Wenn Sie Vertex AI Agent Builder noch nicht kennen, können Sie der Anleitung Erste Schritte mit allgemeinen Empfehlungen folgen, um eine Beispiel-App zu erstellen.
Google Cloud-Projekt einrichten, Vertex AI Agent Builder aktivieren und Zugriff einrichten Kontrolle über Ihr Projekt. Sie können ein vorhandenes Google Cloud-Projekt verwenden, falls Sie bereits eines haben.
Aktionen
- Vorbereitung und bestätigen Sie, dass Sie die Schritte ausgeführt haben.
Festlegen, welche Art von Daten in der Empfehlungs-App verfügbar gemacht werden sollen und bereiten es für den Import in Vertex AI Search vor.
Sie können Ihren Datenspeicher auf den folgenden Datentypen basieren lassen:
- Websitedaten: Website-URLs
- Unstrukturierte Daten: Dokumente (z. B. PDFs, HTML-Dateien und TXT-Dateien) -Dateien), die in Cloud Storage gespeichert sind. Optional können Sie Metadaten in einer JSON-Datei oder in einer BigQuery-Tabelle angeben.
- Strukturierte Daten: Daten, die mit einem bestimmten Schema bereitgestellt werden. Zum Beispiel haben Sie Daten in einer BigQuery-Tabelle oder als JSON-Dateien in Cloud Storage
Aktionen
Informationen zu unterstützten Daten und zur Beziehung zwischen Apps und Datenspeichern finden Sie unter Apps und Datenspeicher.
Bereiten Sie Ihre Daten gemäß den Anforderungen im Artikel Daten vorbereiten für Datenaufnahme.
Erstellen Sie einen Datenspeicher und importieren Sie Ihre Daten dann in diesen.
Wie Sie Ihre Daten importieren, hängt davon ab, woher Sie sie importieren. Wenn sich Ihre Daten beispielsweise in Cloud Storage befinden, können Sie sie über die Console oder die API importieren, indem Sie den Speicherort des Buckets angeben.
Aktionen
- Folgen Sie der Anleitung für Ihre Datenquelle unter Allgemeine Empfehlungen erstellen Datenspeicher
Erstellen Sie Ihre Anwendung mit allgemeinen Empfehlungen und verknüpfen Sie sie mit Ihrem neuen Datenspeicher.
Aktionen
Bei Apps mit strukturierten Daten oder Apps mit unstrukturierten Daten und Metadaten Feldeinstellungen aktualisieren, um sie filterbar zu machen und Ihre Empfehlungsergebnisse mit diesen Feldern.
Aktionen
Legen Sie bestimmte Felder als filterbar fest, damit Vertex AI Search sie verwenden kann zum Filtern von Empfehlungen verwenden. Siehe Feld konfigurieren Einstellungen.
Sie können sich eine Vorschau Ihrer Empfehlungen ansehen, um zu prüfen, ob sie wie erwartet angezeigt werden.
Aktionen
Verwenden Sie die Vertex AI Agent Builder Console oder die API, um eine Vorschau Ihrer Empfehlungen aufzurufen.
Console. Auf der Seite Vorschau der Console können Sie sich eine Vorschau Ihrer Empfehlungen ansehen. In der Console finden Sie eine Anleitung dazu, welche Daten in der Anwendung verwendet werden.
API: Wenn Sie API-Aufrufe in Ihre Anwendung einbinden, aufrufen, um eine Vorschau der Empfehlungen anzuzeigen. Weitere Informationen zu den Daten, die Ihre App unter Empfehlungen abrufen verwendet, finden Sie in der REST-Anleitung.
Wenn du mit der Vorschau in der App „Empfehlungen“ zufrieden bist, indem Sie es auf Ihrer Website bereitstellen.
Aktionen
Binden Sie zum Bereitstellen Ihrer Empfehlungsanwendung API-Aufrufe in Ihren Server oder Anwendungen. Weitere Informationen zu API-Aufrufen finden Sie in der REST-Anleitung für die Art der Daten, die in Ihrer App verwendet werden, unter Empfehlungen abrufen.
Ressourcen zu Clientbibliotheken finden Sie unter Vertex AI Agent Builder-Clientbibliotheken.
Sie können Ihre App so verwalten, dass die neuesten und erforderlichen Daten in Ihrem Datenspeicher verfügbar sind.