Mit einer Gemini AI-Chat-App Fragen basierend auf Chat-Unterhaltungen beantworten
Mit Sammlungen den Überblick behalten
Sie können Inhalte basierend auf Ihren Einstellungen speichern und kategorisieren.
In dieser Anleitung erfahren Sie, wie Sie eine Google Chat-App erstellen, die Antworten
Fragen basierend auf Unterhaltungen in Chatbereichen mit generativer KI
KI basiert auf Vertex AI mit Gemini. Die Chat App verwendet
Google Workspace Events API und Pub/Sub, um Fragen zu erkennen und zu beantworten
in Echtzeit gepostet werden, auch wenn sie
nicht erwähnt wird.
Die Chat App verwendet alle im Gruppenbereich gesendeten Nachrichten als
Datenquelle und Wissensdatenbank: Wenn jemand eine Frage stellt,
Die Chat-App sucht nach zuvor geteilten Antworten und dann
teilt einen. Wenn keine Antwort gefunden wird, wird gesagt, dass keine Antwort möglich ist. Bei jeder Antwort
Nutzer können auf eine Aktionsschaltfläche für Zubehör klicken, um einen Administrator des Gruppenbereichs @erwähnen und eine Anfrage zu stellen
um eine Antwort zu erhalten. Mithilfe von Gemini-KI passt sich die Google Chat App
Durch fortlaufende Schulung von Unterhaltungen in Projektbereichen wird die Wissensdatenbank erweitert.
dem sie hinzugefügt wird.
So funktioniert die Google Chat App beim Onboarding von Mitarbeitenden
und Support:
<ph type="x-smartling-placeholder"></ph>
Abbildung 1: Charlie fügt einem Chatbereich den KI-Assistenten hinzu.
Abbildung 2: Dana fragt, ob das Unternehmen Schulungen für Vorträge anbietet.
Abbildung 3: Die Chat-App des KI-Wissensassistenten fordert Vertex AI mit Gemini auf, Danas Frage basierend auf dem Unterhaltungsverlauf des Chatbereichs zu beantworten und die Antwort dann zu teilen.
Chat-App mit generativer KI erstellen
Fragen zu beantworten, die auf dem Wissen basieren, das im Chatbereich geteilt wurde
Unterhaltungen.
Mit generativer KI:
<ph type="x-smartling-placeholder">
</ph>
Erkennen und beantworten Sie die Fragen Ihrer Mitarbeitenden.
Kontinuierlich aus aktuellen Unterhaltungen in einem Chat lernen
Leerzeichen.
Nachrichten in einem Chatbereich in Echtzeit abhören und beantworten
auch wenn die Chat-App nicht direkt
Nachricht gesendet.
Nachrichten durch Schreiben und Lesen aus einer Firestore-Datenbank beibehalten.
Zusammenarbeit in einem Chatbereich durch Erwähnen des Gruppenbereichs erleichtern
wenn keine Antwort auf eine Frage gefunden wird.
Architektur
Das folgende Diagramm zeigt die Architektur von Google Workspace und
Vom KI-Wissensassistenten verwendete Google Cloud-Ressourcen
Chat-App.
Die Chat-App des KI-Wissensassistenten funktioniert so:
Ein Nutzer fügt die Chat-App des KI-Wissensassistenten hinzu.
mit einem Chatbereich:
Die Chat-App fordert die
Nutzer, der es dem Chatbereich hinzugefügt hat, um
Authentifizierung und Autorisierung.
Die Chat App ruft die Nachrichten des Gruppenbereichs ab, indem sie
durch Aufrufen der Methode spaces.messages.list in der Chat API und
und speichert die abgerufenen Nachrichten
dann in einer Firestore-Datenbank.
Die Chat-App ruft die
subscriptions.create-Methode in der Google Workspace Events API, um zu starten
auf Ereignisse wie Nachrichten im Gruppenbereich. Die
Der Benachrichtigungsendpunkt des Abos ist ein Pub/Sub-Thema,
Eventarc, um das Ereignis an die Chat App weiterzuleiten.
Die Chat-App postet eine Einführungsnachricht an
den Gruppenbereich.
Ein Nutzer im Chatbereich postet eine Nachricht:
Die Chat-App empfängt die Nachricht in Echtzeit.
aus dem Pub/Sub-Thema.
Die Chat-App fügt die Nachricht Firestore hinzu.
Datenbank.
Wenn ein Nutzer die Nachricht später bearbeitet oder löscht, wird der
Die Chat-App empfängt das aktualisierte oder gelöschte Ereignis
in Echtzeit erstellt und anschließend in Firestore aktualisiert oder gelöscht wird.
Datenbank.
