Ce tutoriel explique comment créer une application Google Chat qui répond basées sur les conversations dans les espaces Chat grâce à l'IA IA optimisée par Vertex AI avec Gemini. L'application Chat utilise l'API Google Workspace Events et Pub/Sub pour reconnaître les questions publiés dans les espaces Chat en temps réel, même n'est pas mentionnée.
L'application Chat utilise tous les messages envoyés dans l'espace comme une source de données et une base de connaissances: lorsqu'un utilisateur pose une question, L'application Chat vérifie les réponses précédemment partagées, puis en partage un. Si aucune réponse n'est trouvée, cela signifie qu'il n'y en a pas. Pour chaque réponse, les utilisateurs peuvent cliquer sur un bouton d'action accessoire pour @mentionner un gestionnaire de l'espace et leur demander pour obtenir une réponse. Grâce à l'IA Gemini, l'application Google Chat s'adapte et élargit sa base de connaissances en s'entraînant en continu sur les conversations dans les espaces auquel elles sont ajoutées.
Fonctionnement de l'application Chat lors du processus d'intégration des employés et l'espace d'assistance:
- <ph type="x-smartling-placeholder">
-
Figure 2 : Dana demande si l'entreprise propose des formations à la prise de parole en public. -
Figure 3 : L'application Chat d'assistant de connaissances de l'IA invite Vertex AI avec Gemini à répondre à la question de Dana en fonction de l'historique des conversations de l'espace Chat, puis partage la réponse.
Prérequis
Une entreprise Un compte Google Workspace ayant accès à Google Chat :
Accès aux services Google Cloud permettant d'effectuer les opérations suivantes:
- Créez un projet Google Cloud.
- Associer un compte de facturation Google Cloud au projet Cloud À pour savoir si vous y avez accès, Autorisations requises pour activer la facturation.
- utiliser des appels de fonction Google Cloud non authentifiés ; que vous pouvez vérifier en déterminant si votre infrastructure organisation utilise le partage restreint de domaine.
Si nécessaire, demandez à votre administrateur Google Cloud de vous accorder l'accès ou l'autorisation.
Si vous utilisez la Google Cloud CLI, un code de développement configuré pour fonctionner avec gcloud CLI. Voir Configurer un développement Node.js environnement.
Objectifs
- Créez une application Chat qui utilise l'IA générative pour : Répondez aux questions en vous appuyant sur les connaissances partagées dans l'espace Chat conversations.
- Avec l'IA générative:
<ph type="x-smartling-placeholder">
- </ph>
- Détectez les questions des employés et répondez-y.
- Apprendre en permanence grâce aux conversations en cours dans un chat espace.
- Écoutez les messages d'un espace Chat et répondez-y en temps réel même si l'application Chat n'est pas a envoyé un message.
- Persistance des messages en écrivant et en lisant dans une base de données Firestore
- Facilitez la collaboration dans un espace Chat en y mentionnant cet espace. les responsables lorsqu'aucune réponse à une question n'est trouvée.
Architecture
Le schéma suivant illustre l'architecture de Google Workspace Ressources Google Cloud utilisées par l'assistant de connaissances IA Application Chat
L'application Chat d'assistant de connaissances IA fonctionne comme suit:
Un utilisateur ajoute l'application Chat d'assistant de connaissances de l'IA à un espace Chat:
L'application Chat invite le qui l'a ajouté à l'espace Chat pour configurer l'authentification et l'autorisation.
L'application Chat récupère les messages de l'espace en appeler la méthode
spaces.messages.list
dans l'API Chat et puis stocke les messages récupérés dans une base de données Firestore.L'application Chat appelle la méthode la méthode
subscriptions.create
de l'API Google Workspace Events pour commencer écouter des événements tels que des messages dans l’espace. La le point de terminaison de notification d'un abonnement est un sujet Pub/Sub qui utilise Eventarc pour transférer l'événement vers l'application ChatL'application Chat publie un message de présentation à l'attention de l'espace.
Un utilisateur de l'espace Chat publie un message:
L'application Chat reçoit le message en temps réel à partir du sujet Pub/Sub.
L'application Chat ajoute le message à Firestore base de données.
Si l'utilisateur modifie ou supprime ultérieurement le message, le L'application Chat reçoit l'événement mis à jour ou supprimé en temps réel, puis met à jour ou supprime le message dans le base de données.
L'application Chat envoie le message à Vertex AI avec Gemini:
La requête demande à Vertex AI avec Gemini de vérifier si le message inclut une question. Si c'est le cas, Gemini répond à la question sur l'historique des messages de l'espace Chat conservé dans Firestore L'application Google Chat envoie ensuite le message Espace Chat. Si ce n'est pas le cas, ne répondez pas.
