Chat che risponde agli eventi ricevuti da Chat come richieste HTTP.
  • eventsApp: riceve ed elabora gli eventi dello spazio di Chat come i messaggi di Pub/Sub.

Insieme, queste funzioni Cloud Functions costituiscono la logica dell'applicazione dell'app Chat dell'assistente alla conoscenza IA.

Facoltativamente, prima di creare le funzioni Cloud Functions, dedica un momento a rivedere e acquisire familiarità con il codice campione ospitato su GitHub.

Visualizza su GitHub

Crea ed esegui il deployment di app

Console Google Cloud

  1. Scarica il codice da GitHub come file ZIP.

    Scarica il file ZIP

  2. Estrai il file ZIP scaricato.

    La cartella estratta contiene l'intero repository di esempi di Google Workspace.

  3. Nella cartella estratta, vai alla directory google-chat-samples-main/node/ai-knowledge-assistant.

  4. Nella directory google-chat-samples/node/ai-knowledge-assistant, aggiungi il file client_secrets.json che hai scaricato durante la creazione delle credenziali dell'ID client OAuth per l'autenticazione e l'autorizzazione.

  5. Comprimi i contenuti della cartella ai-knowledge-assistant in un file ZIP.

    La directory principale del file ZIP deve contenere i seguenti file e cartelle:

    • .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. Nella console Google Cloud, vai a Menu > Cloud Functions.

    Vai a Cloud Functions

    Assicurati che il progetto Google Cloud per la tua app Chat sia selezionato.

  7. Fai clic su Crea funzione.

  8. Nella pagina Crea funzione, configura la funzione:

    1. In Ambiente, seleziona 2a generazione.
    2. In Nome funzione, digita app.
    3. In Regione, seleziona una regione, ad esempio us-central1. Questa regione deve corrispondere a quella impostata nell'URI di reindirizzamento autorizzato durante la creazione delle credenziali dell'ID client OAuth per l'autenticazione e l'autorizzazione.
    4. In Tipo di trigger, seleziona HTTPS.
    5. In Autenticazione, seleziona Consenti chiamate non autenticate.
    6. Fai clic su Avanti.

  9. In Runtime, seleziona Node.js 20.

  10. In Punto di ingresso, elimina il testo predefinito e inserisci app.

  11. In Codice sorgente, seleziona Caricamento zip.

  12. In Bucket di destinazione, crea o seleziona un bucket:

    1. Fai clic su Sfoglia.
    2. Scegli un bucket.
    3. Fai clic su Seleziona.

    Google Cloud carica il file ZIP ed estrae i file dei componenti in questo bucket. e poi copia i file dei componenti nella funzione Cloud Functions.

  13. In File ZIP, carica il file ZIP scaricato da GitHub, estratto e ricompresso:

    1. Fai clic su Sfoglia.
    2. Vai al file ZIP e selezionalo.
    3. Fai clic su Apri.

  14. Fai clic su Esegui il deployment.

    La pagina Dettagli Cloud Functions si apre con la funzione visualizzata con due indicatori di avanzamento: uno per la build e uno per il servizio. Quando entrambi gli indicatori di avanzamento scompaiono e vengono sostituiti con un segno di spunta, il deployment della funzione è stato eseguito ed è pronta.

  15. Modifica il codice campione per impostare le costanti:

    1. Nella pagina Dettagli della funzione Cloud Functions, fai clic su Modifica.
    2. Fai clic su Avanti.
    3. In Codice sorgente, seleziona Editor incorporato.
    4. Nell'editor in linea, apri e modifica il file env.js:
      1. Imposta il valore di project sul tuo ID progetto Cloud.
      2. Imposta il valore di location sulla regione della funzione Cloud Functions, ad esempio us-central1.

  16. Fai clic su Esegui il deployment.

Interfaccia a riga di comando gcloud

  1. Clona il codice da GitHub:

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

  2. Passa alla directory che contiene il codice per questa app Chat di assistente della conoscenza IA:

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

  3. Nella directory google-chat-samples/node/ai-knowledge-assistant, aggiungi il file client_secrets.json che hai scaricato durante la creazione delle credenziali dell'ID client OAuth per l'autenticazione e l'autorizzazione.

