Répondre à des questions en fonction de conversations Chat avec une application Chat avec Gemini AI
Restez organisé à l'aide des collections
Enregistrez et classez les contenus selon vos préférences.
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"></ph>
Figure 1. Charlie ajoute l'application Chat d'assistant de connaissances par l'IA à un espace Chat.
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.
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
l'espace de stockage.
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 Chat
L'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 applications
Si 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 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 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.
Cloud Functions crée et utilise les produits Google Cloud suivants
des ressources de calcul hôtes:
<ph type="x-smartling-placeholder">
</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
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:
gcloudconfigsetprojectPROJECT_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:
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
Menumenu>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
Menumenu>API et Services>Identifiants.
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.
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 fichier client_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
Menumenu>Pub/Sub.
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:
gcloudpubsubtopicscreateevents-api
Autoriser l'utilisateur IAM de Chat à publier sur
le sujet Pub/Sub:
La base de données Firestore pour conserver et récupérer
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
classdocuments
organisées en
collections_bookmarkcollections. Pour en savoir plus, consultez
Modèle de données Firestore.
Le 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
représentées par un document de la sous-collection messages.
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) 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
Menumenu>Firestore.
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:
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.
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 fichier client_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
Menumenu>Cloud Functions.
Assurez-vous que le projet Google Cloud de votre
L'application Chat est sélectionnée.
Cliquez sur add_boxCréer 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.
Passez au répertoire qui contient le code de ces connaissances sur l'IA
Application Chat de l'Assistant Google:
cdgoogle-chat-samples/node/ai-knowledge-assistant
Dans le répertoire google-chat-samples/node/ai-knowledge-assistant,
ajoutez le fichier client_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
Assurez-vous que le projet Google Cloud de votre
L'application Chat est sélectionnée.
Cliquez sur add_boxCréer 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:
cdgoogle-chat-samples/node/ai-knowledge-assistant
Dans le répertoire google-chat-samples/node/ai-knowledge-assistant,
ajoutez le fichier client_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
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:
gcloudfunctionsdescribeapp
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.
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 exemple us-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.
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 sur enter.
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 You may close this page now. s'affiche.
Fermez la fenêtre ou l'onglet du navigateur, puis revenez à la
Espace Chat.
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
contact_supportObtenir 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. De plus, 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
Menumenu>IAM et Administrateur>Gérer les ressources.
Sauf indication contraire, le contenu de cette page est régi par une licence Creative Commons Attribution 4.0, et les échantillons de code sont régis par une licence Apache 2.0. Pour en savoir plus, consultez les Règles du site Google Developers. Java est une marque déposée d'Oracle et/ou de ses sociétés affiliées.
Dernière mise à jour le 2024/08/20 (UTC).
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