Si Vertex AI avec Gemini répond à la question, L'application Chat publie le réponse en appelant la méthode
spaces.messages.create
dans API Chat à l'aide de l'authentification des applicationsSi Vertex AI avec Gemini ne peut pas répondre à la question, la L'application Chat publie un un message indiquant qu'il ne trouve pas de réponse à cette question dans l'historique de l'espace Chat.
Les messages incluent toujours un bouton d'action accessoire que les utilisateurs peuvent clic pour que l'application Chat @Mentionnez un gestionnaire de l'espace pour lui demander de répondre.
L'application Chat reçoit une notification de cycle de vie l'API Google Workspace Events que l'abonnement à un espace Chat est sur le point d'expirer:
- L'application Chat envoie une demande de renouvellement
en appelant la méthode
subscriptions.patch
dans API Google Workspace Events.
- L'application Chat envoie une demande de renouvellement
en appelant la méthode
L'application Chat est supprimée d'une application Chat. espace:
L'application Chat supprime l'abonnement en appelant la méthode
subscriptions.delete
dans API Google Workspace Events.L'application Chat supprime le chat les données de Firestore depuis Firestore.
Examiner les produits utilisés par l'application Chat d'assistant de connaissances IA
L'application Chat d'assistant de connaissances IA utilise les produits Google Workspace et Google Cloud suivants:
- API Vertex AI avec Gemini: Une plate-forme d'IA générative optimisée par Gemini. L'assistant de connaissances IA L'application Chat utilise l'API Vertex AI avec Gemini pour : reconnaître, comprendre et répondre aux questions des employés.
-
API Chat:
API permettant de développer des applications Google Chat qui reçoivent des messages et y répondent
Événements d'interaction avec le chat, comme les messages L'IA
L'application Chat d'assistant de connaissances utilise l'API Chat pour:
<ph type="x-smartling-placeholder">
- </ph>
- recevoir des événements d'interaction envoyés par Chat et y répondre.
- Répertorier les messages envoyés dans un espace.
- Publier des réponses aux questions des utilisateurs dans un espace.
- Configurez les attributs qui déterminent la façon dont le contenu s'affiche dans Chat, par exemple avec son nom et son avatar.
- API Google Workspace Events: Cette API vous permet de vous abonner à des événements et de gérer modifier les notifications dans les applications Google Workspace. La L'application Chat d'assistant de connaissances IA utilise API Google Workspace Events pour écouter les messages publiés dans un espace Chat lui permettant de détecter les questions et d'y répondre, même lorsqu'il n'est pas mentionnée.
- Firestore: Base de données de documents sans serveur L'assistant de connaissances IA Une application Chat utilise Firestore pour stocker des données sur les messages envoyé dans un espace Chat.
- Pub/Sub: Pub/Sub est un service de messagerie asynchrone et évolutif qui dissocie services produisant des messages à partir des services qui traitent ces messages. La L'application Chat d'assistant de connaissances IA utilise Pub/Sub pour : recevoir les événements d'abonnement des espaces Chat.
- Eventarc: Eventarc vous permet de créer des architectures basées sur des événements sans avoir à pour implémenter, personnaliser ou gérer l'infrastructure sous-jacente. L'IA L'application Chat d'assistant de connaissances utilise Eventarc pour acheminer les événements de Pub/Sub vers un espace Chat la fonction Cloud qui reçoit et traite les événements d'abonnement.
-
Cloud Functions:
Un service de calcul sans serveur léger qui vous permet de créer
Des fonctions autonomes à usage unique qui peuvent répondre à Chat
d'interactions et d'abonnements, sans avoir à gérer de serveur ni d'environnement d'exécution
environnement. Application Chat d'assistant de connaissances IA
utilise deux fonctions Cloud Functions nommées:
<ph type="x-smartling-placeholder">
- </ph>
-
app
: héberge le point de terminaison HTTP envoyé par Chat. des événements d'interaction vers et en tant que plate-forme de calcul pour exécuter une logique traite ces événements et y répond. -
eventsApp
: reçoit et traite l'espace Chat des événements tels que les messages d'un abonnement Pub/Sub.
- </ph>
- Cloud Build: Plate-forme entièrement gérée d'intégration, de livraison et de déploiement continus qui exécute des builds automatisés.
- Cloud Run: Environnement entièrement géré permettant d'exécuter des applications conteneurisées
-
Préparer l'environnement
Cette section explique comment créer et configurer un projet Google Cloud pour le Application Chat
Créer un projet Google Cloud
console Google Cloud
- Dans la console Google Cloud, accédez au menu > IAM et Administrateur > Créer un projet. .