  4. Modifica il file env.js per impostare le variabili di ambiente:

    1. Imposta il valore di project sul tuo ID progetto cloud.
    2. Imposta il valore di location sulla regione della funzione Cloud Functions, ad esempio us-central1.

  5. Esegui il deployment della funzione Cloud Functions in Google Cloud:

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

    Sostituisci REGION con il valore dell'area geografica della funzione Cloud Functions in modo che corrisponda a quello impostato nel file env.js, ad esempio us-central1.

Crea ed esegui il deployment di eventsApp

Console Google Cloud

  1. Nella console Google Cloud, vai a Menu > Cloud Functions.

    Vai a Cloud Functions

    Assicurati che il progetto Google Cloud per la tua app Chat sia selezionato.

  2. Fai clic su Crea funzione.

  3. Nella pagina Crea funzione, configura la funzione:

    1. In Ambiente, seleziona 2a generazione.
    2. In Nome funzione, digita eventsApp.
    3. In Regione, seleziona una regione, ad esempio us-central1. Questa regione deve corrispondere a quella impostata nell'URI di reindirizzamento autorizzato durante la creazione delle credenziali dell'ID client OAuth per l'autenticazione e l'autorizzazione.
    4. In Tipo di trigger, seleziona Cloud Pub/Sub.
    5. In Argomento Cloud Pub/Sub, seleziona il nome dell'argomento Pub/Sub che hai creato, che ha il formato projects/PROJECT/topics/events-api, dove PROJECT è l'ID del tuo progetto Cloud.
    6. Se viene visualizzato un messaggio che inizia con Service account(s) might not have enough permissions to deploy the function with the selected trigger., fai clic su Concedi tutte.
    7. Fai clic su Avanti.

  4. In Runtime, seleziona Node.js 20.

  5. In Punto di ingresso, elimina il testo predefinito e inserisci eventsApp.

  6. In Codice sorgente, seleziona Zip da Cloud Storage.

  7. In Percorso di Cloud Storage, fai clic su Sfoglia.

  8. Seleziona il bucket in cui hai caricato il file ZIP quando hai creato la funzione Cloud Functions app.

  9. Fai clic sul file ZIP che hai caricato.

  10. Fai clic su Seleziona.

  11. Fai clic su Esegui il deployment.

    Si apre la pagina Dettagli Cloud Functions e la funzione viene visualizzata con tre indicatori di avanzamento: uno per la build, uno per il servizio e uno per il trigger. Quando tutti e tre gli indicatori di avanzamento scompaiono e vengono sostituiti da un segno di spunta, il deployment della funzione è pronto.

  12. Modifica il codice campione per impostare le costanti:

    1. Nella pagina Dettagli della funzione Cloud Functions, fai clic su Modifica.
    2. Fai clic su Avanti.
    3. In Codice sorgente, seleziona Editor incorporato.
    4. Nell'editor in linea, apri e modifica il file env.js:
      1. Imposta il valore di project sul tuo ID progetto Cloud.
      2. Imposta il valore di location sulla regione della funzione Cloud Functions, ad esempio us-central1.

  13. Fai clic su Esegui il deployment.

Interfaccia a riga di comando gcloud

  1. In gcloud CLI, se non l'hai già fatto, passa alla directory che contiene il codice per questa app Chat di assistente alla conoscenza IA che hai clonato in precedenza da GitHub:

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

  2. Nella directory google-chat-samples/node/ai-knowledge-assistant, aggiungi il file client_secrets.json che hai scaricato durante la creazione delle credenziali dell'ID client OAuth per l'autenticazione e l'autorizzazione.

  3. Modifica il file env.js per impostare le variabili di ambiente:

    1. Imposta il valore di project sul tuo ID progetto cloud.
    2. Imposta il valore di location sulla regione della funzione Cloud Functions, ad esempio us-central1.

  4. Esegui il deployment della funzione Cloud Functions in Google Cloud:

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

    Sostituisci REGION con il valore dell'area geografica della funzione Cloud Functions in modo che corrisponda a quello impostato nel file env.js, ad esempio us-central1.

Copia l'URL trigger della funzione Cloud Functions app

Incolla l'URL trigger della funzione Cloud Functions app nella sezione successiva quando configuri l'app di Chat nella console Google Cloud.

