Gemini AI Chat uygulamasıyla Chat görüşmelerine dayalı soruları yanıtlama

Bu eğitimde, Gemini ile Vertex AI tarafından desteklenen üretken yapay zekadan yararlanarak Chat alanlarındaki sohbetlere dayalı soruları yanıtlayan bir Google Chat uygulamasının nasıl geliştirileceği anlatılmaktadır. Chat uygulaması, bahsedilmediğinde bile Chat alanlarında yayınlanan soruları gerçek zamanlı olarak tanımak ve yanıtlamak için Google Workspace Events API'yi ve Pub/Sub'ı kullanır.

Chat uygulaması, alanda gönderilen tüm mesajları veri kaynağı ve bilgi tabanı olarak kullanır. Birisi soru sorduğunda, Chat uygulaması daha önce paylaşılan yanıtları kontrol eder ve ardından bir tane paylaşır. Yanıt bulunamazsa yanıt verilemez demektir. Kullanıcılar her yanıtta, bir aksesuarın işlem düğmesini tıklayarak bir alan yöneticisinden @bahsedebilir ve yanıt isteyebilir. Google Chat uygulaması, Gemini Yapay Zeka'yı kullanarak eklendiği alanlarda yapılan görüşmelerle ilgili sürekli eğitim alırken bilgi tabanını uyarlar ve büyütür.

Chat uygulaması, çalışan oryantasyon ve destek alanında şu şekilde çalışır:

  • Yapay zeka bilgi asistanı uygulamasından bahsedildiğinde bu uygulama bir alana eklenir.
    Şekil 1. Charlie, yapay zeka bilgi asistanı Chat uygulamasını bir Chat alanına ekliyor.
  • Dana bir soru sorar.
    Şekil 2. Derya, şirketin topluluk önünde konuşma eğitimi sunup sunmadığını soruyor.
  • Soruyu yapay zeka bilgi asistanı Chat uygulaması yanıtlar.
    Şekil 3. Yapay zeka bilgi asistanı Chat uygulaması, Vertex AI'ı Gemini ile Dana'nın sorusunu Chat alanının sohbet geçmişine göre yanıtlamaya teşvik eder ve ardından yanıtı paylaşır.

Ön koşullar

Hedefler

  • Chat alanı görüşmelerinde paylaşılan bilgilere dayanarak soruları yanıtlamak için üretken yapay zekayı kullanan bir Chat uygulaması oluşturun.
  • Üretken yapay zeka ile:
    • Çalışanların sorularını tespit edip yanıtlayın.
    • Chat alanındaki devam eden görüşmelerden sürekli olarak bilgi edinebilirsiniz.
  • Chat uygulaması doğrudan mesaj gönderilmediğinde bile Chat alanında mesajları gerçek zamanlı olarak dinleyip yanıtlayın.
  • Firestore veritabanına veri yazarak ve veritabanından veri okuyarak mesajları kalıcı hale getirin.
  • Bir soruya yanıt bulunamadığında alan yöneticilerinden bahsederek Chat alanında ortak çalışmayı kolaylaştırın.

Mimari

Aşağıdaki şemada, AI bilgi asistanı Chat uygulaması tarafından kullanılan Google Workspace ve Google Cloud kaynaklarının mimarisi gösterilmektedir.

Yapay zeka bilgi asistanı Chat uygulamasının mimari şeması

Yapay zeka bilgi asistanı Chat uygulaması şu şekilde çalışır:

  • Kullanıcı, AI bilgi asistanı Chat uygulamasını bir Chat alanına ekler:

    1. Chat uygulaması, uygulamayı Chat alanına ekleyen kullanıcıdan kimlik doğrulama ve yetkilendirmeyi yapılandırmasını ister.

    2. Chat uygulaması, Chat API'de spaces.messages.list yöntemini çağırarak alanın mesajlarını alır ve alınan mesajları bir Firestore veritabanında depolar.

    3. Chat uygulaması, alandaki mesajlar gibi etkinlikleri dinlemeye başlamak için Google Workspace Events API'de subscriptions.create yöntemini çağırır. Aboneliğin bildirim uç noktası, etkinliği Chat uygulamasına yönlendirmek için Eventarc'ı kullanan bir Pub/Sub konusudur.

    4. Chat uygulaması, alanda bir tanıtım mesajı yayınlar.

  • Chat alanındaki bir kullanıcı mesaj yayınladığında:

    1. Chat uygulaması, mesajı Pub/Sub konusundan gerçek zamanlı olarak alır.

    2. Chat uygulaması, mesajı Firestore veritabanına ekler.

      Kullanıcı daha sonra mesajı düzenlerse veya silerse Chat uygulaması, güncellenen veya silinen etkinliği anında alır ve ardından Firestore veritabanında mesajı günceller veya siler.

    3. Chat uygulaması, mesajı Gemini ile Vertex AI'a gönderir:

      1. İstem, Gemini ile Vertex AI'a mesajın soru içerip içermediğini kontrol etmesi için talimat verir. Bu durumda Gemini, Chat alanındaki Firestore'da tutulan mesaj geçmişine göre soruyu yanıtlar ve Google Chat uygulaması da mesajı Chat alanına gönderir. Aksi takdirde yanıt vermeyin.

      2. Gemini ile Vertex AI soruyu yanıtlarsa Chat uygulaması, uygulama kimlik doğrulamasını kullanarak Chat API'de spaces.messages.create yöntemini çağırarak yanıtı yayınlar.

