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Receba recomendações

Esta página mostra como pré-visualizar recomendações através da Google Cloud consola e obter resultados de recomendações através da API. Consulte o separador REST para ver exemplos de chamadas de API que podem ajudar a integrar recomendações na sua app.

O procedimento que usa depende de ter dados de multimédia ou dados personalizados:

Receba recomendações de multimédia
Receba recomendações personalizadas para uma app com dados estruturados

Receba recomendações de conteúdo multimédia

Consola

Para usar a Google Cloud consola para pré-visualizar recomendações de multimédia, siga estes passos:

Na Google Cloud consola, aceda à página Aplicações de IA.

Aplicações de IA
Clique no nome da app para a qual quer pré-visualizar recomendações.
Clique em Configurações > Preparação. Se Ready to query for Sim, a app está pronta para pré-visualização.
Clique em Pré-visualizar.
Clique no campo ID do documento. É apresentada uma lista de IDs de documentos.
Clique no ID do documento para o documento para o qual quer receber recomendações. Em alternativa, introduza um ID do documento no campo ID do documento.
Clique em Selecionar configuração de publicação e selecione a configuração de publicação a pré-visualizar.
Opcional: introduza o ID do visitante (também denominado ID do utilizador pseudonimizado) de um utilizador para o qual recolheu eventos do utilizador. Se deixar este campo em branco ou introduzir um ID de visitante inexistente, vai pré-visualizar as recomendações como um novo utilizador.
Clique em Receber recomendações. É apresentada uma lista de documentos recomendados.
Clique num documento para ver os respetivos detalhes.

REST

Para usar a API para receber recomendações de multimédia, use o método servingConfigs.recommend:

Encontre o ID do motor e o ID da configuração de publicação. Se já tiver o ID do motor e os IDs de configuração de publicação, avance para o passo 2.
1. Na Google Cloud consola, aceda à página Aplicações de IA.
  
  Aplicações de IA
2. Clique no nome da app.
3. No painel de navegação, clique em Configurações.
4. Se tiver apenas uma configuração de publicação, obtenha o ID da configuração de publicação apresentado no separador Publicação.
  
  Se tiver várias configurações de publicação listadas no separador Publicação, encontre a configuração de publicação a partir da qual quer receber recomendações. O ID da configuração de publicação é o valor na coluna ID.
5. Clique no separador Formação. O ID do motor é o valor na linha ID da app.
Certifique-se de que a app está pronta para pré-visualização:
1. Na Google Cloud consola, aceda à página Aplicações de IA.
  
  Aplicações de IA
2. Clique no nome da app.
3. Clique em Configurações > Preparação. Se Ready to query for Sim, a app está pronta para pré-visualização.
Receba recomendações.

Nota: se a sua recomendação ainda não estiver ativa ou quiser testar a chamada do método, pode chamar este método com a flag validateOnly definida como true. Esta chamada devolve um resultado de marcador de posição e não incorre em cobranças.
```
curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d  '{
        "validateOnly": false,
        "userEvent": {
            "eventType": "view-item",
            "userPseudoId": "USER_PSEUDO_ID",
            "documents": [{
              "id": "DOCUMENT_ID"
            }],
        "filter": "FILTER_STRING"            }
    }' \
  "https://discoveryengine.googleapis.com/v1beta/projects/PROJECT_ID/locations/global/collections/default_collection/dataStores/DATA_STORE_ID/servingConfigs/SERVING_CONFIG_ID:recommend"
```
Substitua o seguinte:
- PROJECT_ID: o ID do seu projeto.
- DATA_STORE_ID: o ID do seu armazenamento de dados.
- DOCUMENT_ID: o ID do documento para o qual quer pré-visualizar recomendações. Use o ID que usou para este documento no momento em que carregou os seus dados.
- USER_PSEUDO_ID: uma string codificada em UTF-8 que funciona como um identificador pseudonimizado exclusivo que acompanha os utilizadores. Pode ter um comprimento máximo de 128 carateres. A Google recomenda vivamente a utilização deste campo porque melhora o desempenho do modelo e a qualidade da personalização. Pode usar um cookie HTTP para este campo, que identifica de forma exclusiva um visitante num único dispositivo. Seguem-se algumas considerações importantes:
  - Este identificador não se altera quando o visitante inicia ou termina sessão num Website.
  - Este campo não pode ser definido com o mesmo identificador para vários utilizadores. Caso contrário, o mesmo ID do utilizador pode combinar os históricos de eventos de diferentes utilizadores e degradar a qualidade do modelo.
  - Este campo não pode incluir informações de identificação pessoal (PII).
  Para mais informações, consulte userPseudoId.
- SERVING_CONFIG_ID: o ID da sua configuração de publicação.
- FILTER: opcional. Um campo de texto que lhe permite filtrar um conjunto especificado de campos através da sintaxe de expressão de filtro. O valor predefinido é uma string vazia, o que significa que não é aplicado nenhum filtro. Para mais informações, consulte o artigo Filtre recomendações.