Console Google Cloud

  1. Nella console Google Cloud, vai a Menu > Cloud Functions.

    Vai a Cloud Functions

  2. Nella colonna Nome dell'elenco di Cloud Functions, fai clic su app.

  3. Fai clic su Attiva.

  4. Copia l'URL.

Interfaccia a riga di comando gcloud

  1. Descrivere la funzione Cloud Functions app:

    gcloud functions describe app

  2. Copia la proprietà url.

Configurare l'app Chat nella console Google Cloud

Questa sezione mostra come configurare l'API Chat nella console Google Cloud con informazioni sull'app Chat, inclusi il nome dell'app di Chat e l'URL di trigger della funzione Cloud Functions dell'app di Chat a cui invia gli eventi di interazione con Chat.

  1. Nella console Google Cloud, fai clic su Menu > Altri prodotti > Google Workspace > Libreria prodotti > API Google Chat > Gestisci > Configurazione.

    Vai alla configurazione dell'API Chat

  2. In Nome app, digita AI knowledge assistant.

  3. In URL avatar, digita https://fonts.gstatic.com/s/i/short-term/release/googlesymbols/live_help/default/24px.svg.

  4. In Descrizione, digita Answers questions with AI.

  5. Fai clic sul pulsante di attivazione/disattivazione Abilita le funzionalità interattive per attivare le funzionalità.

  6. In Funzionalità, seleziona Partecipa a spazi e conversazioni di gruppo.

  7. In Impostazioni di connessione, seleziona URL app.

  8. In URL app, incolla l'URL trigger dalla funzione Cloud Functions app nel formato https://REGION-PROJECT_ID.cloudfunctions.net/app dove REGION è la regione della funzione Cloud Functions, ad esempio us-central1 e PROJECT_ID è l'ID progetto del progetto Cloud che hai creato.

  9. In Visibilità, seleziona Rendi disponibile questa app di Chat a persone e gruppi specifici nel tuo dominio Workspace e inserisci il tuo indirizzo email.

  10. Facoltativamente, in Log, seleziona Log errori in Logging.

  11. Fai clic su Salva. Viene visualizzato un messaggio di configurazione salvata, il che significa che l'app Chat è pronta per il test.

Testare l'app Chat

Testa l'app Chat dell'assistente della conoscenza IA in uno spazio di Chat con messaggi ponendo domande a cui l'app Chat dell'assistente della conoscenza IA può rispondere.

Ecco alcuni modi per testare l'app Chat dell'assistente informativo IA:

  • Aggiungi l'app Chat dell'assistente alle conoscenze IA a uno spazio di Chat esistente e fai domande pertinenti per quel determinato spazio.
  • Creare uno spazio di Chat e pubblicare alcuni messaggi da utilizzare come origine dati. I messaggi possono essere estratti da Gemini con un prompt come Answer 20 common onboarding questions employees ask their teams.. In alternativa, puoi incollare alcuni paragrafi dalla guida Panoramica dello sviluppo con Chat e fare domande in merito.

Per questo tutorial, creiamo uno spazio di Chat e incolliamo alcuni paragrafi dalla panoramica di sviluppo con Chat.

  1. Apri Google Chat.

    Vai a Google Chat

  2. Creare uno spazio di Chat:

    1. Fai clic su Nuova chat > Crea uno spazio.

    2. In Nome spazio, digita Testing AI knowledge assistant app.

    3. In A cosa serve questo spazio?, seleziona Collaborazione.

    4. In Impostazioni di accesso, scegli chi può accedere allo spazio.

    5. Fai clic su Crea.

  3. Aggiungi messaggi da utilizzare come origine dati:

    1. In un browser web, visita la panoramica di sviluppo con Chat.

    2. Copia e incolla il contenuto della guida nello spazio di Chat che hai creato.

  4. Aggiungi l'app Chat dell'assistente alle conoscenze IA:

    1. Nella barra di scrittura dei messaggi, digita @AI knowledge assistant e, nel menu dei suggerimenti visualizzato, seleziona l'app Chat con l'assistente informativo IA e premi enter.

    2. Viene visualizzato un messaggio che chiede se vuoi aggiungere allo spazio l'app Chat dell'assistente informativo IA. Fai clic su Aggiungi allo spazio.