Die Chat-App sendet die Nachricht an Vertex AI
mit Gemini:
Der Prompt weist Vertex AI mit Gemini an, zu prüfen, ob die Nachricht
eine Frage enthält. Falls ja, beantwortet Gemini die Fragen
für den in Firestore gespeicherten Nachrichtenverlauf des Chatbereichs
und die Google Chat App sendet die Nachricht dann an die
Chatbereich. Falls nicht, antworte nicht.
Wenn Vertex AI mit Gemini die Frage beantwortet,
Die Chat-App veröffentlicht die
Antworten Sie durch Aufrufen der spaces.messages.create-Methode in
Chat API mit App-Authentifizierung
Wenn Vertex AI mit Gemini die Frage nicht beantworten kann,
In der Chat-App wird ein
dass er keine Antwort auf diese Frage in
Verlauf des Chatbereichs.
Nachrichten enthalten immer eine zusätzliche Aktionsschaltfläche, über die Nutzer
Dadurch wird die Chat-App
Sie können den Administrator des Gruppenbereichs @erwähnen und ihn um eine Antwort bitten.
Die Chat-App erhält eine Lebenszyklusbenachrichtigung von
die Google Workspace Events API, die das Chatbereich-Abo
läuft bald ab:
Die Chat-App sendet eine Anfrage zum Verlängern des
durch Aufrufen der Methode subscriptions.patch im
Google Workspace Events API
Die Google Chat App wird aus Google Chat entfernt
Gruppenbereich:
Die Chat-App löscht das Abo, indem Sie
durch Aufrufen der Methode subscriptions.delete im
Google Workspace Events API
Die Chat-App löscht den Chat
Daten des Raums aus Firestore.
Produkte ansehen, die von der Chat-App des KI-Wissensassistenten verwendet werden
Die Chat-App des KI-Wissensassistenten nutzt die
folgenden Google Workspace- und Google Cloud-Produkten:
Vertex AI API mit Gemini:
Eine auf generativer KI basierende Plattform auf Basis von Gemini. Der KI-Wissensassistent
Die Chat-App nutzt die Vertex AI API mit Gemini, um
erkennen, verstehen und beantworten.
Chat API:
Eine API zum Entwickeln von Google Chat-Apps, die Nachrichten empfangen und darauf antworten
Chat-Interaktionsereignisse wie Nachrichten Die KI
Die Chat-App des Wissensassistenten verwendet die Chat API für Folgendes:
<ph type="x-smartling-placeholder">
</ph>
Von Google Chat gesendete Interaktionsereignisse empfangen und darauf reagieren.
In einem Gruppenbereich gesendete Nachrichten auflisten.
Sie können in einem Gruppenbereich Antworten auf Nutzerfragen posten.
Konfigurieren Sie Attribute, die bestimmen, wie sie in
Chat, z. B. Name und Avatar.
Google Workspace Events API:
Mit dieser API können Sie Ereignisse abonnieren und
Änderungsbenachrichtigungen in allen Google Workspace-Anwendungen. Die
Der KI-Wissensassistent in der Chat-App nutzt die
Google Workspace Events API, um auf Nachrichten zu warten, die in einem
Chatbereich, damit Fragen erkannt und beantwortet werden können, selbst wenn
nicht erwähnt wird.
Firestore:
Serverlose Dokumentendatenbank. Der KI-Wissensassistent
Chat-App verwendet Firestore zum Speichern von Daten zu Nachrichten
die in einem Chatbereich gesendet wurden.
Pub/Sub:
Pub/Sub ist ein asynchroner und skalierbarer Messaging-Dienst, der
die Nachrichten von Diensten generieren,
die diese Nachrichten verarbeiten. Die
Die Chat-App des KI-Wissensassistenten nutzt Pub/Sub, um
Aboereignisse aus Chatbereichen empfangen.
Eventarc
Mit Eventarc können Sie ereignisgesteuerte Architekturen erstellen,
Implementierung, Anpassung oder Wartung der vorhandenen Infrastruktur. Die KI
der Wissensassistent in der Chat-App nutzt Eventarc, um
und Ereignisse aus Pub/Sub
an einen Chatbereich weiterleiten
Cloud Functions-Funktion, die die Aboereignisse empfängt und verarbeitet
Cloud Functions:
Ein einfacher serverloser Computing-Dienst, mit dem Sie
zweckgebundenen, eigenständigen Funktionen, die auf Chat reagieren können
Interaktions- und Aboereignisse, ohne dass ein Server oder eine Laufzeit verwaltet werden muss.
zu verbessern. Der KI-Wissensassistent in der Chat-App
verwendet zwei Cloud Functions-Funktionen mit den Namen:
<ph type="x-smartling-placeholder">
</ph>
app: Hosten Sie den von Chat gesendeten HTTP-Endpunkt.