-
Dans le champ Nom du projet, saisissez un nom descriptif pour votre projet.
Facultatif: Pour modifier l'ID du projet, cliquez sur Modifier. Impossible de modifier l'ID du projet Une fois le projet créé, choisissez donc un ID qui répond à vos besoins pendant toute la durée de vie projet.
- Dans le champ Lieu, cliquez sur Parcourir pour afficher les emplacements potentiels de votre projet. Cliquez ensuite sur Sélectionner. <ph type="x-smartling-placeholder">
- Cliquez sur Créer. La console Google Cloud accède à la page "Tableau de bord", et votre projet est créé. en quelques minutes.
CLI gcloud
Dans l'un des environnements de développement suivants, accédez à la console CLI ("gcloud"):
-
Cloud Shell: pour utiliser un terminal en ligne avec la gcloud CLI
déjà configuré, activez Cloud Shell.
Activer Cloud Shell -
Shell local: pour utiliser un environnement de développement local,
installer et
initialiser
la gcloud CLI.
Pour créer un projet Cloud, utilisez la commande "gcloud projects create" :gcloud projects create PROJECT_ID
Activer la facturation pour le projet Cloud
<ph type="x-smartling-placeholder">console Google Cloud
- Dans la console Google Cloud, accédez à Facturation. Cliquez sur Menu > Facturation > Mes projets.
- Dans Sélectionner une organisation, choisissez l'organisation associée à votre projet Google Cloud.
- Sur la ligne du projet, ouvrez le menu Actions. ( ), cliquez sur Modifier la facturation, puis sélectionnez l'option Compte de facturation Cloud.
- Cliquez sur Définir le compte.
CLI gcloud
- Pour lister les comptes de facturation disponibles, exécutez la commande suivante:
gcloud billing accounts list
- Associez un compte de facturation à un projet Google Cloud:
gcloud billing projects link PROJECT_ID --billing-account=BILLING_ACCOUNT_ID
Remplacez les éléments suivants :
PROJECT_ID
est l'ID de projet de la pour lequel vous souhaitez activer la facturation.BILLING_ACCOUNT_ID
est l'ID du compte de facturation à associer. le projet Google Cloud.
Activer les API
console Google Cloud
Dans la console Google Cloud, activez l'API Google Chat, l'API Vertex AI, les API Cloud Functions, Firestore, Cloud Build les API Pub/Sub, Google Workspace Events, Eventarc et l'API Cloud Run Admin.
Vérifiez que vous activez les API au bon endroit Google Cloud, puis cliquez sur Suivant.
Vérifiez que vous activez les API appropriées, puis cliquez sur Activer.
CLI gcloud
Si nécessaire, définissez le projet Cloud actuel sur celui date de création:
gcloud config set project PROJECT_ID
Remplacez PROJECT_ID par l'ID de projet de Google Cloud que vous avez créé.
activer l'API Google Chat, l'API Vertex AI, l'API Cloud Functions, les API Firestore, Cloud Build, Pub/Sub les API Google Workspace Events, Eventarc et l'administrateur Cloud Run 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
Configurer l'authentification et l'autorisation
L'authentification et l'autorisation permettent au L'application Chat accède aux ressources dans Google Workspace et Google Cloud.
Dans ce tutoriel, vous allez publier l'application Google Chat en interne afin qu'elle soit Vous pouvez utiliser des informations d'espace réservé. Avant de publier Application Google Chat en externe, remplacer les informations de l'espace réservé par des informations réelles pour l'écran de consentement.
Configurer l'écran de consentement OAuth, spécifier les champs d'application et enregistrer votre application
Dans la console Google Cloud, accédez à Menu > API et Services > Écran de consentement OAuth.
Sous Type d'utilisateur, sélectionnez Interne, puis cliquez sur Créer.
Dans le champ Nom de l'application, saisissez
AI knowledge assistant
.Dans Adresse e-mail d'assistance utilisateur, sélectionnez votre adresse e-mail ou une adresse Google Groupes.
Sous Coordonnées du développeur, saisissez votre adresse e-mail.
Cliquez sur Enregistrer et continuer.
Cliquez sur Ajouter ou supprimer des habilitations. Un panneau contenant la liste des champs d'application s'affiche pour chaque API activée dans votre projet Cloud.
Sous Ajouter manuellement des champs d'application, collez le champ d'application suivant:
https://www.googleapis.com/auth/chat.messages
Cliquez sur Add to Table (Ajouter à la table).
Cliquez sur Mettre à jour.
Cliquez sur Enregistrer et continuer.
Consultez le récapitulatif d'enregistrement de l'application, puis cliquez sur Retour au tableau de bord.
Créer des identifiants client OAuth
Dans la console Google Cloud, accédez à Menu > API et Services > Identifiants.
