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 alle domande in base alle conversazioni negli spazi di Chat con l'IA generativa di 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 viene menzionata.

L'app Chat utilizza tutti i messaggi inviati nello spazio come origine dati e knowledge base: quando qualcuno fa una domanda, l'app Chat controlla se sono state condivise risposte in precedenza e poi ne condivide una. Se non viene trovata alcuna risposta, viene visualizzato il messaggio "Non posso 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 in uno spazio di onboarding e assistenza per i dipendenti:

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  Figura 1. Charlie aggiunge l'app Chat dell'assistente di conoscenza AI a uno spazio di Chat.

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  Figura 2. Dana chiede se l'azienda offre corsi di oratoria.
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  Figura 3. L'app di chat dell'assistente AI per la conoscenza chiede a Vertex AI con Gemini di rispondere alla domanda di Dana in base alla cronologia delle conversazioni dello spazio di chat e poi condivide la risposta.

Prerequisiti

• Un account Google Workspace Business o Enterprise con accesso a Google Chat.

• Accedi ai servizi Google Cloud per:

  • Crea un progetto Google Cloud.
  • Collega un account di fatturazione Google Cloud al progetto Cloud. Per sapere se hai accesso, consulta Autorizzazioni necessarie per abilitare la fatturazione.
  • Utilizza chiamate non autenticate di funzioni Google Cloud, che puoi verificare determinando se la tua organizzazione Google Cloud utilizza la condivisione con restrizioni del dominio.

  Se necessario, chiedi all'amministratore di Google Cloud l'accesso o l'autorizzazione.

• Se utilizzi Google Cloud CLI, un ambiente di sviluppo Node.js configurato per funzionare con gcloud CLI. Consulta Configurazione di un ambiente di sviluppo Node.js.

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.
  • Continua a imparare dalle conversazioni in corso in uno spazio di Chat.
• Ascoltare e rispondere ai messaggi in uno spazio di Chat in tempo reale anche quando non vengono inviati messaggi direttamente all'app Chat.
• Rendi persistenti i messaggi scrivendo e leggendo da un database Firestore.
• Se non riesci a trovare una risposta a una domanda, semplifica la collaborazione in uno spazio di Chat menzionando i gestori dello spazio.

Architettura

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

L'app di Chat dell'assistente di conoscenza basata sull'IA funziona nel seguente modo:

• Un utente aggiunge l'app Chat dell'assistente AI con conoscenza 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 e poi li archivia in un database Firestore.

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

  4. L'app Chat pubblica un messaggio di introduzione 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 dell'app.

        Se Vertex AI con Gemini non è in grado di rispondere alla domanda, l'app Chat pubblica un messaggio che indica che non è possibile trovare una risposta alla domanda nella cronologia dello spazio di Chat.

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

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

  1. L'app Chat invia una richiesta di rinnovo dell'abbonamento chiamando il metodo subscriptions.patch nell'API Google Workspace Events.

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

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

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

Esamina i prodotti utilizzati dall'app di chat dell'assistente di conoscenza AI

L'app di chat dell'assistente di conoscenza AI utilizza i seguenti prodotti Google Workspace e Google Cloud:

• API Vertex AI con Gemini: una piattaforma di IA generativa basata su Gemini. L'app di chat dell'assistente di conoscenza basata sull'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 virtuale basato sull'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 la visualizzazione in Chat, ad esempio il nome e l'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 poter rilevare e rispondere alle domande anche se non sono menzionati.
• Firestore: un database di documenti serverless. L'assistente di conoscenza basato sull'IA dell'app Chat utilizza Firestore per archiviare i dati dei 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: consente di creare architetture basate su eventi senza dover implementare, personalizzare o gestire l'infrastruttura di base. L'app Chat dell'assistente virtuale basato sull'IA utilizza Eventarc per instradare gli eventi da Pub/Sub a uno spazio Chat e alla funzione Cloud che riceve ed elabora gli eventi di sottoscrizione.
• Cloud Functions: un servizio di calcolo serverless leggero che consente di creare funzioni autonome a uso specifico in grado di rispondere agli eventi di interazione e abbonamento di Chat senza la necessità di gestire un ambiente server o di runtime. L'app di chat dell'assistente di conoscenza AI utilizza due funzioni Cloud denominate:
  • app: ospita l'endpoint HTTP a cui Chat invia gli eventi di interazione e come piattaforma di calcolo per eseguire la logica che elabora e risponde a questi eventi.
  • eventsApp: riceve ed elabora gli eventi dello spazio Chat come i messaggi da un abbonamento Pub/Sub.
  Cloud Functions utilizza i seguenti prodotti Google Cloud per creare e ospitare risorse di calcolo:
  • Cloud Build: una piattaforma di integrazione, distribuzione e deployment continua completamente gestita 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.