        Gemini ile Vertex AI soruyu yanıtlayamazsa Chat uygulaması, Chat alanının geçmişinde bu sorunun cevabını bulamayacağını belirten bir mesaj gönderir.

        Mesajlar her zaman kullanıcıların tıklayabileceği bir aksesuar işlem düğmesi içerir. Bu düğme, Chat uygulamasının bir alan yöneticisini @mention ederek yanıt vermesini ister.

  • Chat uygulaması, Google Workspace Events API'den Chat alanı aboneliğinin süresinin dolmak üzere olduğuna dair bir yaşam döngüsü bildirimi alır:

    1. Chat uygulaması, Google Workspace Events API'deki subscriptions.patch yöntemini çağırarak aboneliği yenileme isteği gönderir.
  • Chat uygulaması, bir Chat alanından kaldırıldığında:

    1. Chat uygulaması, Google Workspace Events API'de subscriptions.delete yöntemini çağırarak aboneliği siler.

    2. Chat uygulaması, Chat alanının verilerini Firestore'dan siler.

Yapay zeka bilgi asistanı Chat uygulamasının kullandığı ürünleri inceleyin

AI bilgi asistanı Chat uygulaması, aşağıdaki Google Workspace ve Google Cloud ürünlerini kullanır:

  • Vertex AI API: Gemini destekli bir üretken yapay zeka platformu. AI bilgi asistanı Chat uygulaması, çalışanların sorularını tanımak, anlamak ve yanıtlamak için Gemini ile Vertex AI API'yi kullanır.
  • Chat API: Mesajlar gibi Chat etkileşim etkinliklerini alan ve yanıtlayan Google Chat uygulamaları geliştirmek için kullanılan bir API'dir. Yapay zeka destekli bilgi asistanı Chat uygulaması, Chat API'yi şu amaçlarla kullanır:
    • Chat tarafından gönderilen etkileşim etkinliklerini alın ve yanıtlayın.
    • Alanda gönderilen mesajları listeleyin.
    • Alandaki kullanıcı sorularını yanıt olarak paylaşın.
    • Ad ve avatar resmi gibi, sohbette nasıl görüneceğini belirleyen özellikleri yapılandırın.
  • Google Workspace Events API: Bu API, Google Workspace uygulamalarında etkinliklere abone olmanıza ve değişiklik bildirimlerini yönetmenize olanak tanır. Yapay zeka bilgi asistanı Chat uygulaması, bir Chat alanında yayınlanan mesajları dinlemek için Google Workspace Events API'yi kullanır. Böylece, kendisinden bahsedilmediğinde bile soruları algılayıp yanıtlayabilir.
  • Firestore: Sunucusuz belge veritabanı. AI bilgi asistanı Chat uygulaması, Chat alanında gönderilen mesajlarla ilgili verileri depolamak için Firestore'u kullanır.
  • Pub/Sub: Pub/Sub, mesaj üreten hizmetleri bu mesajları işleyen hizmetlerden ayıran eşzamansız ve ölçeklenebilir bir mesajlaşma hizmetidir. Yapay zeka bilgi asistanı Chat uygulaması, Chat alanlarından abonelik etkinliklerini almak için Pub/Sub'ı kullanır.
  • Eventarc: Eventarc, temel altyapıyı uygulamak, özelleştirmek veya sürdürmek zorunda kalmadan etkinliğe dayalı mimariler oluşturmanıza olanak tanır. AI bilgi asistanı Chat uygulaması, etkinlikleri Pub/Sub'dan Chat alanına ve abonelik etkinliklerini alan ve işleyen Cloud Functions işlevine yönlendirmek için Eventarc'ı kullanır.
  • Cloud Functions: Bir sunucu veya çalışma zamanı ortamını yönetmek zorunda kalmadan Chat etkileşimi ve abonelik etkinliklerine yanıt verebilecek tek amaçlı, bağımsız işlevler oluşturmanıza olanak tanıyan hafif bir sunucusuz bilgi işlem hizmetidir. AI bilgi asistanı Chat uygulaması, şu adlara sahip iki Cloud Functions işlevini kullanır:
    • app: Chat'in etkileşim etkinliklerini gönderdiği HTTP uç noktasını barındırır ve bu etkinlikleri işleyip yanıtlayan mantığı çalıştırmak için bir bilgi işlem platformu olarak kullanılır.
    • eventsApp: Pub/Sub aboneliğinden gelen mesajlar gibi Chat alanı etkinliklerini alır ve işler.
    Cloud Functions, bilişim kaynaklarını oluşturmak ve barındırmak için aşağıdaki Google Cloud ürünlerini kullanır:
    • Cloud Build: Otomatik derlemeler çalıştıran, tümüyle yönetilen bir sürekli entegrasyon, teslim ve dağıtım platformu.
    • Cloud Run: Container mimarisine alınmış uygulamaları çalıştırmak için tümüyle yönetilen bir ortam.

Ortamı hazırlama

Bu bölümde, Chat uygulaması için Google Cloud projesinin nasıl oluşturulacağı ve yapılandırılacağı gösterilmektedir.