Interaktionsereignisse an und als Computing-Plattform,
um Logik auszuführen, die
diese Ereignisse zu verarbeiten und darauf zu reagieren.
eventsApp: Empfängt und verarbeitet den Chatbereich
wie Nachrichten aus einem Pub/Sub-Abo.
Cloud Functions verwendet die folgenden Google Cloud-Produkte zum Erstellen und
Host-Rechenressourcen:
<ph type="x-smartling-placeholder">
</ph>
Cloud Build:
Eine vollständig verwaltete Plattform für Continuous Integration, Continuous Delivery und Continuous Deployment
zum Ausführen automatisierter Builds.
Cloud Run:
Eine vollständig verwaltete Umgebung zum Ausführen von Containeranwendungen
Umgebung vorbereiten
In diesem Abschnitt erfahren Sie, wie Sie ein Google Cloud-Projekt für die
Chat-App.
Aktivieren Sie in der Google Cloud Console die Google Chat API, die Vertex AI API,
Cloud Functions API, Firestore API, Cloud Build API
die Pub/Sub API, die Google Workspace Events API, die Eventarc API
und die Cloud Run Admin API.
Aktivieren Sie die APIs in den richtigen
Cloud-Projekt und klicken Sie dann auf Weiter.
Aktivieren Sie die richtigen APIs und klicken Sie dann auf Aktivieren.
gcloud-CLI
Legen Sie gegebenenfalls das aktuelle Cloud-Projekt auf das Projekt fest,
Erstellt:
gcloud config set project PROJECT_ID
Ersetzen Sie PROJECT_ID durch die Projekt-ID des
Cloud-Projekt, das Sie erstellt haben.
die Google Chat API, die Vertex AI API, die Cloud Functions API
die Firestore API, die Cloud Build API, die Pub/Sub API
Google Workspace Events API, Eventarc API und Cloud Run Admin
API:
Durch Authentifizierung und Autorisierung kann das
Zugriff auf Ressourcen der Chat-App in Google Workspace und
Google Cloud
In dieser Anleitung veröffentlichen Sie die Google Chat App intern,
Platzhalterinformationen dürfen verwendet werden. Vor der Veröffentlichung
Google Chat App extern, Platzhalterinformationen ersetzen durch
für den Zustimmungsbildschirm.
OAuth-Zustimmungsbildschirm konfigurieren, Bereiche angeben und App registrieren
Gehen Sie in der Google Cloud Console zu
Menümenu>APIs und Dienste>OAuth-Zustimmungsbildschirm.
Wählen Sie unter Nutzertyp die Option Intern aus und klicken Sie dann auf Erstellen.
Geben Sie unter App-NameAI knowledge assistant ein.
Wählen Sie unter Nutzer-Support-E-Mail Ihre E-Mail-Adresse oder eine geeignete
Google-Gruppe.
Geben Sie unter Kontaktdaten des Entwicklers Ihre E-Mail-Adresse ein.
Klicken Sie auf Speichern und fortfahren.
Klicken Sie auf Bereiche hinzufügen oder entfernen. Ein Steuerfeld mit einer Liste der Bereiche wird angezeigt
für jede API, die Sie in Ihrem Cloud-Projekt aktiviert haben.
Fügen Sie unter Bereiche manuell hinzufügen den folgenden Bereich ein:
https://www.googleapis.com/auth/chat.messages
Klicken Sie auf Zu Tabelle hinzufügen.
Klicken Sie auf Aktualisieren.
Klicken Sie auf Speichern und fortfahren.
Sehen Sie sich die Zusammenfassung der App-Registrierung an und klicken Sie dann auf Zurück zum Dashboard.
OAuth-Client-ID-Anmeldedaten erstellen
Gehen Sie in der Google Cloud Console zu
Menümenu>APIs und Dienste>Anmeldedaten.
REGION: Region der Cloud Functions-Funktion, z. B. us-central1
Wenn Sie später die beiden Cloud Functions-Funktionen erstellen, müssen Sie deren
Region diesen Wert an.
PROJECT_ID: die Projekt-ID des Cloud-Projekts
die Sie erstellt haben.
Klicken Sie auf Erstellen.
Klicken Sie im Fenster OAuth-Client erstellt auf JSON herunterladen.
Speichere die heruntergeladene Datei als client_secrets.json. Später, wenn Sie
die beiden Cloud Functions-Funktionen verwenden, fügen Sie jeweils die Datei client_secrets.json ein
Bereitstellung.
Klicken Sie auf OK.