Deverá ver resultados semelhantes aos seguintes:

{
  "results": [{"id": "sample-id-1"}, {"id": "sample-id-2"}],
  "attributionToken": "abc123"
}

A Google recomenda associar tokens de atribuição, que incluímos em cada resposta de pesquisa e recomendação, a ações que um utilizador realiza em resposta a essas respostas de pesquisa e recomendações. Isto pode melhorar a qualidade das suas respostas de pesquisa e recomendações ao longo do tempo. Para tal, acrescente valores attributionToken aos URLs de cada um dos links que apresenta no seu Website para respostas de pesquisa ou recomendações, por exemplo, https://www.example.com/54321/?rtoken=abc123. Quando um utilizador clica num destes links, inclua o valor attributionToken no evento do utilizador que regista.

Receba recomendações para uma app com dados estruturados personalizados

Consola

Para usar a Google Cloud consola para pré-visualizar recomendações personalizadas para a sua app estruturada, siga estes passos:

Na Google Cloud consola, aceda à página Aplicações de IA.

Aplicações de IA
Clique no nome da app para a qual quer pré-visualizar recomendações.
Clique em Pré-visualizar.
Clique no campo ID do documento. É apresentada uma lista de IDs de documentos.
Clique no ID do documento para o documento para o qual quer receber recomendações. Em alternativa, introduza um ID do documento no campo ID do documento.
Clique em Receber recomendações. É apresentada uma lista de documentos recomendados.
Clique num documento para ver os respetivos detalhes.

REST

Para usar a API para receber recomendações personalizadas para uma app com dados estruturados, use o método servingConfigs.recommend:

Encontre o ID do motor. Se já tiver o ID do motor, avance para o passo 2.
1. Na Google Cloud consola, aceda à página Aplicações de IA.
  
  Aplicações de IA
2. Clique no nome da app.
3. Obtenha o ID do motor a partir do URL da Google Cloud consola. É o texto entre engines/ e /data. Por exemplo, se o URL contiver
```
gen-app-builder/engines/demo_1234567890123/data/records
```
  Então, o ID do motor é demo_1234567890123.
Encontre o ID da loja de dados. Se já tiver o ID do armazenamento de dados, avance para o passo seguinte.
1. Na Google Cloud consola, aceda à página Aplicações de IA e, no menu de navegação, clique em Armazenamentos de dados.
  
  Aceda à página Armazenamentos de dados
2. Clique no nome do seu arquivo de dados.
3. Na página Dados da sua loja de dados, obtenha o ID da loja de dados.
Certifique-se de que o motor está pronto para a pré-visualização consultando o método GetEngine até que devolva "servingState":"ACTIVE". Nesse momento, o motor está pronto para pré-visualização.
```
curl -X GET \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
"https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/global/collections/default_collection/engines/ENGINE_ID
```
Substitua o seguinte:
- PROJECT_ID: o ID do seu projeto.
- ENGINE_ID: o ID do seu motor.
Receba recomendações.
```
curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
  "userEvent": { "eventType":"view-item", "userPseudoId":"USER_PSEUDO_ID", "documents":[{"id":"DOCUMENT_ID"}]}}' \
  "https://discoveryengine.googleapis.com/v1beta/projects/PROJECT_ID/locations/global/collections/default_collection/dataStores/DATA_STORE_ID/servingConfigs/SERVING_CONFIG_ID:recommend"
```
Substitua o seguinte:
- PROJECT_ID: o ID do seu projeto.
- DATA_STORE_ID: o ID do seu armazenamento de dados.
- DOCUMENT_ID: o ID do documento para o qual quer pré-visualizar recomendações. Use o ID que usou para este documento no momento em que carregou os seus dados.
- USER_PSEUDO_ID: uma string codificada em UTF-8 que funciona como um identificador pseudonimizado exclusivo que acompanha os utilizadores. Pode ter um comprimento máximo de 128 carateres. A Google recomenda vivamente a utilização deste campo porque melhora o desempenho do modelo e a qualidade da personalização. Pode usar um cookie HTTP para este campo, que identifica de forma exclusiva um visitante num único dispositivo. Seguem-se algumas considerações importantes:
  - Este identificador não se altera quando o visitante inicia ou termina sessão num Website.
  - Este campo não pode ser definido com o mesmo identificador para vários utilizadores. Caso contrário, o mesmo ID do utilizador pode combinar os históricos de eventos de diferentes utilizadores e degradar a qualidade do modelo.
  - Este campo não pode incluir informações de identificação pessoal (PII).
  Para mais informações, consulte userPseudoId.
- SERVING_CONFIG_ID: o ID da sua configuração de publicação. O ID da configuração de publicação é igual ao ID do motor, por isso, use o ID do motor aqui.
Nota: Não precisa de ter eventos de utilizador no seu repositório de dados para receber recomendações personalizadas. No entanto, tem de fornecer o objeto de evento do utilizador, incluindo um tipo de evento e um valor para o pseudo ID do utilizador.

C#

Para mais informações, consulte a documentação de referência da API C# de aplicações de IA.

