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 basata su Vertex AI con Gemini. L'app Chat utilizza l'API Google Workspace Eventi e Pub/Sub per riconoscere e rispondere alle domande pubblicate negli spazi di Chat in tempo reale, anche quando non vengono menzionate.

L'app Chat utilizza tutti i messaggi inviati nello spazio come origine dati e knowledge base: quando qualcuno pone una domanda, l'app Chat verifica la presenza di risposte condivise in precedenza e poi ne condivide una. Se non viene trovata una risposta, significa che non può rispondere. In ogni risposta, gli utenti possono fare clic sul pulsante di azione di un 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 sua knowledge base man mano che si addestra continuamente sulle conversazioni negli spazi a cui viene aggiunta.

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

  • Menzionare l'app AI Knowledge Assistant si aggiunge a uno spazio.
    Figura 1. Carlo aggiunge a uno spazio di Chat l'app Chat dell'assistente della conoscenza dell'IA.
  • Dana fa una domanda.
    Figura 2. Dana chiede se l'azienda offre corsi di formazione in pubblico.
  • L'app di chat con l'Assistente informativo IA risponde alla domanda.
    Figura 3. L'app di Chat dell'assistente della conoscenza dell'IA 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

Obiettivi

  • Creare un'app di Chat che utilizzi l'IA generativa per rispondere a domande basate sulle conoscenze condivise nelle conversazioni nello spazio di Chat.
  • Con l'IA generativa:
    • Rileva e rispondi alle domande dei dipendenti.
    • Apprendi continuamente dalle conversazioni in corso in uno spazio di Chat.
  • Ascolta e rispondi ai messaggi in uno spazio di Chat in tempo reale, anche quando non hai ricevuto un messaggio diretto con l'app Chat.
  • Mantieni i messaggi scrivendo e leggendo da un database Firestore.
  • Agevola la collaborazione in uno spazio di Chat menzionando i gestori dello spazio quando non viene trovata una risposta a una domanda.

Architettura

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

Diagramma dell'architettura per l'app Chat Assistente della conoscenza IA

L'app Chat con l'Assistente informativo IA funziona in questo modo:

  • Un utente aggiunge l'app Chat di Assistente della conoscenza IA a uno spazio di Chat:

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

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

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

    4. L'app Chat pubblica un messaggio introduttivo nello 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 in un secondo momento un utente modifica o elimina il messaggio, 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 e all'app Google Chat, quindi invia il messaggio allo spazio di Chat. In caso contrario, non rispondere.

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

        Se Vertex AI con Gemini non riesce a rispondere alla domanda, l'app Chat pubblica un messaggio in cui viene spiegato che non può trovare una risposta a quella domanda nella cronologia dello spazio di Chat.

        I messaggi includono sempre un pulsante di azione accessorio su cui gli utenti possono fare clic, per cui l'app Chat @menziona un gestore dello spazio con la richiesta di rispondere.

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

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

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

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

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

Esamina i prodotti utilizzati dall'app Chat con l'assistente della conoscenza IA

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

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

prepara l'ambiente

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

Creare un progetto Google Cloud

Console Google Cloud

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

    Vai a Crea un progetto

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

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

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

Interfaccia a riga di comando gcloud

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

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

Abilita la fatturazione per il progetto cloud

Console Google Cloud

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

    Vai a Fatturazione per i miei progetti

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

Interfaccia a riga di comando gcloud

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

    Sostituisci quanto segue:

    • PROJECT_ID è l'ID progetto del progetto Cloud per cui 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 Eventi, l'API Eventarc e l'API Cloud Run Admin.

    Abilita le API

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

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

Interfaccia a riga di comando gcloud

  1. Se necessario, imposta l'attuale progetto Cloud 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 Eventi, l'API Eventarc e l'API Cloud Run Admin:

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

Configura autenticazione e autorizzazione

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

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

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

    Vai alla schermata per il consenso OAuth

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

  3. In Nome app, digita AI knowledge assistant.

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

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

  6. Fai clic su Salva e continua.

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

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

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

  9. Fai clic su Aggiungi alla tabella.

  10. Fai clic su Update (Aggiorna).

  11. Fai clic su Salva e continua.

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

Crea credenziali ID client OAuth

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

    Vai a Credenziali

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

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

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

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

  6. In URI 1, digita quanto segue:

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

    Sostituisci quanto segue:

    • REGION: la regione della funzione Cloud Functions, ad esempio us-central1. In seguito, quando crei le due funzioni Cloud Functions, devi impostare la regione su questo valore.
    • PROJECT_ID: l'ID 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 con il nome client_secrets.json. In seguito, quando crei le due funzioni Cloud Functions, includi il file client_secrets.json in ogni deployment.