Cliquez sur Créer des identifiants. > ID client OAuth.
Cliquez sur Type d'application. > Application Web.
Dans le champ Nom, saisissez un nom pour l'identifiant. Ce nom est uniquement comme indiqué dans la console Google Cloud.
Sous URI de redirection autorisés, cliquez sur Ajouter un URI.
Dans le champ URI 1, saisissez la commande suivante:
https://REGION-PROJECT_ID.cloudfunctions.net/app/oauth2
Remplacez les éléments suivants :
- REGION: région de la fonction Cloud, par exemple
us-central1
. Plus tard, lorsque vous créerez les deux fonctions Cloud, vous devrez définir leur région à cette valeur. - PROJECT_ID: ID de projet du projet Cloud que vous avez créés.
- REGION: région de la fonction Cloud, par exemple
Cliquez sur Créer.
Dans la fenêtre Client OAuth créé, cliquez sur Télécharger JSON.
Enregistrez le fichier téléchargé sous le nom
client_secrets.json
. Plus tard, lorsque vous créerez les deux fonctions Cloud Functions, vous devez inclure le fichierclient_secrets.json
dans chaque fonction le déploiement.Cliquez sur OK.
Créer le sujet Pub/Sub
Le sujet Pub/Sub fonctionne avec API Google Workspace Events pour s'abonner aux événements d'un chat comme des messages et notifier l'application Chat en temps réel en temps réel.
Voici comment créer le sujet Pub/Sub:
console Google Cloud
Dans la console Google Cloud, accédez à Menu > Pub/Sub.
Cliquez sur Créer un sujet.
Dans le champ ID du sujet, saisissez
events-api
.Désélectionnez Ajouter un abonnement par défaut.
Sous Chiffrement, sélectionnez Clé de chiffrement gérée par Google.
Cliquez sur Créer. Le sujet Pub/Sub s'affiche.
Pour que ce sujet Pub/Sub et l'API Google Workspace Events fonctionnent vous pouvez accorder à l'utilisateur IAM Chat l'autorisation de publier le sujet Pub/Sub:
Dans le panneau events-api, sous PERMISSIONS, cliquez sur Ajouter un compte principal
Sous Ajouter des comptes principaux, dans Nouveaux comptes principaux, saisissez
chat-api-push@system.gserviceaccount.com
Sous Attribuer des rôles, sélectionnez Pub/Sub dans Sélectionner un rôle. > Éditeur Pub/Sub.
Cliquez sur Enregistrer.
CLI gcloud
Créez un sujet Pub/Sub avec l'ID de sujet
events-api
:gcloud pubsub topics create events-api
Autoriser l'utilisateur IAM de Chat à publier sur le sujet Pub/Sub:
gcloud pubsub topics add-iam-policy-binding events-api \ --member='serviceAccount:chat-api-push@system.gserviceaccount.com' \ --role='roles/pubsub.publisher'
Créer la base de données Firestore
La base de données Firestore conserve et récupère
les données des espaces Chat, comme les messages. Vous ne définissez pas les données
, qui est défini implicitement dans l'exemple de code par model/message.js
et
services/firestore-service.js
fichiers.
La base de données de l'application Chat d'assistant de connaissances IA utilise de données NoSQL basé sur Modèle de données Firestore.
documents organisées en collections. Pour en savoir plus, consultezLe schéma suivant présente l'assistant de connaissances IA Modèle de données de l'application Chat:
La racine contient deux collections:
spaces
, où chaque document représente un espace Chat qui à laquelle l'application Chat est ajoutée. Chaque message est représenté par un document de la sous-collectionmessages
.users
, où chaque document représente un utilisateur qui a ajouté le Application Chat à un espace Chat
Afficher les définitions de collection, de document et de champ
spaces
Un espace Chat qui inclut l'application Chat d'assistant de connaissances IA
Champs | |
---|---|
Document ID | String ID unique d'un espace spécifique. Partie du nom de ressource de l'espace dans l'API Chat. |
messages | Subcollection of Documents ( Messages envoyés dans l'espace Chat. Correspond au Document ID d'un message dans Firebase. |
spaceName | String Nom unique de l'espace dans l'API Chat. Correspond au nom de ressource de l'espace dans l'API Chat. |
messages
Messages envoyés dans l'espace Chat.
Champs | |
---|---|
Document ID | String Identifiant unique d'un message spécifique. |
name | String Nom unique d'un message dans l'API Chat. Correspond au nom de ressource du message dans l'API Chat. |
text | String Corps du texte du message. |
time | String (Timestamp format) Heure à laquelle le message a été créé. |
users
Utilisateurs ayant ajouté l'application Chat d'assistant de connaissances par l'IA à un espace Chat.