Pub/Sub-Thema erstellen
Das Pub/Sub-Thema funktioniert mit
Google Workspace Events API, um Ereignisse in einem Chat zu abonnieren
Nachrichten senden und die Chat App direkt benachrichtigen
.
So erstellen Sie das Pub/Sub-Thema:
Google Cloud Console
Gehen Sie in der Google Cloud Console zu
Menümenu>Pub/Sub.
Wählen Sie unter Verschlüsselung die Option Von Google verwalteter Verschlüsselungsschlüssel aus.
Klicken Sie auf Erstellen. Das Pub/Sub-Thema wird angezeigt.
Damit dieses Pub/Sub-Thema und die Google Workspace Events API funktionieren
IAM-Nutzer für Google Chat die Berechtigung zum Posten an
das Pub/Sub-Thema:
Klicken Sie im Bereich events-api unter BERECHTIGUNGEN auf
Hauptkonto hinzufügen.
Geben Sie unter Hauptkonten hinzufügen in Neue Hauptkonten Folgendes ein:
chat-api-push@system.gserviceaccount.com
Wählen Sie unter Rollen zuweisen unter Rolle auswählen die Option Pub/Sub aus.
>Pub/Sub-Publisher.
Klicken Sie auf Speichern.
gcloud-CLI
Erstellen Sie ein Pub/Sub-Thema mit der Themen-ID events-api:
gcloud pubsub topics create events-api
Dem Chat-IAM-Nutzer die Berechtigung zum Posten von Beiträgen erteilen
das Pub/Sub-Thema:
Die Firestore-Datenbank wird beibehalten und ruft
Daten aus Chatbereichen, z. B. Nachrichten. Sie definieren die Daten nicht
, der implizit im Beispielcode von den model/message.js- und
services/firestore-service.js Dateien.
Die Datenbank der Chat-App für KI-Wissensassistent
NoSQL-Datenmodell basierend auf
classDokumente
organisiert in
collections_bookmarkSammlungen. Weitere Informationen finden Sie unter
Firestore-Datenmodell:
Das folgende Diagramm bietet einen Überblick über den KI-Wissensassistenten.
Datenmodell der Chat-App:
Das Stammverzeichnis enthält zwei Sammlungen:
spaces, wobei jedes Dokument einen Chatbereich darstellt, der
der Chat-App hinzugefügt wird. Jede Nachricht wird durch
dargestellt durch ein Dokument in der Untersammlung messages.
users, wobei jedes Dokument einen Nutzer darstellt, der den
Chat-App mit einem Chatbereich verknüpfen.
Sammlungs-, Dokument- und Felddefinitionen ansehen
spaces
Ein Chatbereich mit der Chat-App des KI-Wissensassistenten.
Felder
Document ID
String Eindeutige ID eines bestimmten Gruppenbereichs. Ein Teil des Ressourcennamens des Gruppenbereichs in der Chat API.
messages
Subcollection of Documents (messages) Im Chatbereich gesendete Nachrichten. Entspricht dem Document ID einer message in Firebase.
spaceName
String Der eindeutige Name des Gruppenbereichs in der Chat API. Entspricht dem Ressourcennamen des Gruppenbereichs in der Chat API.
messages
Nachrichten, die im Chatbereich gesendet wurden.
Felder
Document ID
String Eindeutige ID einer bestimmten Nachricht.
name
String Der eindeutige Name einer Nachricht in der Chat API. Entspricht dem Ressourcennamen der Nachricht in der Chat API.
text
String Text der Nachricht.
time
String (Timestamp format) Der Zeitpunkt, zu dem die Nachricht erstellt wurde.
users
Nutzer, die die Chat-App des KI-Wissensassistenten einem Chatbereich hinzugefügt haben.
Felder
Document ID
String Eindeutige ID eines bestimmten Nutzers.
accessToken
String Das Zugriffstoken, das während der OAuth 2.0-Nutzerautorisierung zum Aufrufen von Google Workspace APIs gewährt wurde.
refreshToken
String Das Aktualisierungstoken, das während der OAuth 2.0-Nutzerautorisierung gewährt wurde.
So erstellen Sie die Firestore-Datenbank:
Google Cloud Console
Gehen Sie in der Google Cloud Console zu
Menümenu>Firestore.
Klicken Sie unter Firestore-Modus auswählen auf Nativer Modus.
Klicken Sie auf Weiter.
Konfigurieren Sie die Datenbank:
Behalten Sie unter Datenbank benennen als Datenbank-ID den Wert (default) bei.
Wählen Sie unter Standorttyp die Option Region aus.
Geben Sie unter Region eine Region für die Datenbank an, z. B.
us-central1 Für eine optimale Leistung wählen Sie denselben oder einen
Standort als Cloud Functions-Funktionen der Chat-App.