Crea 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 l'intera durata del progetto.

3. Nel campo Località, fai clic su Sfoglia per visualizzare le località potenziali per il progetto. Quindi, fai clic su Seleziona.
   Attenzione: non riesci a trovare la tua organizzazione Google Workspace?
   Ciò significa che non hai eseguito l'accesso a un account Google Workspace. Alcune delle funzionalità descritte nella documentazione per gli sviluppatori di Google Workspace sono disponibili solo per i progetti associati a un'organizzazione.
4. Fai clic su Crea. La console Google Cloud passa alla pagina Dashboard e il progetto viene creato entro 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 configurato, attiva Cloud Shell.
  Attiva Cloud Shell
• Shell locale: per utilizzare un ambiente di sviluppo locale, installa e inizializza l'interfaccia a riga di comando gcloud.
  Per creare un progetto Cloud, utilizza il comando gcloud projects create:

  gcloud projects create PROJECT_ID

  Sostituisci PROJECT_ID impostando l'ID del progetto che vuoi creare.

Abilita la fatturazione per il progetto Cloud

Se non riesci a collegare un account di fatturazione, significa che non disponi delle autorizzazioni necessarie per apportare questa modifica. Per ulteriori informazioni, consulta Autorizzazioni richieste per attivare la fatturazione.

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 attivare 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 corrente 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

Configurare l'autenticazione e l'autorizzazione

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

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

Configura la schermata per il consenso OAuth, specifica gli ambiti e registra la tua app

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

   Vai alla schermata per il consenso OAuth

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

3. In Nome app, digita AI knowledge assistant.

4. In Indirizzo email dell'assistenza utente, seleziona il tuo indirizzo email o un gruppo Google appropriato.

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

6. Fai clic su Salva e continua.

7. Fai clic su Aggiungi o rimuovi ambiti. Viene visualizzato un riquadro con un elenco di ambiti per ogni API che hai attivato nel tuo 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 Salva e continua.

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

Creare le credenziali dell'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, ad esempio us-central1. In un secondo momento, quando crei le due Funzioni Cloud, devi impostare la regione su questo valore.
   • PROJECT_ID: l'ID progetto 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 Events di Google Workspace per iscriversi a eventi in uno spazio Chat, come i messaggi, e inviare notifiche all'app 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 una sottoscrizione predefinita.

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, fai clic su Aggiungi entità in AUTORIZZAZIONI.

   2. In Aggiungi entità, in Nuove entità, digita [e-mail].

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

   4. Fai clic su Salva.

Interfaccia a riga di comando gcloud

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

   gcloud pubsub topics create events-api

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

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

Crea il database Firestore

Il database Firestore persiste e recupera i dati dagli spazi di Chat, come i messaggi. 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 di chat dell'assistente virtuale AI utilizza un modello di dati NoSQL basato su documenti organizzati in raccolte. Per scoprire di più, consulta la sezione Modello di dati di Firestore.

Il seguente diagramma è una panoramica del modello di dati dell'assistente virtuale basato sull'IA dell'app Chat:

La raccolta principale 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 Chat.

Visualizzare le definizioni di raccolte, documenti e campi

spaces

Uno spazio di Chat che include l'app di chat dell'assistente di conoscenza AI.