Google Cloud projesi oluşturma

Google Cloud konsolu

  1. Google Cloud konsolunda Menü > IAM ve Yönetici > Proje Oluştur'a gidin.

    Proje Oluştur'a gidin

  2. Proje Adı alanına projeniz için açıklayıcı bir ad girin.

    İsteğe bağlı: Proje kimliğini düzenlemek için Düzenle'yi tıklayın. Proje oluşturulduktan sonra proje kimliği değiştirilemez. Bu nedenle, projenin kullanım süresi boyunca ihtiyaçlarınızı karşılayacak bir kimlik seçin.

  3. Konum alanında, projenizin olası konumlarını görüntülemek için Göz at'ı tıklayın. Ardından Seç'i tıklayın.
  4. Oluştur'u tıklayın. Google Cloud Console, Kontrol Paneli sayfasına gider ve projeniz birkaç dakika içinde oluşturulur.

gcloud CLI

Aşağıdaki geliştirme ortamlarından birinde Google Cloud CLI'ye (gcloud) erişin:

  • Cloud Shell: gcloud KSA'nın halihazırda kurulu olduğu bir online terminal kullanmak için Cloud Shell'i etkinleştirin.
    Cloud Shell'i etkinleştirme
  • Yerel Kabuk: Yerel bir geliştirme ortamı kullanmak için gcloud CLI'yi yükleyin ve başlatın.
    Cloud projesi oluşturmak için gcloud projects create komutunu kullanın:
    gcloud projects create PROJECT_ID
    Oluşturmak istediğiniz projenin kimliğini ayarlayarak PROJECT_ID değerini değiştirin.

Cloud projesi için faturalandırmayı etkinleştirin

Google Cloud konsolu

  1. Google Cloud Console'da Faturalandırma'ya gidin. Menü > Faturalandırma > Projelerim'i tıklayın.

    Projelerim İçin Faturalandırma'ya gidin

  2. Kuruluş seçin bölümünde Google Cloud projenizle ilişkili kuruluşu seçin.
  3. Proje satırında İşlemler menüsünü () açın, Faturalandırmayı değiştir'i tıklayın ve Cloud Faturalandırma hesabını seçin.
  4. Hesap belirle'yi tıklayın.

gcloud CLI

  1. Kullanılabilir faturalandırma hesaplarını listelemek için şu komutu çalıştırın:
    gcloud billing accounts list
  2. Faturalandırma hesabını bir Google Cloud projesine bağlayın:
    gcloud billing projects link PROJECT_ID --billing-account=BILLING_ACCOUNT_ID

    Aşağıdakini değiştirin:

    • PROJECT_ID, faturalandırmayı etkinleştirmek istediğiniz Cloud projesinin proje kimliğidir.
    • BILLING_ACCOUNT_ID, Google Cloud projesine bağlanacak faturalandırma hesabı kimliğidir.

API'leri etkinleştirme

Google Cloud konsolu

  1. Google Cloud Console'da Google Chat API, Vertex AI API, Cloud Functions API, Firestore API, Cloud Build API, Pub/Sub API, Google Workspace Events API, Eventarc API ve Cloud Run Admin API'yi etkinleştirin.

    API'leri etkinleştirme

  2. API'leri doğru Cloud projesinde etkinleştirdiğinizi onaylayın ve ardından Sonraki'yi tıklayın.

  3. Doğru API'leri etkinleştirdiğinizden emin olduktan sonra Etkinleştir'i tıklayın.

gcloud CLI

  1. Gerekirse mevcut Cloud projesini, oluşturduğunuz projeye ayarlayın:

    gcloud config set project PROJECT_ID

    PROJECT_ID kısmını, oluşturduğunuz Cloud projesinin Proje Kimliği ile değiştirin.

  2. Google Chat API, Vertex AI API, Cloud Functions API, Firestore API, Cloud Build API, Pub/Sub API, Google Workspace Events API, Eventarc API ve Cloud Run Admin API'yi etkinleştirin:

    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

Kimlik doğrulama ve yetkilendirme ayarlarını yapma

Kimlik doğrulama ve yetkilendirme, Chat uygulamasının Google Workspace ve Google Cloud'daki kaynaklara erişmesine olanak tanır.

Bu eğitimde, Google Chat uygulamasını dahili olarak yayınladığınız için yer tutucu bilgileri kullanabilirsiniz. Google Chat uygulamasını harici olarak yayınlamadan önce, yer tutucu bilgilerini izin ekranı için gerçek bilgilerle değiştirin.

  1. Google Cloud konsolunda Menü > API'ler ve Hizmetler > OAuth izin ekranı'na gidin.

    OAuth izin ekranına gidin.

  2. Kullanıcı türü bölümünde Dahili'yi seçip Oluştur'u tıklayın.

  3. Uygulama adı alanına AI knowledge assistant yazın.

  4. Kullanıcı desteği e-postası bölümünde, e-posta adresinizi veya uygun bir Google grubunu seçin.

  5. Geliştirici iletişim bilgileri bölümünün altına e-posta adresinizi girin.

  6. Kaydet ve Devam Et'i tıklayın.

  7. Kapsam Ekle veya Kaldır'ı tıklayın. Cloud projenizde etkinleştirdiğiniz her API için kapsamların listesini içeren bir panel gösterilir.

  8. Kapsamları manuel olarak ekle bölümünde aşağıdaki kapsamı yapıştırın:

    • https://www.googleapis.com/auth/chat.messages
  9. Tabloya ekle'yi tıklayın.