Klicken Sie auf Datenbank erstellen.
gcloud-CLI
Erstellen Sie eine Firestore-Datenbank im nativen Modus:
Ersetzen Sie LOCATION durch den Namen eines Firestores.
Region wie
als us-central1. Für eine optimale Leistung wählen Sie denselben oder einen
Standort als Cloud Functions-Funktionen der Chat-App.
Chat-App erstellen und bereitstellen
Nachdem Sie Ihr Google Cloud-Projekt erstellt und konfiguriert haben, können Sie
und stellen Sie die Chat-App bereit. In diesem Abschnitt führen Sie
Folgendes:
Zwei Cloud Functions-Funktionen erstellen und bereitstellen. Einer zum Antworten auf den Chat
Interaktionsereignisse und eines zum Reagieren auf Pub/Sub-Ereignisse.
Chat-App in der Google Chat API erstellen und bereitstellen
Konfigurationsseite aufrufen.
Cloud Functions-Funktionen erstellen und bereitstellen
In diesem Abschnitt erstellen Sie zwei Cloud Functions-Funktionen mit den Namen:
app: zum Hosten und Ausführen der
Code, der auf Ereignisse reagiert, die von Google Chat als HTTP empfangen werden
-Anfragen.
eventsApp: Empfängt und verarbeitet den Chatbereich
wie Nachrichten aus Pub/Sub.
Zusammen bilden diese Cloud Functions-Funktionen den KI-Wissensassistenten.
Die Anwendungslogik der Chat-App.
Optional: Bevor Sie Cloud Functions-Funktionen erstellen, nehmen Sie sich einen Moment Zeit,
mit dem auf GitHub gehosteten Beispielcode vertraut machen.
Der extrahierte Ordner enthält alle Google Workspace-Beispiele
zu erstellen.
Gehen Sie im extrahierten Ordner zum
google-chat-samples-main/node/ai-knowledge-assistant-Verzeichnis.
Im Verzeichnis google-chat-samples/node/ai-knowledge-assistant
fügen Sie die Datei client_secrets.json hinzu, die Sie beim
OAuth-Client-ID-Anmeldedaten erstellt
zur Authentifizierung und Autorisierung an.
Inhalt des Ordners ai-knowledge-assistant in eine ZIP-Datei komprimieren
-Datei.
Das Stammverzeichnis der ZIP-Datei muss Folgendes enthalten:
Dateien und Ordner:
.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/
Gehen Sie in der Google Cloud Console zu
Menümenu>Cloud Functions.
Prüfen Sie, ob das Google Cloud-Projekt für Ihr
Die Chat-App ist ausgewählt.
Klicken Sie auf add_boxFunktion erstellen.
Richten Sie auf der Seite Funktion erstellen Ihre Funktion ein:
Wählen Sie unter Umgebung die Option 2. Generation aus.
Geben Sie unter Funktionsnameapp ein.
Wählen Sie unter Region eine Region aus, z. B. us-central1. Diese Region
muss mit der Region übereinstimmen, die Sie in der autorisierten Weiterleitungs-URI festgelegt haben, wenn
ich
OAuth-Client-ID-Anmeldedaten erstellt
zur Authentifizierung und Autorisierung an.
Wählen Sie unter Triggertyp die Option HTTPS aus.
Wählen Sie unter Authentication (Authentifizierung) die Option
Nicht authentifizierte Aufrufe zulassen
Klicken Sie auf Weiter.
Wählen Sie unter Laufzeit die Option Node.js 20 aus.
Löschen Sie unter Einstiegspunkt den Standardtext und geben Sie
app
Wählen Sie unter Quellcode die Option ZIP-Upload aus.
Führen Sie unter Ziel-Bucket folgende Schritte aus:
Erstellen
oder wählen Sie einen Bucket aus:
Klicken Sie auf Durchsuchen.
Wählen Sie einen Bucket aus.
Klicken Sie auf Auswählen.
Google Cloud lädt die ZIP-Datei in die Komponentendateien hoch und extrahiert sie.
in diesem Bucket. Cloud Functions kopiert die Komponentendateien dann
die Cloud Functions-Funktion.
Laden Sie in Zip file (ZIP-Datei) die ZIP-Datei hoch, die Sie von GitHub heruntergeladen haben.
extrahiert und wieder komprimiert:
Klicken Sie auf Durchsuchen.
Gehen Sie zur ZIP-Datei und wählen Sie sie aus.
Klicken Sie auf Öffnen.
Klicken Sie auf Bereitstellen.