Champs | |
---|---|
Document ID | String Identifiant unique d'un utilisateur spécifique. |
accessToken | String Jeton d'accès accordé lors de l'autorisation utilisateur OAuth 2.0 utilisé pour appeler les API Google Workspace. |
refreshToken | String Jeton d'actualisation accordé lors de l'autorisation de l'utilisateur OAuth 2.0. |
Voici comment créer la base de données Firestore:
console Google Cloud
Dans la console Google Cloud, accédez à Menu > Firestore.
Cliquez sur Créer une base de données.
Dans Sélectionner le mode Firestore, cliquez sur Mode natif.
Cliquez sur Continuer.
Configurez la base de données:
Dans le champ Attribuer un nom à la base de données, laissez le champ ID de base de données défini sur
(default)
.Sous Type d'emplacement, sélectionnez Région.
Dans Région, spécifiez une région pour votre base de données, par exemple
us-central1
Pour de meilleures performances, sélectionnez "Identique" ou "À proximité" en tant que fonctions Cloud Functions de l'application Chat.
Cliquez sur Créer une base de données.
CLI gcloud
Créez une base de données Firestore en mode natif:
gcloud firestore databases create \ --location=LOCATION \ --type=firestore-native
Remplacez LOCATION par le nom d'un Firestore. région, comme en tant que
us-central1
. Pour de meilleures performances, sélectionnez "Identique" ou "À proximité" en tant que fonctions Cloud Functions de l'application Chat.
Créer et déployer l'application Chat
Maintenant que votre projet Google Cloud est créé et configuré, vous êtes prêt à créer et déployer l'application Chat. Dans cette section, vous allez suivantes:
- Créer et déployer deux fonctions Cloud Un pour répondre au chat d'interaction et un autre pour répondre aux événements Pub/Sub.
- Créer et déployer une application Chat sur l'API Google Chat page de configuration.
Créer et déployer les fonctions Cloud
Dans cette section, vous allez créer et déployer deux fonctions Cloud nommées:
app
: héberge et exécute l'événement qui répond aux événements reçus de Chat sous forme de code HTTP requêtes.eventsApp
: reçoit et traite l'espace Chat comme les messages Pub/Sub.
Ensemble, ces fonctions Cloud constituent l'assistant de connaissances en IA Logique d'application de l'application Chat
Si vous le souhaitez, avant de créer les fonctions Cloud, prenez le temps de passer en revue et familiarisez-vous avec l'exemple de code hébergé sur GitHub.
Créer et déployer app
console Google Cloud
Téléchargez le code depuis GitHub sous forme de fichier ZIP.
Décompressez le fichier ZIP téléchargé.
Le dossier extrait contient l'intégralité des exemples Google Workspace. un dépôt de clés.
Dans le dossier extrait, accédez à Répertoire
google-chat-samples-main/node/ai-knowledge-assistant
.Dans le répertoire
google-chat-samples/node/ai-knowledge-assistant
, ajoutez le fichierclient_secrets.json
que vous avez téléchargé lors de a créé des identifiants pour l'ID client OAuth pour l'authentification et l'autorisation.Compressez le contenu du dossier
ai-knowledge-assistant
dans un fichier ZIP. .Le répertoire racine du fichier ZIP doit contenir les éléments suivants : fichiers et dossiers:
.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/
Dans la console Google Cloud, accédez à Menu > Cloud Functions.
Assurez-vous que le projet Google Cloud de votre L'application Chat est sélectionnée.
Cliquez sur
Créer une fonction.Sur la page Créer une fonction, configurez votre fonction:
- Dans Environnement, sélectionnez 2e génération.
- Dans le champ Nom de la fonction, saisissez
app
. - Dans Région, sélectionnez une région, par exemple
us-central1
. Cette région doit correspondre à la région que vous avez définie dans l'URI de redirection autorisé lorsque vous créé des identifiants client OAuth pour l'authentification et l'autorisation. - Dans Type de déclencheur, sélectionnez HTTPS.
- Sous Authentification, sélectionnez Autorisez les appels non authentifiés.
- Cliquez sur Suivant.
Dans Environnement d'exécution, sélectionnez Node.js 20.
Dans Point d'entrée, supprimez le texte par défaut et saisissez
app
Dans Code source, sélectionnez Importation de fichier ZIP.
Dans Bucket de destination : create ou sélectionnez un bucket:
- Cliquez sur Parcourir.
- Choisissez un bucket.
- Cliquez sur Sélectionner.
Google Cloud importe le fichier ZIP dans les fichiers des composants et les extrait dans ce bucket. Cloud Functions copie ensuite les fichiers des composants la fonction Cloud.