  10. Güncelle'yi tıklayın.

  11. Kaydet ve Devam Et'i tıklayın.

  12. Uygulama kaydı özetini inceleyin ve ardından Kontrol Paneline Dön'ü tıklayın.

OAuth istemci kimliği kimlik bilgileri oluşturma

  1. Google Cloud Console'da Menü > API'ler ve Hizmetler > Kimlik bilgileri'ne gidin.

    Kimlik Bilgileri'ne gidin

  2. Kimlik Bilgisi Oluştur > OAuth istemci kimliği'ni tıklayın.

  3. Uygulama türü > Web uygulaması'nı tıklayın.

  4. Ad alanına, kimliğin adını yazın. Bu ad yalnızca Google Cloud Console'da gösterilir.

  5. Yetkilendirilmiş yönlendirme URI'leri bölümünde URI ekle'yi tıklayın.

  6. URI 1'e aşağıdakileri yazın:

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

    Aşağıdakini değiştirin:

    • REGION: Cloud Function'in bölgesi (ör. us-central1). Daha sonra, iki Cloud Functions işlevini oluşturduğunuzda, bunların bölgesini bu değere ayarlamanız gerekir.
    • PROJECT_ID: oluşturduğunuz Cloud projesinin Proje Kimliği.
  7. Oluştur'u tıklayın.

  8. OAuth istemcisi oluşturuldu penceresinde JSON'u indir'i tıklayın.

  9. İndirilen dosyayı client_secrets.json olarak kaydedin. Daha sonra, iki Cloud Functions'ı oluştururken client_secrets.json dosyasını her dağıtıma dahil edersiniz.

  10. Tamam'ı tıklayın.

Pub/Sub konusunu oluşturma

Pub/Sub konusu, Chat alanındaki etkinliklere (ör. mesajlar) abone olmak ve Chat uygulamasını gerçek zamanlı olarak bilgilendirmek için Google Workspace Events API ile çalışır.

Pub/Sub konusunu aşağıdaki şekilde oluşturabilirsiniz:

Google Cloud konsolu

  1. Google Cloud konsolunda Menü > Pub/Sub'a gidin.

    Pub/Sub'a git

  2. Create Topic'i (Konu Oluştur) tıklayın.

  3. Konu Kimliği alanına events-api yazın.

  4. Varsayılan abonelik ekle'nin seçimini kaldırın.

  5. Şifreleme bölümünde, Google tarafından yönetilen şifreleme anahtarı'nı seçin.

  6. Oluştur'u tıklayın. Pub/Sub konusu görüntülenir.

  7. Bu Pub/Sub konusunun ve Google Workspace Events API'nin birlikte çalışması için Chat IAM kullanıcısına Pub/Sub konusuna yayın yapma izni verin:

    1. events-api panelinde İZİNLER altında Ana Hesap Ekle'yi tıklayın.

    2. Ana hesap ekle bölümünde, Yeni ana hesaplar bölümünde chat-api-push@system.gserviceaccount.com yazın.

    3. Roller atayın bölümündeki Bir rol seçin'de Pub/Sub> Pub/Sub Yayıncısı'nı seçin.

    4. Kaydet'i tıklayın.

gcloud CLI

  1. events-api konu kimliğine sahip bir Pub/Sub konusu oluşturun:

    gcloud pubsub topics create events-api
  2. Chat IAM kullanıcısına Pub/Sub konusuna yayın yapma izni verin:

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

Firestore veritabanını oluşturma

Firestore veritabanı kalır ve Chat alanlarından mesajlar gibi verileri alır. model/message.js ve services/firestore-service.js dosyaları tarafından örnek kodda dolaylı olarak ayarlanan veri modelini tanımlamazsınız.

AI bilgi asistanı Chat uygulaması veritabanı, koleksiyonlar halinde düzenlenmiş belgeleri temel alan bir NoSQL veri modeli kullanır. Daha fazla bilgi için Firestore veri modeli başlıklı makaleyi inceleyin.

Aşağıdaki şemada, yapay zeka bilgi asistanı Chat uygulamasının veri modeline genel bir bakış sunulmaktadır:

Firestore veritabanının veri modeli.

Kök iki koleksiyon içerir:

  1. spaces içinde her doküman, Chat uygulamasının eklendiği bir Chat alanını temsil eder. Her mesaj, messages alt koleksiyonundaki bir doküman tarafından temsil edilir.

  2. users: Burada her doküman, Chat uygulamasını Chat alanına ekleyen kullanıcıyı temsil eder.

Koleksiyon, doküman ve alan tanımlarını görüntüleme

spaces

Yapay zeka bilgi asistanı Chat uygulamasının bulunduğu bir Chat alanı.

Alanlar
Document IDString
Belirli bir alanın benzersiz kimliği. Alanın Chat API'deki kaynak adının bir parçasıdır.
messagesSubcollection of Documents (messages)
Chat alanında gönderilen mesajlar Firebase'deki message öğesinin Document ID özelliğine karşılık gelir.
spaceNameString
Chat API'deki alanın benzersiz adı. Alanın Chat API'deki kaynak adıyla eşleşir.

messages

Chat alanında gönderilen mesajlar.

Alanlar
Document IDString
Belirli bir mesajın benzersiz kimliği.
nameString
Chat API'deki bir mesajın benzersiz adı. Chat API'deki mesajın kaynak adına karşılık gelir.
textString
İletinin metin gövdesi.
timeString (Timestamp format)
Mesajın oluşturulduğu zaman.

users

Chat alanına yapay zeka bilgi asistanı Chat uygulamasını ekleyen kullanıcılar.