Die Seite Cloud Functions-Details wird geöffnet und die Funktion wird angezeigt.
mit zwei Fortschrittsanzeigen: eine für den Build und eine für den Dienst.
Wenn beide Fortschrittsanzeigen verschwinden und durch eine Überprüfung ersetzt werden
ist die Funktion
bereitgestellt und bereit.
Bearbeiten Sie den Beispielcode, um Konstanten festzulegen:
Klicken Sie auf der Seite Cloud Functions-Details auf Bearbeiten.
Klicken Sie auf Weiter.
Wählen Sie unter Quellcode den Inline-Editor aus.
Öffnen und bearbeiten Sie die Datei env.js im Inline-Editor:
<ph type="x-smartling-placeholder"></ph>
Legen Sie den Wert von project auf Ihren
Cloud-Projekt-ID.
Legen Sie den Wert von location auf den Wert der Cloud Functions-Funktion fest.
region [Region],
wie us-central1.
Wechseln Sie in das Verzeichnis, das den Code für dieses KI-Wissen enthält
Assistant Chat-App:
cd google-chat-samples/node/ai-knowledge-assistant
Im Verzeichnis google-chat-samples/node/ai-knowledge-assistant
fügen Sie die Datei client_secrets.json hinzu, die Sie beim
OAuth-Client-ID-Anmeldedaten erstellt
zur Authentifizierung und Autorisierung an.
Bearbeiten Sie die Datei env.js, um Umgebungsvariablen festzulegen:
Legen Sie den Wert von project auf Ihr Cloud-Projekt fest
ID.
Legen Sie den Wert von location auf den Wert der Cloud Functions-Funktion fest.
region wie
us-central1.
Stellen Sie die Cloud Functions-Funktion in Google Cloud bereit:
Prüfen Sie, ob das Google Cloud-Projekt für Ihr
Die Chat-App ist ausgewählt.
Klicken Sie auf add_boxFunktion erstellen.
Richten Sie auf der Seite Funktion erstellen Ihre Funktion ein:
Wählen Sie unter Umgebung die Option 2. Generation aus.
Geben Sie unter FunktionsnameeventsApp ein.
Wählen Sie unter Region eine Region aus, z. B. us-central1. Diese Region
muss mit der Region übereinstimmen, die Sie in der autorisierten Weiterleitungs-URI festgelegt haben, wenn
ich
OAuth-Client-ID-Anmeldedaten erstellt
zur Authentifizierung und Autorisierung an.
Wählen Sie unter Triggertyp die Option Cloud Pub/Sub aus.
Wählen Sie unter Cloud Pub/Sub topic (Cloud Pub/Sub-Thema) den Namen des Pub/Sub-Themas aus,
mit dem Format
projects/PROJECT/topics/events-api, wobei
PROJECT ist die ID Ihres Cloud-Projekts.
Wenn eine Nachricht angezeigt wird, die mit Service account(s) might not have
enough permissions to deploy the function with the selected
trigger. beginnt, klicken Sie auf Alle gewähren.
Klicken Sie auf Weiter.
Wählen Sie unter Laufzeit die Option Node.js 20 aus.
Löschen Sie unter Einstiegspunkt den Standardtext und geben Sie
eventsApp
Wählen Sie unter Quellcode die Option Zip aus Cloud Storage aus.
Klicken Sie unter Cloud Storage-Speicherort auf Durchsuchen.
Wählen Sie den Bucket aus, in den Sie die ZIP-Datei beim Erstellen der Datei hochgeladen haben.
Cloud Functions-Funktion app
Klicken Sie auf die hochgeladene ZIP-Datei.
Klicken Sie auf Auswählen.
Klicken Sie auf Bereitstellen.
Die Seite Cloud Functions-Details wird geöffnet und die Funktion wird angezeigt.
drei Fortschrittsanzeigen: eine für den Build, eine für den Dienst,
und eine für den Trigger. Wenn alle drei Fortschrittsanzeigen verschwinden
und durch ein Häkchen ersetzt werden, ist die Funktion bereitgestellt und bereit.
Bearbeiten Sie den Beispielcode, um Konstanten festzulegen:
Klicken Sie auf der Seite Cloud Functions-Details auf Bearbeiten.
Klicken Sie auf Weiter.
Wählen Sie unter Quellcode den Inline-Editor aus.
Öffnen und bearbeiten Sie die Datei env.js im Inline-Editor:
<ph type="x-smartling-placeholder"></ph>
Legen Sie den Wert von project auf Ihren
Cloud-Projekt-ID.
Legen Sie den Wert von location auf den Wert der Cloud Functions-Funktion fest.
region [Region],
wie us-central1.
