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Utilizza il task Vertex AI per incorporare l'IA generativa

Questa integrazione di esempio contiene un flusso da utilizzare come sottointegrazione per interagire con i modelli Google Cloud Vertex AI. Prima di utilizzare il seguente esempio di codice, assicurati che siano soddisfatti tutti i prerequisiti.

Esempio di codice

{
  "triggerConfigs": [
    {
      "label": "API Trigger",
      "startTasks": [
        {
          "taskId": "1"
        }
      ],
      "properties": {
        "Trigger name": "vertex-ai-task_API_1"
      },
      "triggerType": "API",
      "triggerNumber": "1",
      "triggerId": "api_trigger/vertex-ai-task_API_1",
      "description": "As inputs, we are only adding TextPrompt and ModelId. You can set Model ID for different Google models, such as text-bison, chat-bison, etc.",
      "position": {
        "x": -210
      }
    }
  ],
  "taskConfigs": [
    {
      "task": "Vertex AI - Predict",
      "taskId": "4",
      "parameters": {
        "request": {
          "key": "request",
          "value": {
            "stringValue": "$`Task_4_request`$"
          }
        },
        "projectsId": {
          "key": "projectsId",
          "value": {
            "stringValue": "$ProjectId$"
          }
        },
        "endpoint": {
          "key": "endpoint",
          "value": {
            "stringValue": "$endpoint$"
          }
        },
        "locationsId": {
          "key": "locationsId",
          "value": {
            "stringValue": "$Region$"
          }
        },
        "response": {
          "key": "response",
          "value": {
            "stringArray": {
              "stringValues": [
                "$`Task_4_response`$"
              ]
            }
          }
        },
        "taskTemplateId": {
          "key": "taskTemplateId",
          "value": {
            "stringValue": "2b5513a2-f3f4-4ac6-918e-8ea55b53cbb8"
          }
        }
      },
      "nextTasks": [
        {
          "taskId": "3"
        }
      ],
      "taskExecutionStrategy": "WHEN_ALL_SUCCEED",
      "displayName": "Vertex AI - Predict (Preview)",
      "description": "This is the actual Vertex AI API call with the variables we\u0027ve previously setup. Notice that under authentication, you need to have a Service Account with Vertex AI Predict IAM permissions.",
      "taskTemplate": "Vertex AI - Predict",
      "externalTaskType": "NORMAL_TASK",
      "position": {
        "x": -208,
        "y": 256
      }
    },
    {
      "task": "FieldMappingTask",
      "taskId": "1",
      "parameters": {
        "FieldMappingConfigTaskParameterKey": {
          "key": "FieldMappingConfigTaskParameterKey",
          "value": {
            "jsonValue": "{\n  \"@type\": \"type.googleapis.com/enterprise.crm.eventbus.proto.FieldMappingConfig\",\n  \"mappedFields\": [{\n    \"inputField\": {\n      \"fieldType\": \"STRING_VALUE\",\n      \"transformExpression\": {\n        \"initialValue\": {\n          \"baseFunction\": {\n            \"functionType\": {\n              \"baseFunction\": {\n                \"functionName\": \"GET_PROJECT_ID\"\n              }\n            }\n          }\n        }\n      }\n    },\n    \"outputField\": {\n      \"referenceKey\": \"$ProjectId$\",\n      \"fieldType\": \"STRING_VALUE\",\n      \"cardinality\": \"OPTIONAL\"\n    }\n  }, {\n    \"inputField\": {\n      \"fieldType\": \"STRING_VALUE\",\n      \"transformExpression\": {\n        \"initialValue\": {\n          \"baseFunction\": {\n            \"functionType\": {\n              \"baseFunction\": {\n                \"functionName\": \"GET_REGION\"\n              }\n            }\n          }\n        }\n      }\n    },\n    \"outputField\": {\n      \"referenceKey\": \"$Region$\",\n      \"fieldType\": \"STRING_VALUE\",\n      \"cardinality\": \"OPTIONAL\"\n    }\n  }, {\n    \"inputField\": {\n      \"fieldType\": \"STRING_VALUE\",\n      \"transformExpression\": {\n        \"initialValue\": {\n          \"referenceValue\": \"$endpoint$\"\n        },\n        \"transformationFunctions\": [{\n          \"functionType\": {\n            \"stringFunction\": {\n              \"functionName\": \"CONCAT\"\n            }\n          },\n          \"parameters\": [{\n            \"initialValue\": {\n              \"referenceValue\": \"$ModelId$\"\n            }\n          }]\n        }]\n      }\n    },\n    \"outputField\": {\n      \"referenceKey\": \"$endpoint$\",\n      \"fieldType\": \"STRING_VALUE\",\n      \"cardinality\": \"OPTIONAL\"\n    }\n  }, {\n    \"inputField\": {\n      \"fieldType\": \"JSON_VALUE\",\n      \"transformExpression\": {\n        \"initialValue\": {\n          \"referenceValue\": \"$PalmPromptRequest$\"\n        },\n        \"transformationFunctions\": [{\n          \"functionType\": {\n            \"jsonFunction\": {\n              \"functionName\": \"RESOLVE_TEMPLATE\"\n            }\n          }\n        }]\n      }\n    },\n    \"outputField\": {\n      \"referenceKey\": \"$`Task_4_request`$\",\n      \"fieldType\": \"JSON_VALUE\",\n      \"cardinality\": \"OPTIONAL\"\n    }\n  }]\n}"
          }
        }
      },
      "nextTasks": [
        {
          "taskId": "4"
        }
      ],
      "taskExecutionStrategy": "WHEN_ALL_SUCCEED",
      "displayName": "Set Prompt Parameters",