Alanlar
Document IDString
Belirli bir kullanıcının benzersiz kimliği.
accessTokenString
Google Workspace API'lerini çağırmak için kullanılan, OAuth 2.0 kullanıcı yetkilendirmesi sırasında verilen erişim jetonu.
refreshTokenString
OAuth 2.0 kullanıcı yetkilendirmesi sırasında verilen yenileme jetonu.

Firestore veritabanını aşağıdaki gibi oluşturabilirsiniz:

Google Cloud konsolu

  1. Google Cloud Console'da Menü > Firestore'a gidin.

    Firestore'a git

  2. Create database'i (Veritabanı oluştur) tıklayın.

  3. Firestore modunuzu seçin bölümünde Yerel mod'u tıklayın.

  4. Devam'ı tıklayın.

  5. Veritabanını yapılandırın:

    1. Veritabanınızı adlandırın bölümünde Veritabanı Kimliği'ni (default) olarak bırakın.

    2. Konum türü bölümünde Bölge'yi seçin.

    3. Region (Bölge) bölümünde, veritabanınız için us-central1 gibi bir bölge belirtin. En iyi performans için Chat uygulamasının Cloud Functions ile aynı veya yakındaki konumu seçin.

  6. Create database'i (Veritabanı oluştur) tıklayın.

gcloud CLI

  • Yerel modda bir Firestore veritabanı oluşturun:

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

    LOCATION yerine bir Firestore bölgesinin adını (ör. us-central1) yazın. En iyi performans için Chat uygulamasının Cloud Functions'iyle aynı veya yakın bir konum seçin.

Chat uygulamasını oluşturma ve dağıtma

Google Cloud projeniz oluşturulduğuna ve yapılandırıldığına göre Chat uygulamasını derleyip dağıtmaya hazırsınız. Bu bölümde aşağıdakileri yapacaksınız:

  1. İki Cloud Functions işlevi oluşturup dağıtın. Biri Chat etkileşim etkinliklerine, diğeri ise Pub/Sub etkinliklerine yanıt vermek için kullanılır.
  2. Google Chat API yapılandırma sayfasında bir Chat uygulaması oluşturup dağıtın.

Cloud Functions işlevini oluşturma ve dağıtma

Bu bölümde, şu adlara sahip iki Cloud Functions işlevi oluşturup dağıtacaksınız:

  • app: Chat uygulamasının, Chat'ten HTTP isteği olarak alınan etkinliklere yanıt veren kodunu barındırır ve çalıştırır.
  • eventsApp: Pub/Sub'tan mesajlar gibi Chat alanı etkinliklerini alır ve işler.

Bu Cloud Functions işlevleri birlikte AI bilgi asistanı Chat uygulamasının uygulama mantığını oluşturur.

İsteğe bağlı olarak, Cloud Functions'ı oluşturmadan önce GitHub'da barındırılan örnek kodu inceleyip tanımanızı öneririz.

GitHub'da göster

app oluşturup dağıtın

Google Cloud konsolu

  1. GitHub'dan kodu zip dosyası olarak indirin.

    Zip dosyasını indirme

  2. İndirilen ZIP dosyasını ayıklayın.

    Çıkarılan klasör, Google Workspace örnekleri deposunun tamamını içerir.

  3. Ayıklanan klasörde google-chat-samples-main/node/ai-knowledge-assistant dizine gidin.

  4. google-chat-samples/node/ai-knowledge-assistant dizinine, kimlik doğrulama ve yetkilendirme için OAuth istemci kimliği kimlik bilgileri oluşturduğunuzda indirdiğiniz client_secrets.json dosyasını ekleyin.

  5. ai-knowledge-assistant klasörünün içeriğini bir zip dosyası olarak sıkıştırın.

    ZIP dosyasının kök dizini aşağıdaki dosya ve klasörleri içermelidir:

    • .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. Google Cloud Console'da Menü > Cloud Functions'a gidin.

    Cloud Functions'a git

    Chat uygulamanız için Google Cloud projesinin seçildiğinden emin olun.

  7. İşlev Oluştur'u tıklayın.

  8. İşlev oluştur sayfasında işlevinizi ayarlayın:

    1. Ortam bölümünde Cloud Run İşlevi'ni seçin.
    2. İşlev adı alanına app yazın.
    3. Bölge'den us-central1 gibi bir bölge seçin. Bu bölge, kimlik doğrulama ve yetkilendirme için OAuth istemci kimliği kimlik bilgileri oluşturduğunuzda yetkili yönlendirme URI'sinde ayarladığınız bölgeyle eşleşmelidir.
    4. Tetikleyici türü bölümünde HTTPS'yi seçin.
    5. Kimlik doğrulama bölümünde Kimliği doğrulanmayan çağrılara izin ver'i seçin.
    6. İleri'yi tıklayın.
  9. Çalışma zamanı bölümünde Node.js 20'yi seçin.

  10. Giriş noktası alanında varsayılan metni silin ve app yazın.

  11. Kaynak kodu bölümünde Posta yüklemesi'ni seçin.

  12. Hedef paket'te bir paket create veya seçin:

    1. Göz at'ı tıklayın.
    2. Paket seçin.
    3. Seç'i tıklayın.

    Google Cloud, zip dosyasını yükleyip bu paketteki bileşen dosyalarını çıkarır. Cloud Functions, daha sonra bileşen dosyalarını Cloud Functions işlevine kopyalar.