Campi
Document ID	String ID univoco di uno spazio specifico. Una parte del nome della risorsa dello spazio nell'API Chat.
messages	Subcollection of Documents (messages) Messaggi inviati nello spazio di Chat. Corrisponde al Document ID di un message in Firebase.
spaceName	String 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 ID	String ID univoco di un messaggio specifico.
name	String Il nome univoco di un messaggio nell'API Chat. Corrisponde al nome della risorsa del messaggio nell'API Chat.
text	String Il corpo del testo del messaggio.
time	String (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 ID	String ID univoco di un utente specifico.
accessToken	String Il token di accesso concesso durante l'autorizzazione utente OAuth 2.0 utilizzato per chiamare le API Google Workspace.
refreshToken	String 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 nativa.

4. Fai clic su Continua.

5. Configura il database:

   1. In Assegna un nome al database, lascia 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 posizione o la località nelle vicinanze delle funzioni Cloud Functions dell'app Chat.

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 Firestore, ad esempio us-central1. Per ottenere prestazioni ottimali, seleziona la stessa località o una località vicina a quella delle Funzioni Cloud dell'app Chat.

Creare e implementare l'app Chat

Ora che il progetto Google Cloud è stato creato e configurato, puoi compilare e implementare l'app Chat. In questa sezione, svolgi i seguenti passaggi:

1. Crea ed esegui il deployment di due funzioni Cloud. Uno per rispondere agli eventi di interazione con Chat e uno per rispondere agli eventi Pub/Sub.
2. Crea ed esegui il deployment di un'app di Chat nella pagina di configurazione dell'API Google Chat.

Crea ed esegui il deployment delle funzioni Cloud Functions

In questa sezione, crei ed esegui il deployment di due funzioni Cloud 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 Chat, come i messaggi di Pub/Sub.

Insieme, queste funzioni Cloud costituiscono la logica di applicazione dell'assistente di conoscenza AI dell'app Chat.

Se vuoi, prima di creare le funzioni Cloud, prenditi un momento per esaminare e familiarizzare con il codice di esempio ospitato su GitHub.

Visualizza su GitHub

Crea ed esegui il deployment di app

Console Google Cloud

1. Scarica il codice da GitHub sotto forma di 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 Funzione Cloud Run.
   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 contatto, elimina il testo predefinito e inserisci app.

11. In Codice sorgente, seleziona Carica file 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. Cloud Functions copia quindi i file del componente nella funzione Cloud.

13. In File ZIP, carica il file ZIP scaricato da GitHub, estratto e compresso di nuovo:

    1. Fai clic su Sfoglia.
    2. Individua e seleziona il file ZIP.
    3. Fai clic su Apri.

14. Fai clic su Esegui il deployment.

    Si apre la pagina Dettagli di Cloud Functions e la funzione viene visualizzata con due indicatori di avanzamento: uno per la compilazione e uno per il servizio. Quando entrambi gli indicatori di avanzamento scompaiono e vengono sostituiti da un segno di spunta, la funzione è dipiattaforma e 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, 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 quando hai creato le 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 sull'ID progetto Cloud.
   2. Imposta il valore di location sulla regione della funzione Cloud, ad esempio us-central1.

5. Esegui il deployment della funzione Cloud 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 della regione della funzione Cloud 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 Funzione Cloud Run.
   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 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 tutti.
   7. Fai clic su Avanti.

4. In Runtime, seleziona Node.js 20.

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

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

7. In Posizione Cloud Storage, fai clic su Sfoglia.

8. Seleziona il bucket in cui hai caricato il file ZIP quando hai creato la funzione Cloud 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 di Cloud Functions e la funzione viene visualizzata con tre indicatori di avanzamento: uno per la compilazione, uno per il servizio e uno per l'attivatore. Quando tutti e tre gli indicatori di avanzamento scompaiono e vengono sostituiti da un segno di spunta, la funzione è dispiattata e pronta.

12. Modifica il codice di esempio 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, 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 quando hai creato le 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 sull'ID del progetto Cloud.
   2. Imposta il valore di location sulla regione della funzione Cloud, 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 della regione della funzione Cloud 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 delle Funzioni Cloud, fai clic su app.