      "description": "In here, we are setting the required variables for the Vertex AI task. The actual payload is set using the resolve_template function from a pre-defined Local Variable called PalmPromptRequest.",
      "externalTaskType": "NORMAL_TASK",
      "position": {
        "x": -210,
        "y": 126
      }
    },
    {
      "task": "FieldMappingTask",
      "taskId": "3",
      "parameters": {
        "FieldMappingConfigTaskParameterKey": {
          "key": "FieldMappingConfigTaskParameterKey",
          "value": {
            "jsonValue": "{\n  \"@type\": \"type.googleapis.com/enterprise.crm.eventbus.proto.FieldMappingConfig\",\n  \"mappedFields\": [{\n    \"inputField\": {\n      \"fieldType\": \"JSON_VALUE\",\n      \"transformExpression\": {\n        \"initialValue\": {\n          \"referenceValue\": \"$`Task_4_response`.predictions$\"\n        },\n        \"transformationFunctions\": [{\n          \"functionType\": {\n            \"jsonFunction\": {\n              \"functionName\": \"GET_ELEMENT\"\n            }\n          },\n          \"parameters\": [{\n            \"initialValue\": {\n              \"literalValue\": {\n                \"intValue\": \"0\"\n              }\n            }\n          }]\n        }, {\n          \"functionType\": {\n            \"jsonFunction\": {\n              \"functionName\": \"GET_PROPERTY\"\n            }\n          },\n          \"parameters\": [{\n            \"initialValue\": {\n              \"literalValue\": {\n                \"stringValue\": \"content\"\n              }\n            }\n          }]\n        }]\n      }\n    },\n    \"outputField\": {\n      \"referenceKey\": \"$Content$\",\n      \"fieldType\": \"STRING_VALUE\",\n      \"cardinality\": \"OPTIONAL\"\n    }\n  }]\n}"
          }
        }
      },
      "taskExecutionStrategy": "WHEN_ALL_SUCCEED",
      "displayName": "Map Prompt Response",
      "description": "Finally, we are mapping just the content of the Vertex AI task output as the final integration Output. ",
      "externalTaskType": "NORMAL_TASK",
      "position": {
        "x": -210,
        "y": 378
      }
    }
  ],
  "integrationParameters": [
    {
      "key": "TextPrompt",
      "dataType": "STRING_VALUE",
      "displayName": "TextPrompt",
      "inputOutputType": "IN"
    },
    {
      "key": "Region",
      "dataType": "STRING_VALUE",
      "defaultValue": {
        "stringValue": "us-central1"
      },
      "displayName": "Region"
    },
    {
      "key": "ProjectId",
      "dataType": "STRING_VALUE",
      "displayName": "ProjectId"
    },
    {
      "key": "`Task_4_request`",
      "dataType": "JSON_VALUE",
      "defaultValue": {
        "jsonValue": "{\n}"
      },
      "displayName": "`Task_4_request`",
      "isTransient": true,
      "producer": "1_4",
      "jsonSchema": "{\n  \"$schema\": \"http://json-schema.org/draft-07/schema#\",\n  \"type\": \"object\",\n  \"properties\": {\n    \"instances\": {\n      \"type\": \"array\"\n    },\n    \"parameters\": {\n      \"type\": \"object\"\n    }\n  }\n}"
    },
    {
      "key": "`Task_4_response`",
      "dataType": "JSON_VALUE",
      "displayName": "`Task_4_response`",
      "isTransient": true,
      "producer": "1_4",
      "jsonSchema": "{\n  \"$schema\": \"http://json-schema.org/draft-07/schema#\",\n  \"type\": \"object\",\n  \"properties\": {\n    \"deployedModelId\": {\n      \"type\": \"string\"\n    },\n    \"modelVersionId\": {\n      \"type\": \"string\"\n    },\n    \"model\": {\n      \"type\": \"string\"\n    },\n    \"predictions\": {\n      \"type\": \"array\"\n    },\n    \"modelDisplayName\": {\n      \"type\": \"string\"\n    }\n  }\n}"
    },
    {
      "key": "ModelId",
      "dataType": "STRING_VALUE",
      "defaultValue": {
        "stringValue": "text-bison@001"
      },
      "displayName": "ModelId",
      "inputOutputType": "IN"
    },
    {
      "key": "endpoint",
      "dataType": "STRING_VALUE",
      "defaultValue": {
        "stringValue": "publishers/google/models/"
      },
      "displayName": "endpoint"
    },
    {
      "key": "PalmPromptRequest",
      "dataType": "JSON_VALUE",
      "defaultValue": {
        "jsonValue": "{\n  \"instances\": [{\n    \"prompt\": \"$TextPrompt$\"\n  }],\n  \"parameters\": {\n    \"temperature\": 0.2,\n    \"maxOutputTokens\": 768.0,\n    \"topP\": 0.8,\n    \"topK\": 40.0\n  }\n}"
      },
      "displayName": "PalmPromptRequest",
      "jsonSchema": "{\n  \"$schema\": \"http://json-schema.org/draft-04/schema#\",\n  \"type\": \"object\",\n  \"properties\": {\n    \"instances\": {\n      \"type\": \"array\",\n      \"items\": {\n        \"type\": \"object\",\n        \"properties\": {\n          \"prompt\": {\n            \"type\": \"string\"\n          }\n        }\n      }\n    },\n    \"parameters\": {\n      \"type\": \"object\",\n      \"properties\": {\n        \"topK\": {\n          \"type\": \"number\"\n        },\n        \"temperature\": {\n          \"type\": \"number\"\n        },\n        \"maxOutputTokens\": {\n          \"type\": \"number\"\n        },\n        \"topP\": {\n          \"type\": \"number\"\n        }\n      }\n    }\n  }\n}"
    },
    {
      "key": "Content",
      "dataType": "STRING_VALUE",
      "displayName": "Content",
      "inputOutputType": "OUT"
    }
  ]
}