  10. Fai clic su Ok.

crea l'argomento Pub/Sub

L'argomento Pub/Sub funziona con l'API Google Workspace dagli eventi per sottoscrivere eventi in uno spazio di 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 un abbonamento predefinito.

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

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

  7. Affinché questo argomento Pub/Sub e l'API Google WorkspaceEvents funzionino insieme, concedi all'utente IAM di Chat l'autorizzazione a pubblicare nell'argomento Pub/Sub:

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

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

    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 argomento events-api:

    gcloud pubsub topics create events-api

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

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

Crea il database Firestore

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

Il database dell'app Chat dell'assistente informativo IA utilizza un modello di dati NoSQL basato su documenti organizzati in raccolte. Per ulteriori informazioni, consulta Modello dei dati di Firestore.

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

Modello dei dati del database Firestore.

La radice contiene due raccolte:

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

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

Visualizza le definizioni di raccolte, documenti e campi

spaces

Uno spazio di Chat che include l'app Chat con l'assistente della conoscenza IA.

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

messages

Messaggi inviati nello spazio di Chat.

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

users

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

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

Ecco come creare il database Firestore:

Console Google Cloud

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

    Vai a Firestore

  2. Fai clic su Crea database.

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

  4. Fai clic su Continua.

  5. Configura il database:

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

    2. In Tipo di località, seleziona Regione.

    3. In Regione, specifica una regione per il database, ad esempio us-central1. Per ottenere prestazioni ottimali, seleziona la stessa località o vicina a 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 di Cloud Functions dell'app Chat.

Creare ed eseguire il deployment dell'app Chat

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

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

Crea ed esegui il deployment di Cloud Functions

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

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

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

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

Visualizza su GitHub

Crea ed esegui il deployment di app

Console Google Cloud

  1. Scarica il codice da GitHub come file ZIP.

    Scarica il file ZIP

  2. Estrai il file ZIP scaricato.

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

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

  4. Nella directory google-chat-samples/node/ai-knowledge-assistant, aggiungi il file client_secrets.json che hai scaricato quando hai creato le 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 radice 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 sia selezionato il progetto Google Cloud per l'app Chat.

  7. Fai clic su Crea funzione.

  8. Nella pagina Crea funzione, imposta la funzione:

    1. In Ambiente, seleziona 2a generazione.
    2. In Nome funzione, digita app.
    3. In Regione, seleziona una regione, ad esempio us-central1. Questa regione deve corrispondere a quella impostata nell'URI di reindirizzamento autorizzato quando hai creato le credenziali dell'ID client OAuth per l'autenticazione e l'autorizzazione.
    4. In Tipo di attivatore, seleziona HTTPS.
    5. In Autenticazione, seleziona Consenti chiamate non autenticate.
    6. Tocca Next (Avanti).

  9. In Runtime, seleziona Node.js 20.

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

  11. In Codice sorgente, seleziona Caricamento postale.

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

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

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

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

    1. Fai clic su Sfoglia.
    2. 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 build e uno per il servizio. Quando entrambi gli indicatori di avanzamento scompaiono e vengono sostituiti da un segno di spunta, il deployment della funzione è stato eseguito ed è pronta.

  15. Modifica il codice campione per impostare le costanti:

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

  16. Fai clic su Esegui il deployment.

Interfaccia a riga di comando gcloud

  1. Clona il codice da GitHub:

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

  2. Passa alla directory che contiene il codice per questa app di Chat di assistente delle conoscenze dell'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 sul tuo ID progetto Cloud.
    2. Imposta il valore di location sull'regione della funzione Cloud Functions, ad esempio us-central1.

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

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

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

Crea ed esegui il deployment di eventsApp

Console Google Cloud

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

    Vai a Cloud Functions

    Assicurati che sia selezionato il progetto Google Cloud per l'app Chat.

  2. Fai clic su Crea funzione.

  3. Nella pagina Crea funzione, imposta la funzione:

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

  4. In Runtime, seleziona Node.js 20.

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

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

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

  8. Seleziona il bucket in cui hai caricato il file ZIP al momento della creazione della funzione Cloud Functions app.

  9. Fai clic sul file ZIP che hai caricato.

  10. Fai clic su Seleziona.

  11. Fai clic su Esegui il deployment.

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

  12. Modifica il codice campione per impostare le costanti:

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

  13. Fai clic su Esegui il deployment.

Interfaccia a riga di comando gcloud

  1. In gcloud CLI, se non l'hai già fatto, passa alla directory che contiene il codice per questa app di Chat dell'assistente delle conoscenze dell'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 sul tuo ID progetto Cloud.
    2. Imposta il valore di location sull'regione della funzione Cloud Functions, ad esempio us-central1.