    3. Se è la prima volta che aggiungi l'app Chat a uno spazio, devi configurare l'autenticazione e l'autorizzazione per l'app Chat:

      1. Fai clic su Configura.
      2. Si apre una nuova finestra o scheda del browser in cui ti viene chiesto di scegliere un Account Google. Scegli l'account con cui stai eseguendo il test.
      3. Rivedi le autorizzazioni richieste dall'app Chat dell'assistente conoscenza IA. Per concederli, fai clic su Consenti.
      4. Viene visualizzato il messaggio You may close this page now.. Chiudi la finestra o la scheda del browser e torna allo spazio di Chat.

  5. Fai una domanda:

    1. Nella barra di scrittura dei messaggi, digita una domanda, ad esempio What are Google Chat apps?

    2. L'app Chat dell'assistente alle conoscenze IA risponde alle tue domande.

    3. Facoltativamente, se la risposta non è precisa o sufficiente, fai clic su Richiedi assistenza per aiutare a migliorare la cronologia delle conversazioni dell'IA. L'app Chat dell'assistente alle conoscenze IA menziona un gestore dello spazio e gli chiede di rispondere alla domanda. La prossima volta, l'app Chat dell'assistente alla conoscenza IA saprà la risposta.

Considerazioni, scelte di architettura alternativa e passaggi successivi

Questa sezione illustra altri modi in cui l'app Chat può essere creata con l'assistente IA.

Firestore, Cloud Storage o chiamate List Messages nell'API Chat

Questo tutorial consiglia di archiviare i dati dello spazio di Chat, come i messaggi in un database Firestore, perché migliora le prestazioni rispetto alla chiamata del metodo list sulla risorsa Message con l'API Chat ogni volta che l'app Chat risponde a una domanda. Inoltre, chiamare list messages ripetutamente può far sì che l'app Chat raggiunga i limiti di quota API.

Tuttavia, se la cronologia delle conversazioni di uno spazio di Chat diventa troppo lunga, l'utilizzo di Firestore può risultare costoso.

Cloud Storage è un'alternativa a Firestore. Ogni spazio in cui è attiva l'app dell'assistente alla conoscenza IA Chat ha un proprio oggetto, che è un file di testo contenente tutti i messaggi nello spazio. Il vantaggio di questo approccio è che l'intero contenuto del file di testo può essere inviato a Vertex AI con Gemini contemporaneamente, ma lo svantaggio è che l'aggiornamento della cronologia della conversazione richiede più lavoro, perché non è possibile aggiungere un oggetto in Cloud Storage, ma solo sostituirlo. Questo approccio non ha senso se aggiorni regolarmente la cronologia dei messaggi, ma sarebbe una buona scelta se aggiorni in batch la cronologia dei messaggi periodicamente, ad esempio una volta alla settimana.

Risolvi il problema

Quando un'app o una scheda Google Chat restituisce un errore, l'interfaccia di Chat mostra il messaggio "Si è verificato un problema". o "Impossibile elaborare la richiesta". A volte nella UI di Chat non viene visualizzato alcun messaggio di errore, ma l'app o la scheda Chat produce un risultato imprevisto. Ad esempio, il messaggio di una scheda potrebbe non essere visualizzato.

Anche se un messaggio di errore potrebbe non essere visualizzato nell'interfaccia utente di Chat, sono disponibili messaggi di errore descrittivi e dati di log per aiutarti a correggere gli errori quando il logging degli errori per le app di Chat è attivato. Per informazioni su visualizzazione, debug e correzione degli errori, vedi Risolvere i problemi e correggere gli errori di Google Chat.

Esegui la pulizia

Per evitare che al tuo account Google Cloud vengano addebitati costi relativi alle risorse utilizzate in questo tutorial, ti consigliamo di eliminare il progetto Cloud.

  1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Gestisci risorse. Fai clic su Menu > IAM e amministrazione > Gestisci risorse.

    Vai a Resource Manager

  2. Nell'elenco dei progetti, seleziona il progetto che vuoi eliminare, quindi fai clic su Elimina .
  3. Nella finestra di dialogo, digita l'ID progetto e fai clic su Chiudi per eliminare il progetto.