  13. Zip dosyası alanına, GitHub'dan indirdiğiniz, ayıklayıp yeniden sıkıştırdığınız zip dosyasını yükleyin:

    1. Göz at'ı tıklayın.
    2. Zip dosyasına gidip dosyayı seçin.
    3. 'ı tıklayın.
  14. Dağıt'ı tıklayın.

    Cloud Functions ayrıntıları sayfası açılır ve işleviniz iki ilerleme göstergesiyle birlikte gösterilir: biri derleme, diğeri hizmet içindir. Her iki ilerleme göstergesi de kaybolup onay işaretiyle değiştirildiğinde işleviniz dağıtılmış ve kullanıma hazır demektir.

  15. Sabit değerleri ayarlamak için örnek kodu düzenleyin:

    1. Cloud Function ayrıntıları sayfasında Düzenle'yi tıklayın.
    2. İleri'yi tıklayın.
    3. Kaynak kod bölümünde Satır içi düzenleyici'yi seçin.
    4. Satır içi düzenleyicide, env.js dosyasını açın ve düzenleyin:
      1. project değerini Cloud projenizin kimliğine ayarlayın.
      2. location değerini Cloud Functions işlevinin bölgesi olarak ayarlayın (ör. us-central1).
  16. Dağıt'ı tıklayın.

gcloud CLI

  1. GitHub'dan kodu kopyalayın:

    git clone https://github.com/googleworkspace/google-chat-samples.git
  2. Bu yapay zeka bilgi asistanı Chat uygulamasının kodunu içeren dizine geçin:

    cd google-chat-samples/node/ai-knowledge-assistant
  3. google-chat-samples/node/ai-knowledge-assistant dizinine, kimlik doğrulama ve yetkilendirme için OAuth istemci kimliği kimlik bilgileri oluşturduğunuzda indirdiğiniz client_secrets.json dosyasını ekleyin.

  4. Ortam değişkenlerini ayarlamak için env.js dosyasını düzenleyin:

    1. project değerini Cloud projenizin kimliğine ayarlayın.
    2. location değerini, Cloud Functions işlevinin bölgesine (ör. us-central1) ayarlayın.
  5. Cloud Functions işlevini Google Cloud'a dağıtın:

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

    REGION değerini, env.js dosyasında ayarlanan değerle (ör. us-central1) eşleşecek şekilde Cloud Functions işlevinin bölge değeriyle değiştirin.

eventsApp oluşturma ve dağıtma

Google Cloud konsolu

  1. Google Cloud Console'da Menü > Cloud Functions'a gidin.

    Cloud Functions'a gidin

    Chat uygulamanız için Google Cloud projesinin seçildiğinden emin olun.

  2. İşlev Oluştur'u tıklayın.

  3. İşlev oluştur sayfasında işlevinizi ayarlayın:

    1. Ortam'da Cloud Run İşlevi'ni seçin.
    2. İşlev adı alanına eventsApp yazın.
    3. Bölge'den us-central1 gibi bir bölge seçin. Bu bölge, kimlik doğrulama ve yetkilendirme için OAuth istemci kimliği kimlik bilgileri oluşturduğunuzda yetkili yönlendirme URI'sinde ayarladığınız bölgeyle eşleşmelidir.
    4. Tetikleyici türü bölümünde Cloud Pub/Sub'ı seçin.
    5. Cloud Pub/Sub konusu bölümünde, oluşturduğunuz Pub/Sub konu adını seçin. Bu konu adı, PROJECT Cloud proje kimliğinizin yer aldığı projects/PROJECT/topics/events-api biçimindedir.
    6. Service account(s) might not have enough permissions to deploy the function with the selected trigger. ile başlayan bir mesaj görürseniz Tümünü Ver'i tıklayın.
    7. İleri'yi tıklayın.
  4. Çalışma zamanı'nda Node.js 20'yi seçin.

  5. Giriş noktası'nda varsayılan metni silin ve eventsApp yazın.

  6. Kaynak kod bölümünde Cloud Storage'dan ZIP'i seçin.

  7. Cloud Storage konumunda, Göz at'ı tıklayın.

  8. app Cloud Functions işlevini oluştururken zip dosyasını yüklediğiniz paketi seçin.

  9. Yüklediğiniz zip dosyasını tıklayın.

  10. Seç'i tıklayın.

  11. Dağıt'ı tıklayın.

    Cloud Functions ayrıntı sayfası açılır ve işlevinizde üç ilerleme durumu göstergesi bulunur: biri derleme, diğeri hizmet ve diğeri tetikleyici için. Üç ilerleme göstergesinin tümü kaybolup onay işaretiyle değiştirildiğinde işleviniz dağıtılmış ve kullanıma hazır demektir.

  12. Sabit değerleri ayarlamak için örnek kodu düzenleyin:

    1. Cloud Function ayrıntıları sayfasında Düzenle'yi tıklayın.
    2. İleri'yi tıklayın.
    3. Kaynak kod bölümünde Satır içi düzenleyici'yi seçin.
    4. Satır içi düzenleyicide, env.js dosyasını açın ve düzenleyin:
      1. project değerini Cloud proje kimliğinize ayarlayın.
      2. location değerini Cloud Functions işlevinin bölgesi olarak ayarlayın (ör. us-central1).
  13. Dağıt'ı tıklayın.

gcloud CLI

  1. gcloud CLI'da, henüz orada değilseniz daha önce GitHub'dan klonladığınız bu AI bilgi asistanı Chat uygulamasının kodunu barındıran dizine geçin:

    cd google-chat-samples/node/ai-knowledge-assistant
  2. Kimlik doğrulama ve yetkilendirme için google-chat-samples/node/ai-knowledge-assistant dizinine, OAuth istemci kimliği kimlik bilgilerini oluşturduğunuzda indirdiğiniz client_secrets.json dosyasını ekleyin.