Klicken Sie auf Bereitstellen.
gcloud-CLI
Wechseln Sie in der gcloud CLI zum Verzeichnis, falls Sie sich noch nicht dort befinden.
der den Code für dieses KI-Wissen enthält,
Assistant Chat-App, die Sie zuvor
geklont aus GitHub:
cd google-chat-samples/node/ai-knowledge-assistant
Im Verzeichnis google-chat-samples/node/ai-knowledge-assistant
fügen Sie die Datei client_secrets.json hinzu, die Sie beim
OAuth-Client-ID-Anmeldedaten erstellt
zur Authentifizierung und Autorisierung an.
Bearbeiten Sie die Datei env.js, um Umgebungsvariablen festzulegen:
Legen Sie den Wert von project auf Ihr Cloud-Projekt fest
ID.
Legen Sie den Wert von location auf den Wert der Cloud Functions-Funktion fest.
region wie
us-central1.
Stellen Sie die Cloud Functions-Funktion in Google Cloud bereit:
Klicken Sie in der Liste der Cloud Functions-Funktionen in der Spalte Name auf
app
Klickbasierter Trigger
Kopieren Sie die URL.
gcloud-CLI
Beschreiben Sie die Cloud Functions-Funktion app:
gcloud functions describe app
Kopieren Sie das Attribut url.
Chat-App in der Google Cloud Console konfigurieren
In diesem Abschnitt erfahren Sie, wie Sie die Chat API in der
Google Cloud Console mit Informationen
zu Ihrer Chat-App,
einschließlich des Namens der Chat-App
und die Trigger-URL der Cloud der Chat-App
Funktion, an die Chat-Interaktionsereignisse gesendet werden.
Klicken Sie in der Google Cloud Console auf das Dreistrich-Menü.
menu>Weitere Produkte>Google Workspace>Produktbibliothek>Google Chat API>Verwalten>Konfiguration.
Geben Sie unter App-NameAI knowledge assistant ein.
Geben Sie unter Avatar-URLhttps://fonts.gstatic.com/s/i/short-term/release/googlesymbols/live_help/default/24px.svg ein.
Geben Sie unter BeschreibungAnswers questions with AI ein.
Stellen Sie die Ein/Aus-Schaltfläche Interaktive Funktionen aktivieren auf „Ein“.
Wählen Sie unter Funktionen die Option Gruppenbereichen und Gruppenunterhaltungen beitreten aus.
Wählen Sie unter Verbindungseinstellungen die Option App-URL aus.
Fügen Sie unter App-URL die Trigger-URL aus der Cloud Functions-Funktion app ein.
formatiert als
https://REGION-PROJECT_ID.cloudfunctions.net/app
Dabei ist REGION die Region der Cloud Functions-Funktion, z. B. us-central1PROJECT_ID ist die Projekt-ID des
Cloud-Projekt, das Sie erstellt haben.
Wähle unter Sichtbarkeit die Option
Diese Chat-App für bestimmte Personen und Gruppen in Ihrem
Workspace-Domain und geben Sie Ihre E-Mail-Adresse ein.
Wählen Sie optional unter Logs die Option Fehler in Logging protokollieren aus.
Klicken Sie auf Speichern. Es wird eine Meldung angezeigt, in der die Konfiguration gespeichert ist.
Die Chat-App ist
testen können.
Chat App testen
Teste die Chat-App des KI-Wissensassistenten in einer
Chatbereich mit Nachrichten, indem Sie Fragen stellen, die die KI
Wissensassistent die Chat-App beantworten kann.
So kannst du den KI-Wissensassistenten testen
Chat-App:
Fügen Sie die Chat-App des KI-Wissensassistenten einem
bestehenden Chatbereich an und stellen Sie Fragen,
in diesem Bereich.
Erstellen Sie einen Chatbereich und posten Sie einige Nachrichten zur Verwendung als
Datenquelle verwendet werden. Nachrichten können aus folgenden Quellen stammen:
Gemini mit einem Prompt wie
Answer 20 common onboarding questions employees ask their teams. Oder
können Sie ein paar Absätze aus dem
Übersicht über die Entwicklung mit Google Chat
und dann Fragen dazu stellen.
Kopieren Sie den Inhalt des Leitfadens und fügen Sie ihn in den Chatbereich ein
die Sie erstellt haben.
Fügen Sie die Chat-App des KI-Wissensassistenten hinzu:
Geben Sie in der Eingabezeile @AI knowledge assistant ein und in das Feld
angezeigt wird, wähle den KI-Wissensassistenten aus.
Chat-App und drücken Sie enter.
Es erscheint eine Meldung mit der Frage, ob du den KI-Wissensassistenten hinzufügen möchtest
Chat-App mit dem Gruppenbereich. Klicken Sie auf Zu Gruppenbereich hinzufügen.