Dans Fichier ZIP, importez le fichier ZIP que vous avez téléchargé depuis GitHub. extraites et recompressées:
- Cliquez sur Parcourir.
- Accédez au fichier ZIP et sélectionnez-le.
- Cliquez sur Open (Ouvrir).
Cliquez sur Déployer.
La page Détails de Cloud Functions s'ouvre et votre fonction s'affiche. avec deux indicateurs de progression: un pour la compilation et l'autre pour le service. Lorsque les deux indicateurs de progression disparaissent et sont remplacés par une coche votre fonction est déployée et prête.
Modifiez l'exemple de code pour définir des constantes:
- Sur la page Détails de la fonction Cloud, cliquez sur Modifier.
- Cliquez sur Suivant.
- Dans Code source, sélectionnez Éditeur intégré.
- Dans l'éditeur intégré, ouvrez et modifiez le fichier
env.js
: <ph type="x-smartling-placeholder">- </ph>
- Définissez la valeur de project sur votre ID de projet Google Cloud.
- Définissez la valeur de location sur le
région,
comme
us-central1
.
Cliquez sur Déployer.
CLI gcloud
Clonez le code depuis GitHub:
git clone https://github.com/googleworkspace/google-chat-samples.git
Passez au répertoire qui contient le code de ces connaissances sur l'IA Application Chat de l'Assistant Google:
cd google-chat-samples/node/ai-knowledge-assistant
Dans le répertoire
google-chat-samples/node/ai-knowledge-assistant
, ajoutez le fichierclient_secrets.json
que vous avez téléchargé lors de a créé des identifiants pour l'ID client OAuth pour l'authentification et l'autorisation.Modifiez le fichier
env.js
pour définir les variables d'environnement:- Définissez la valeur de project sur votre projet Cloud. ID.
- Définissez la valeur de location sur le
region (région), comme
us-central1
Déployez la fonction Cloud sur Google Cloud:
gcloud functions deploy app \ --gen2 \ --region=REGION \ --runtime=nodejs20 \ --source=. \ --entry-point=app \ --trigger-http \ --allow-unauthenticated
Remplacez REGION par la valeur de l'attribut région pour correspondre à celle définie dans le fichier
env.js
, par exempleus-central1
.
Créer et déployer eventsApp
console Google Cloud
Dans la console Google Cloud, accédez à Menu > Cloud Functions.
Assurez-vous que le projet Google Cloud de votre L'application Chat est sélectionnée.
Cliquez sur
Créer une fonction.Sur la page Créer une fonction, configurez votre fonction:
- Dans Environnement, sélectionnez 2e génération.
- Dans le champ Nom de la fonction, saisissez
eventsApp
. - Dans Région, sélectionnez une région, par exemple
us-central1
. Cette région doit correspondre à la région que vous avez définie dans l'URI de redirection autorisé lorsque vous créé des identifiants client OAuth pour l'authentification et l'autorisation. - Dans Type de déclencheur, sélectionnez Cloud Pub/Sub.
- Dans Sujet Cloud Pub/Sub, sélectionnez le nom du sujet Pub/Sub que vous
dont le format est
projects/PROJECT/topics/events-api
où PROJECT est l'ID de votre projet Cloud. - Si un message commençant par
Service account(s) might not have enough permissions to deploy the function with the selected trigger.
s'affiche, cliquez sur Tout autoriser. - Cliquez sur Suivant.
Dans Environnement d'exécution, sélectionnez Node.js 20.
Dans Point d'entrée, supprimez le texte par défaut et saisissez
eventsApp
Dans Code source, sélectionnez Zip depuis Cloud Storage.
Sous Emplacement Cloud Storage, cliquez sur Parcourir.
Sélectionnez le bucket dans lequel vous avez importé le fichier ZIP lors de la création du
app
.Cliquez sur le fichier ZIP que vous avez importé.
Cliquez sur Sélectionner.
Cliquez sur Déployer.
La page Détails de Cloud Functions s'ouvre et votre fonction s'affiche. avec trois indicateurs de progression: un pour la compilation, un pour le service, et l'autre pour le déclencheur. Lorsque les trois indicateurs de progression disparaissent et remplacés par une coche, votre fonction est déployée et prête.
Modifiez l'exemple de code pour définir des constantes:
- Sur la page Détails de la fonction Cloud, cliquez sur Modifier.
- Cliquez sur Suivant.
- Dans Code source, sélectionnez Éditeur intégré.
- Dans l'éditeur intégré, ouvrez et modifiez le fichier
env.js
: <ph type="x-smartling-placeholder">- </ph>
- Définissez la valeur de project sur votre ID de projet Google Cloud.