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

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

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

Copia l'URL di trigger della funzione Cloud Functions app

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

Console Google Cloud

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

    Vai a Cloud Functions

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

  3. Fai clic su Attiva.

  4. Copia l'URL.

Interfaccia a riga di comando gcloud

  1. Descrivi la funzione Cloud Functions app:

    gcloud functions describe app

  2. Copia la proprietà url.

Configurare l'app Chat nella console Google Cloud

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

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

    Vai alla configurazione dell'API Chat

  2. In Nome app, digita AI knowledge assistant.

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

  4. In Descrizione, digita Answers questions with AI.

  5. Fai clic sull'opzione Attiva funzionalità interattive per attivare l'opzione.

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

  7. In Impostazioni di connessione, seleziona URL app.

  8. In URL app, incolla l'URL di trigger dalla funzione Cloud Functions app formattata come 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 questa app di chat disponibile a persone e gruppi specifici nel tuo dominio Workspace e inserisci il tuo indirizzo email.

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

  11. Fai clic su Salva. Viene visualizzato un messaggio di configurazione salvata, a indicare che l'app Chat è pronta per essere testata.

Testare l'app Chat

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

Ecco alcuni modi per testare l'AI Knowledge Assistant App Chat:

  • Aggiungi l'app Chat di Assistente della conoscenza IA a uno spazio di Chat esistente e poni domande pertinenti a questo spazio.
  • Creare uno spazio di Chat e pubblicare alcuni messaggi da utilizzare come origine dati. I messaggi possono provenire da Gemini con un prompt come Answer 20 common onboarding questions employees ask their teams.. In alternativa, puoi incollare alcuni paragrafi dalla guida alla panoramica di Sviluppare con Chat e fare domande al riguardo.

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. Creare uno spazio di Chat:

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

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

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

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

    5. Fai clic su Crea.

  3. Aggiungi messaggi da utilizzare come origine dati:

    1. In un browser web, consulta la guida Panoramica dello sviluppo con Chat.

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

  4. Aggiungi l'app Chat dell'Assistente informativo IA:

    1. Nella barra di scrittura del messaggio, digita @AI knowledge assistant e, nel menu dei suggerimenti visualizzato, seleziona l'app Chat di AI Knowledge Assistant e premi enter.

    2. Viene visualizzato un messaggio che ti chiede se vuoi aggiungere l'app Chat di Assistente informativo IA allo spazio. 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 il quale stai eseguendo il test.
      3. Esamina le autorizzazioni richieste dall'app Chat dell'Assistente della conoscenza 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 del messaggio, digita una domanda come What are Google Chat apps?

    2. L'app Chat di AI Knowledge Assistant risponde.

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

Considerazioni, scelte di architettura alternativa e passaggi successivi

Questa sezione passa in rassegna altri modi per creare l'app Chat con l'Assistente informativo IA.

Firestore, Cloud Storage o chiamate ai messaggi Elenco nell'API Chat

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

Tuttavia, se la cronologia delle conversazioni di uno spazio di 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 della conoscenza IA riceve il proprio oggetto, che è un file di testo che contiene tutti i messaggi nello spazio. Il vantaggio di questo approccio è che l'intero contenuto del file di testo può essere inviato a Vertex AI con Gemini contemporaneamente, ma lo svantaggio è che l'aggiornamento della cronologia delle conversazioni richiede più lavoro perché non è possibile aggiungere elementi a 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 aggiornandola periodicamente, ad esempio una volta alla settimana.

Risolvi il problema

Quando un'app o una scheda Google Chat restituisce un errore, nell'interfaccia di Chat viene visualizzato il messaggio "Si è verificato un problema" o "Impossibile elaborare la richiesta". A volte nell'interfaccia utente di Chat non vengono visualizzati messaggi di errore, ma l'app o la scheda Chat produce un risultato imprevisto; ad esempio, è possibile che non venga visualizzato un messaggio di scheda.

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 la registrazione degli errori per le app di Chat è attivata. Per informazioni su visualizzazione, debug e correzione degli errori, consulta l'articolo Risolvere gli errori di Google Chat.

Esegui la pulizia

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

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

    Vai a Resource Manager

  2. Nell'elenco dei progetti, seleziona quello da eliminare e fai clic su Elimina .
  3. Nella finestra di dialogo, digita l'ID progetto e fai clic su Arresta per eliminare il progetto.