  3. Ortam değişkenlerini ayarlamak için env.js dosyasını düzenleyin:

    1. project değerini Cloud projenizin kimliğine ayarlayın.
    2. location değerini Cloud Functions işlevinin bölgesi olarak ayarlayın (ör. us-central1).
  4. Cloud Functions işlevini Google Cloud'a dağıtın:

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

    REGION değerini, env.js dosyasında ayarlanan değerle (ör. us-central1) eşleşecek şekilde Cloud Functions işlevinin bölge değeriyle değiştirin.

app Cloud Functions işlevinin tetikleyici URL'sini kopyalayın

Google Cloud Console'da Chat uygulamasını yapılandırırken app Cloud işlevinin tetikleyici URL'sini bir sonraki bölüme yapıştırın.

Google Cloud konsolu

  1. Google Cloud konsolunda Menü > Cloud Functions'a gidin.

    Cloud Functions'a gidin

  2. Cloud Functions listesinin Ad sütununda app simgesini tıklayın.

  3. Tetikle'yi tıklayın.

  4. URL'yi kopyalayın.

gcloud CLI

  1. app Cloud Functions işlevini açıklayın:

    gcloud functions describe app
  2. url mülkünü kopyalayın.

Google Cloud Console'da Chat uygulamasını yapılandırma

Bu bölümde, Chat uygulamasının adı ve Chat etkileşim etkinliklerini gönderdiği Chat uygulamasının Cloud işlevinin tetikleyici URL'si dahil olmak üzere Chat uygulamanızla ilgili bilgilerle Google Cloud Console'da Chat API'nin nasıl yapılandırılacağı gösterilmektedir.

  1. Google Cloud konsolunda Menü > Diğer ürünler > Google Workspace > Ürün Kitaplığı > Google Chat API > Yönet > Yapılandırma'yı tıklayın.

    Chat API yapılandırmasına git

  2. Uygulama adı alanına AI knowledge assistant yazın.

  3. Avatar URL'si alanına https://fonts.gstatic.com/s/i/short-term/release/googlesymbols/live_help/default/24px.svg yazın.

  4. Açıklama alanına Answers questions with AI yazın.

  5. Etkileşimli özellikleri etkinleştir açma/kapatma düğmesini açık konuma getirin.

  6. İşlevler bölümünde Alanlara ve grup görüşmelerine katıl'ı seçin.

  7. Bağlantı ayarları bölümünde HTTP uç noktası URL'si'ni seçin.

  8. HTTP uç nokta URL'si alanına, https://REGION-PROJECT_ID.cloudfunctions.net/app biçimindeki app Cloud Functions işlevindeki tetikleyici URL'yi yapıştırın. Burada REGION, Cloud Functions işlevinin bölgesidir (ör. us-central1, PROJECT_ID ise oluşturduğunuz Cloud projesinin Proje Kimliği'dir).

  9. Görünürlük bölümünde, Bu Chat uygulamasını Workspace alanınızdaki belirli kişilere ve gruplara sun'u seçin ve e-posta adresinizi girin.

  10. Dilerseniz Günlükler bölümünde Hataları günlüğe kaydet'i seçebilirsiniz.

  11. Kaydet'i tıklayın. Bir yapılandırma kaydedilmiş mesajı görünür. Bu, Chat uygulamasının teste hazır olduğu anlamına gelir.

Chat uygulamasını test etme

Yapay zeka bilgi asistanı Chat uygulamasının yanıtlayabileceği sorular sorarak, mesaj içeren bir Chat alanında yapay zeka bilgi asistanı Chat uygulamasını test edin.

Yapay zeka bilgi asistanı Chat uygulamasını test etmenin birkaç yolu:

  • Yapay zeka bilgi asistanı Chat uygulamasını mevcut bir Chat alanına ekleyin ve bu alanla alakalı sorular sorun.
  • Bir Chat alanı oluşturun ve veri kaynağı olarak kullanmak için birkaç mesaj yayınlayın. Mesajlar, Gemini'dan Answer 20 common onboarding questions employees ask their teams. gibi bir istemle alınabilir. Dilerseniz Chat ile geliştirmeye genel bakış rehberindeki birkaç paragrafı yapıştırıp sorular da sorabilirsiniz.

Bu eğitimde, bir Chat alanı oluşturacağız ve Chat ile geliştirmeye genel bakış kılavuzundaki birkaç paragrafı bu alana yapıştıracağız.