- Définissez la valeur de location sur le
région,
comme
us-central1
.
Cliquez sur Déployer.
CLI gcloud
Dans la gcloud CLI, si ce n'est pas déjà fait, passez au répertoire qui contient le code de ces connaissances l'application Chat de l'Assistant Google cloné à partir de GitHub:
cd google-chat-samples/node/ai-knowledge-assistant
Dans le répertoire
google-chat-samples/node/ai-knowledge-assistant
, ajoutez le fichierclient_secrets.json
que vous avez téléchargé lors de a créé des identifiants pour l'ID client OAuth pour l'authentification et l'autorisation.Modifiez le fichier
env.js
pour définir les variables d'environnement:- Définissez la valeur de project sur votre projet Cloud. ID.
- Définissez la valeur de location sur le
region (région), comme
us-central1
Déployez la fonction Cloud sur Google Cloud:
gcloud functions deploy eventsApp \ --gen2 \ --region=REGION \ --runtime=nodejs20 \ --source=. \ --entry-point=eventsApp \ --trigger-topic=events-api
Remplacez REGION par la valeur de l'attribut région pour correspondre à celle définie dans le fichier
env.js
, par exempleus-central1
.
Copier l'URL du déclencheur de la fonction Cloud app
Collez l'URL du déclencheur de la fonction Cloud app
dans la section suivante
lorsque vous
Configurez l'application Chat dans la console Google Cloud.
console Google Cloud
Dans la console Google Cloud, accédez à Menu > Cloud Functions.
Dans la colonne Nom de la liste des fonctions Cloud, cliquez sur
app
Cliquez sur Déclencher.
Copiez l'URL.
CLI gcloud
Décrivez la fonction Cloud
app
:gcloud functions describe app
Copiez la propriété
url
.
Configurer l'application Chat dans la console Google Cloud
Cette section explique comment configurer l'API Chat dans le la console Google Cloud avec des informations sur votre application Chat, y compris le nom de l'application Chat et l'URL du déclencheur du cloud de l'application Chat Fonction à laquelle envoie des événements d'interaction Chat.
Dans la console Google Cloud, cliquez sur Menu. > Autres produits > Google Workspace > Bibliothèque de produits > API Google Chat > Gérer > Configuration.
Dans le champ Nom de l'application, saisissez
AI knowledge assistant
.Dans le champ URL de l'avatar, saisissez
https://fonts.gstatic.com/s/i/short-term/release/googlesymbols/live_help/default/24px.svg
.Dans Description, saisissez
Answers questions with AI
.Activez l'option Activer les fonctionnalités interactives.
Sous Fonctionnalité, sélectionnez Rejoindre des espaces et des conversations de groupe.
Sous Paramètres de connexion, sélectionnez URL de l'application.
Dans URL de l'application, collez l'URL de déclencheur de la fonction Cloud
app
. formaté comme suit :https://
REGION-
PROJECT_ID.cloudfunctions.net/app
où REGION est la région de la fonction Cloud, par exempleus-central1
et PROJECT_ID est l'ID de projet Google Cloud que vous avez créé.Sous Visibilité, sélectionnez Rendre cette application Chat accessible à des personnes et groupes spécifiques de votre domaine Workspace, puis saisissez votre adresse e-mail.
Si vous le souhaitez, sous Journaux, sélectionnez Consigner les erreurs dans Logging.
Cliquez sur Enregistrer. Un message de configuration enregistrée s'affiche. L'application Chat est prêts à être testés.
Tester l'application Chat
Testez l'application Chat d'assistant de connaissances IA dans un Espace Chat contenant des messages en posant des questions que l'IA et l'application Chat d'assistant de connaissances.
Voici quelques façons de tester l'assistant de connaissances IA Application de chat:
- Ajouter l'application Chat d'assistant de connaissances IA à une espace Chat existant et posez des questions pertinentes pour cet espace.
- Créez un espace Chat et publiez quelques messages à utiliser
une source de données. Les messages proviennent des sources suivantes :
Gemini avec une requête comme
Answer 20 common onboarding questions employees ask their teams.
ou vous pouvez coller quelques paragraphes du Guide Développer avec Chat puis poser des questions à son sujet.
Pour ce tutoriel, nous allons créer un espace Chat et en coller quelques-uns paragraphes du développer avec Chat.
Ouvrez Google Chat.
Pour créer un espace Chat:
Cliquez sur > Créer un espace.
New Chat (Nouvelle discussion).Dans Nom de l'espace, saisissez
Testing AI knowledge assistant app
.Sous À quoi sert cet espace ?, sélectionnez Collaboration.
Sous Paramètres d'accès, choisissez qui peut accéder à l'espace.
Cliquez sur Créer.