Flusso di integrazione di esempio

L'immagine seguente mostra un layout di esempio dell'editor di integrazione per questo esempio di codice di integrazione.

Carica ed esegui l'integrazione di esempio

Per caricare ed eseguire l'integrazione di esempio, svolgi i seguenti passaggi:

1. Salva l'esempio di integrazione come file .json sul tuo sistema.
2. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Integrazione delle applicazioni.

   Vai ad Application Integration

3. Nel menu di navigazione, fai clic su Integrations (Integrazioni). Viene visualizzata la pagina Integrazioni.
4. Seleziona un'integrazione esistente o creane una nuova facendo clic su Crea integrazione.

   Se stai creando una nuova integrazione:

   1. Inserisci un nome e una descrizione nella finestra di dialogo Crea integrazione.
   2. Seleziona una regione per l'integrazione.
      Nota: il menu a discesa Regioni elenca solo le regioni di cui è stato eseguito il provisioning nel progetto Google Cloud. Per eseguire il provisioning di una nuova regione, fai clic su Attiva regione. Per ulteriori informazioni, consulta Attivare una nuova regione.
   3. Seleziona un account di servizio per l'integrazione. Puoi modificare o aggiornare i dettagli dell'account di servizio di un'integrazione in qualsiasi momento dal riquadro Riepilogo dell'integrazione nella barra degli strumenti di integrazione.
      Nota: l'opzione per selezionare un service account viene visualizzata solo se hai attivato la governance dell'integrazione per la regione selezionata.
   4. Fai clic su Crea.

   Viene visualizzata l'integrazione nell'editor di integrazione.

5. Nell'editor dell'integrazione, fai clic su Menu di caricamento/download e poi seleziona Carica integrazione.
6. Nella finestra di dialogo del browser di file, seleziona il file salvato nel passaggio 1 e fai clic su Apri.

   Viene creata una nuova versione dell'integrazione utilizzando il file caricato.

7. Nell'editor dell'integrazione, fai clic su Test.
8. Fai clic su Test integration (Testa l'integrazione). Viene eseguita l'integrazione e il risultato dell'esecuzione viene visualizzato nel riquadro Testa integrazione.