3. Fai clic su Attiva.

4. Copia l'URL.

Interfaccia a riga di comando gcloud

1. Descrivi la funzione Cloud 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 sulla tua app di Chat, incluso il nome dell'app di Chat e l'URL di attivazione della funzione Cloud dell'app di Chat a cui invia gli eventi di interazione di Chat.

1. Nella console Google Cloud, fai clic su Menu > Altri prodotti > Google Workspace > Libreria di 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 endpoint HTTP.

8. In URL endpoint HTTP, 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 l'app di chat a utenti 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 che indica che la configurazione è stata salvata e che l'app Chat è pronta per il test.

Testare l'app Chat

Prova l'app Chat dell'assistente per la conoscenza basata sull'IA in uno spazio Chat con messaggi ponendo domande a cui l'app può rispondere.

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

• Aggiungi l'app di Chat dell'assistente AI a uno spazio di Chat esistente e fai domande pertinenti per lo spazio.
• Crea uno spazio di Chat e pubblica alcuni messaggi da utilizzare come origine dati. I messaggi possono essere ricavati da Gemini con un prompt come Answer 20 common onboarding questions employees ask their teams. In alternativa, puoi incollare alcuni paragrafi della guida Panoramica dello sviluppo con Chat e poi porre domande in merito.

Per questo tutorial, creiamo uno spazio di Chat e incolliamo alcuni paragrafi della guida Panoramica dello sviluppo con Chat.

1. Apri Google Chat.

   Vai a Google Chat

2. Crea 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, consulta la guida sulla panoramica dello sviluppo con Chat.

   2. Copia e incolla i contenuti della guida nello spazio di Chat che hai creato.

4. Aggiungi l'app di Chat dell'assistente AI:

   1. Nella barra di composizione del messaggio, digita @AI knowledge assistant e nel menu di suggerimenti visualizzato, seleziona l'app Chat dell'assistente virtuale basato sull'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. Esamina le autorizzazioni richieste dall'app Chat dell'assistente virtuale basato sull'IA. Per concederle, 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 di conoscenza basata sull'IA risponde.

   3. Se la risposta non è accurata o sufficiente, fai clic su Richiedi assistenza per contribuire a migliorare la cronologia delle conversazioni dell'IA. L'app di chat dell'assistente di conoscenza AI menziona un gestore dello spazio e gli chiede di rispondere alla domanda. La prossima volta, l'app Chat dell'assistente virtuale basato sull'IA saprà la risposta.

Considerazioni, scelte di architetture alternative e passaggi successivi

Questa sezione esamina altri modi in cui è possibile creare l'app di chat dell'assistente virtuale con l'IA.

Firestore, Cloud Storage o chiamata a 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 il rendimento rispetto all'utilizzo 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 causare il raggiungimento dei limiti di quota API da parte dell'app Chat.

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

Cloud Storage è un'alternativa a Firestore. Ogni spazio in cui è attiva l'app Chat dell'assistente AI ha il proprio oggetto, che è un file di testo contenente tutti i messaggi dello 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.

Risoluzione dei problemi

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 tua 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.

Attenzione: l'eliminazione di un progetto ha i seguenti effetti:

• L'intero contenuto del progetto viene eliminato. Se hai utilizzato un progetto esistente per questo tutorial, quando lo elimini, elimini anche qualsiasi altro lavoro che hai svolto nel progetto.
• Gli ID progetto personalizzati non sono più disponibili. Quando hai creato questo progetto, potresti aver creato un ID progetto personalizzato che vuoi utilizzare in futuro. Per conservare gli URL che utilizzano l'ID progetto, ad esempio un URL su appspot.com, elimina le risorse selezionate all'interno del progetto anziché eliminare l'intero progetto.

Se intendi esplorare più tutorial e guide rapide, puoi riutilizzare i progetti ed evitare così di superare i limiti di quota.

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 e fai clic su Elimina .
3. Nella finestra di dialogo, digita l'ID progetto e fai clic su Chiudi per eliminare il progetto.

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