Ajoutez les messages à utiliser comme source de données:
Dans un navigateur Web, accédez au développer avec Chat .
Copiez et collez le contenu du guide dans l'espace Chat que vous avez créés.
Ajoutez l'application Chat d'assistant de connaissances IA:
Dans la barre de rédaction du message, saisissez
@AI knowledge assistant
, puis dans menu des suggestions qui s'affiche, sélectionnez l'assistant de connaissances IA Application Chat, puis appuyez surenter
.Un message s'affiche pour vous demander si vous souhaitez ajouter l'assistant de connaissances IA Discutez de l'application avec l'espace. Cliquez sur Ajouter à l'espace.
Si vous ajoutez l'application Chat pour la première fois à un espace, vous devez configurer l'authentification et l'autorisation Application de chat:
- Cliquez sur Configurer.
- Une nouvelle fenêtre ou un nouvel onglet de navigateur s'ouvre, vous demandant de choisir un Compte Google. Sélectionnez le compte avec lequel vous effectuez le test.
- Examiner les autorisations accordées à l'assistant de connaissances IA Requêtes d'applications de chat Pour les accorder, cliquez sur Autoriser.
- Le message
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Poser une question :
Dans la barre de rédaction du message, saisissez une question du type
What are Google Chat apps?
L'application Chat d'assistant de connaissances IA répond.
Éventuellement, si la réponse est inexacte ou insuffisante, pour aider l'IA améliorer l'historique des conversations, cliquer sur
Obtenir de l'aide L'application Chat de l'assistant de connaissances IA mentionne un gestionnaire de l'espace et leur demande de répondre à la question. La prochaine fois, L'application Chat d'assistant de connaissances IA saura la réponse !
Considérations, choix d'architectures alternatives et étapes suivantes
Cette section passe en revue d'autres façons dont l'assistant de connaissances IA Il est possible de créer une application de chat.
Firestore, Cloud Storage ou les messages de liste appelant dans l'API Chat
Ce tutoriel recommande de stocker des données d'espace Chat telles que
d'une base de données Firestore, car cela améliore les performances
en appelant la méthode list
sur Message
ressource avec l'API Chat chaque fois que
L'application de chat répond à une question. En outre, vous pouvez appeler
list messages
peut provoquer le
Application Chat qui atteint les limites de quota de l'API
Toutefois, si l'historique des conversations d'un espace Chat devient trop long, l'utilisation de Firestore peut s'avérer coûteuse.
<ph type="x-smartling-placeholder"></ph> Cloud Storage constitue une alternative à Firestore. Dans chaque espace, l'assistant de connaissances IA L'application Chat active dans obtient son propre objet, et chaque objet est un fichier texte qui contient tous les messages de l'espace. L'avantage cette approche consiste à transmettre l'intégralité du contenu du fichier texte à Vertex AI avec Gemini, mais l'inconvénient est qu'il faut plus de travail mettre à jour l'historique de la conversation, car il est impossible d'ajouter des données à un objet dans de stockage : remplacez-la uniquement. Cette approche n'a aucun sens si vous utilisez régulièrement l'historique des messages, mais ce serait un bon choix si vous effectuez des mises à jour régulièrement l'historique des messages, disons une fois par semaine.
Résoudre les problèmes
Lorsqu'une application ou card renvoie une erreur, la L'interface Chat affiche le message "Une erreur s'est produite". ou "Impossible de traiter votre demande." Parfois, l'interface utilisateur de Chat n'affiche aucun message d'erreur, mais que l'application ou la carte produit un résultat inattendu. Par exemple, un message de fiche peut ne pas s'affichent.
Même s'il est possible qu'aucun message d'erreur ne s'affiche dans l'interface utilisateur de Chat, Des messages d'erreur descriptifs et des données de journaux sont disponibles pour vous aider à corriger les erreurs. Lorsque la journalisation des erreurs est activée pour les applications Chat. Pour obtenir de l'aide, le débogage et la correction des erreurs, consultez Résoudre les problèmes liés à Google Chat
Effectuer un nettoyage
Afin d'éviter que des frais ne soient facturés sur votre compte Google Cloud pour utilisées dans ce tutoriel, nous vous recommandons de supprimer Google Cloud.
-
Dans la console Google Cloud, accédez à la page Gérer les ressources. Cliquez sur
Menu > IAM et Administrateur
> Gérer les ressources.
<ph type="x-smartling-placeholder"></ph> Accéder au gestionnaire de ressources
- Dans la liste des projets, sélectionnez celui que vous souhaitez supprimer, puis cliquez sur Supprimez .
- Dans la boîte de dialogue, saisissez l'ID du projet, puis cliquez sur Arrêter pour le supprimer. le projet.
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