  1. Google Chat'i açın.

    Google Chat'e gidin

  2. Chat alanı oluşturma:

    1. Yeni Sohbet > Alan oluştur'u tıklayın.

    2. Alan adı alanına Testing AI knowledge assistant app yazın.

    3. Bu alan ne için? bölümünde Ortak çalışma'yı seçin.

    4. Erişim ayarları bölümünde, alana kimlerin erişebileceğini seçin.

    5. Oluştur'u tıklayın.

  3. Veri kaynağı olarak kullanılacak iletileri ekleyin:

    1. Bir web tarayıcısında, Chat ile geliştirmeye genel bakış kılavuzunu ziyaret edin.

    2. Kılavuzun içeriğini kopyalayıp oluşturduğunuz Chat alanına yapıştırın.

  4. Yapay zeka bilgi asistanı Chat uygulamasını ekleyin:

    1. Mesaj oluşturma çubuğuna @AI knowledge assistant yazın ve görünen öneri menüsünde yapay zeka bilgi asistanı Chat uygulamasını seçip enter tuşuna basın.

    2. Yapay zeka bilgi asistanı Chat uygulamasını alana eklemek isteyip istemediğinizi soran bir mesaj gösterilir. Alana ekle'yi tıklayın.

    3. Chat uygulamasını bir alana ilk kez ekliyorsanız Chat uygulaması için kimlik doğrulama ve yetkilendirmeyi yapılandırmanız gerekir:

      1. Configure (Yapılandır) seçeneğini tıklayın.
      2. Bir Google Hesabı seçmenizi isteyen yeni bir tarayıcı penceresi veya sekmesi açılır. Test için kullanacağınız hesabı seçin.
      3. Yapay zeka bilgi asistanının Chat uygulamasının istediği izinleri inceleyin. İzin vermek için İzin ver'i tıklayın.
      4. You may close this page now. yazan bir mesaj görünüyor. Tarayıcı penceresini veya sekmesini kapatıp sohbet alanına dönün.
  5. Bir soru sorun:

    1. Mesaj yazma çubuğuna What are Google Chat apps? gibi bir soru yazın

    2. Yapay zeka bilgi asistanı Chat uygulaması yanıtları.

    3. Yanıt doğru veya yeterli değilse yapay zekanın ileti dizisi geçmişinin iyileştirilmesine yardımcı olmak için isteğe bağlı olarak Yardım al'ı tıklayın. Yapay zeka bilgi asistanı Chat uygulaması, alan yöneticisinden bahseder ve soruyu yanıtlamasını ister. Bir dahaki sefere yapay zeka bilgi asistanı Chat uygulaması yanıtı bilecektir.

Dikkat edilmesi gereken noktalar, alternatif mimari seçenekleri ve sonraki adımlar

Bu bölümde, yapay zeka bilgi asistanı Chat uygulamasının oluşturulabileceği diğer yöntemler incelenmektedir.

Firestore, Cloud Storage veya Chat API'de List Messages çağrısı

Bu eğitimde, Chat uygulaması bir soruyu her yanıtladığında Chat API ile Message kaynağındaki list yönteminin çağrılmasına kıyasla performansı artırdığı için mesajlar gibi Chat alanı verilerinin Firestore veritabanında depolanması önerilir. Ayrıca, list messages işlevinin tekrar tekrar çağrılması Chat uygulamasının API kotası sınırlarını aşmasına neden olabilir.

Ancak bir Chat alanının görüşme geçmişi çok uzun olursa Firestore'u kullanmak maliyetli olabilir.

Cloud Storage , Firestore'a alternatiftir. AI bilgi asistanı Chat uygulamasının etkin olduğu her alan kendi nesnesini alır ve her nesne, alandaki tüm mesajları içeren bir metin dosyasıdır. Bu yaklaşımın avantajı, metin dosyasının tüm içeriğinin Gemini ile tek seferde Vertex AI'a gönderilebilmesidir. Ancak dezavantajı, Cloud Storage'da bir nesneye ekleme işlemi yerine bu nesneyi değiştirmek yerine sohbet geçmişinin güncellenmesi için daha fazla çalışma yapılmasıdır. Mesaj geçmişini düzenli olarak güncelliyorsanız bu yaklaşım mantıklı olmayacaktır. Ancak mesaj geçmişini düzenli aralıklarla (örneğin, haftada bir kez) toplu olarak güncellemeniz önerilir.

Sorun giderme

Bir Google Chat uygulaması veya kartı hata döndürdüğünde Chat arayüzünde "Bir hata oluştu" mesajı gösterilir. veya "İsteğiniz işlenemiyor." Bazen Chat kullanıcı arayüzünde hata mesajı gösterilmez ancak Chat uygulaması veya kartı beklenmedik bir sonuç verir. Örneğin, kart mesajı görünmeyebilir.

Chat kullanıcı arayüzünde hata mesajı görüntülenmeyebilir. Ancak Chat uygulamaları için hata günlük kaydı etkinleştirildiğinde hataları düzeltmenize yardımcı olmak amacıyla açıklayıcı hata mesajları ve günlük verileri sunulur. Hataları görüntüleme, hata ayıklama ve düzeltme hakkında yardım için Google Chat hatalarını giderme başlıklı makaleyi inceleyin.

Temizleme

Bu eğiticide kullanılan kaynaklar için Google Cloud hesabınızın ücretlendirilmesini istemiyorsanız Cloud projesini silmenizi öneririz.

  1. Google Cloud konsolunda Kaynakları yönetin sayfasına gidin. Menü > IAM ve Yönetici > Kaynakları Yönet'i tıklayın.

    Resource Manager'a git

  2. Proje listesinde, silmek istediğiniz projeyi seçin ve ardından Sil simgesini tıklayın.
  3. İletişim kutusuna proje kimliğini yazın ve projeyi silmek için Kapat'ı tıklayın.