Wenn Sie die Chat App zum ersten Mal hinzufügen
an einen Gruppenbereich senden möchten, müssen Sie die Authentifizierung und Autorisierung für die
Chat-App:
Klicken Sie auf Konfigurieren.
Ein neues Browserfenster oder ein neuer Tab wird geöffnet, in dem Sie aufgefordert werden, eine
Google-Konto. Wählen Sie das Konto aus, mit dem Sie testen möchten.
Überprüfen Sie die Berechtigungen, die der KI-Wissensassistent
Chat-App-Anfragen Klicken Sie auf
Zulassen.
Die Meldung You may close this page now. wird angezeigt.
Schließen Sie das Browserfenster oder den Tab und kehren Sie zur
Chatbereich.
Fragen stellen:
Geben Sie in der Leiste zum Verfassen von Nachrichten eine Frage wie
What are Google Chat apps?
Der KI-Wissensassistent in der Chat App antwortet.
Optional: Wenn die Antwort nicht richtig oder nicht ausreichend ist, kann die KI
Unterhaltungsverlauf verbessern, klicken
contact_supportHilfe
Der KI-Wissensassistent in der Chat App erwähnt
ein Administrator des Gruppenbereichs und bittet ihn, die Frage zu beantworten. Beim nächsten Mal
KI-Wissensassistent in der Chat-App
die Antwort!
Überlegungen, alternative Architekturoptionen und nächste Schritte
In diesem Abschnitt werden weitere Möglichkeiten erläutert, wie der KI-Wissensassistent
Eine Chat-App kann entwickelt werden.
Firestore, Cloud Storage oder das Aufrufen von List Messages in der Chat API
In dieser Anleitung wird empfohlen, Daten des Chatbereichs zu speichern, z. B.
in einer Firestore-Datenbank zu senden, da die Leistung im Vergleich zu
durch Aufrufen der Methode list für die Message
mit der Chat API, sobald die
Die Chat-App beantwortet eine Frage. Außerdem können Sie
list messages kann wiederholt dazu führen, dass
Chat-App, um API-Kontingentlimits zu erreichen.
Wenn jedoch der Unterhaltungsverlauf eines Chatbereichs
kann die Nutzung von Firestore teuer werden.
<ph type="x-smartling-placeholder"></ph>
Cloud Storage
ist eine Alternative zu Firestore. Der KI-Wissensassistent
Die Chat-App ist aktiv in erhält ihr eigenes Objekt und jedes Objekt
ist eine Textdatei, die alle Nachrichten im Gruppenbereich enthält. Der Vorteil von
Bei diesem Ansatz kann der vollständige Inhalt der Textdatei an Vertex
und Gemini gleichzeitig nutzen. Der Nachteil ist jedoch, dass es mehr Arbeit erfordert,
Sie können den Unterhaltungsverlauf aktualisieren, da Sie nicht an ein Objekt in Cloud anhängen können.
Speicherplatz ersetzen. Dieser Ansatz ist nicht sinnvoll, wenn Sie regelmäßig
Nachrichtenverlauf aktualisieren. Es wäre aber eine gute Wahl, wenn Sie eine Batch-Aktualisierung
den Nachrichtenverlauf regelmäßig abrufen, z. B. einmal pro Woche.
Fehlerbehebung
Wenn eine Google Chat-App oder
card gibt einen Fehler zurück. Der Parameter
In der Chatoberfläche wird die Meldung „Ein Fehler ist aufgetreten“ angezeigt.
oder „Ihre Anfrage kann nicht verarbeitet werden.“ Manchmal kann die Chat-UI
Es wird zwar keine Fehlermeldung angezeigt, aber die Chat-App oder
die Karte zu einem unerwarteten Ergebnis führt. z. B. wird eine Kartennachricht
erscheinen.
Auch wenn in der Chat-Benutzeroberfläche möglicherweise keine Fehlermeldung angezeigt wird,
beschreibende Fehlermeldungen und Protokolldaten stehen zur Fehlerbehebung zur Verfügung.
wenn die Fehlerprotokollierung für Chat-Apps aktiviert ist. Hilfe bei der Anzeige:
Debugging und Beheben von Fehlern finden Sie unter
Google Chat-Fehler beheben
Bereinigen
Um zu vermeiden, dass Ihrem Google Cloud-Konto Gebühren für
Ressourcen, die in dieser Anleitung verwendet werden, empfehlen wir, dass Sie den
Cloud-Projekt
Wechseln Sie in der Google Cloud Console zur Seite Ressourcen verwalten. Klicken Sie auf
Menümenu>IAM und Verwaltung>Ressourcen verwalten.