Para se autenticar em aplicações de IA, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

using Google.Cloud.DiscoveryEngine.V1Beta;
using Google.Protobuf.WellKnownTypes;

public sealed partial class GeneratedRecommendationServiceClientSnippets
{
    /// <summary>Snippet for Recommend</summary>
    /// <remarks>
    /// This snippet has been automatically generated and should be regarded as a code template only.
    /// It will require modifications to work:
    /// - It may require correct/in-range values for request initialization.
    /// - It may require specifying regional endpoints when creating the service client as shown in
    ///   https://cloud.google.com/dotnet/docs/reference/help/client-configuration#endpoint.
    /// </remarks>
    public void RecommendRequestObject()
    {
        // Create client
        RecommendationServiceClient recommendationServiceClient = RecommendationServiceClient.Create();
        // Initialize request argument(s)
        RecommendRequest request = new RecommendRequest
        {
            ServingConfigAsServingConfigName = ServingConfigName.FromProjectLocationDataStoreServingConfig("[PROJECT]", "[LOCATION]", "[DATA_STORE]", "[SERVING_CONFIG]"),
            UserEvent = new UserEvent(),
            PageSize = 0,
            Filter = "",
            ValidateOnly = false,
            Params = { { "", new Value() }, },
            UserLabels = { { "", "" }, },
        };
        // Make the request
        RecommendResponse response = recommendationServiceClient.Recommend(request);
    }
}

Go

Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Go de aplicações de IA.


package main

import (
	"context"

	discoveryengine "cloud.google.com/go/discoveryengine/apiv1beta"
	discoveryenginepb "cloud.google.com/go/discoveryengine/apiv1beta/discoveryenginepb"
)

func main() {
	ctx := context.Background()
	// This snippet has been automatically generated and should be regarded as a code template only.
	// It will require modifications to work:
	// - It may require correct/in-range values for request initialization.
	// - It may require specifying regional endpoints when creating the service client as shown in:
	//   https://pkg.go.dev/cloud.google.com/go#hdr-Client_Options
	c, err := discoveryengine.NewRecommendationClient(ctx)
	if err != nil {
		// TODO: Handle error.
	}
	defer c.Close()

	req := &discoveryenginepb.RecommendRequest{
		// TODO: Fill request struct fields.
		// See https://pkg.go.dev/cloud.google.com/go/discoveryengine/apiv1beta/discoveryenginepb#RecommendRequest.
	}
	resp, err := c.Recommend(ctx, req)
	if err != nil {
		// TODO: Handle error.
	}
	// TODO: Use resp.
	_ = resp
}

Java

Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Java de aplicações de IA.

import com.google.cloud.discoveryengine.v1beta.RecommendRequest;
import com.google.cloud.discoveryengine.v1beta.RecommendResponse;
import com.google.cloud.discoveryengine.v1beta.RecommendationServiceClient;
import com.google.cloud.discoveryengine.v1beta.ServingConfigName;
import com.google.cloud.discoveryengine.v1beta.UserEvent;
import com.google.protobuf.Value;
import java.util.HashMap;

public class SyncRecommend {

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    syncRecommend();
  }

  public static void syncRecommend() throws Exception {
    // This snippet has been automatically generated and should be regarded as a code template only.
    // It will require modifications to work:
    // - It may require correct/in-range values for request initialization.
    // - It may require specifying regional endpoints when creating the service client as shown in
    // https://cloud.google.com/java/docs/setup#configure_endpoints_for_the_client_library
    try (RecommendationServiceClient recommendationServiceClient =
        RecommendationServiceClient.create()) {
      RecommendRequest request =
          RecommendRequest.newBuilder()
              .setServingConfig(
                  ServingConfigName.ofProjectLocationDataStoreServingConfigName(
                          "[PROJECT]", "[LOCATION]", "[DATA_STORE]", "[SERVING_CONFIG]")
                      .toString())
              .setUserEvent(UserEvent.newBuilder().build())
              .setPageSize(883849137)
              .setFilter("filter-1274492040")
              .setValidateOnly(true)
              .putAllParams(new HashMap<String, Value>())
              .putAllUserLabels(new HashMap<String, String>())
              .build();
      RecommendResponse response = recommendationServiceClient.recommend(request);
    }
  }
}

Node.js

Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Node.js de aplicações de IA.

/**
 * This snippet has been automatically generated and should be regarded as a code template only.
 * It will require modifications to work.
 * It may require correct/in-range values for request initialization.
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.
 */
/**
 *  Required. Full resource name of a
 *  ServingConfig google.cloud.discoveryengine.v1beta.ServingConfig:
 *  `projects/* /locations/global/collections/* /engines/* /servingConfigs/*`, or
 *  `projects/* /locations/global/collections/* /dataStores/* /servingConfigs/*`
 *  One default serving config is created along with your recommendation engine
 *  creation. The engine ID is used as the ID of the default serving
 *  config. For example, for Engine
 *  `projects/* /locations/global/collections/* /engines/my-engine`, you can use
 *  `projects/* /locations/global/collections/* /engines/my-engine/servingConfigs/my-engine`
 *  for your
 *  RecommendationService.Recommend google.cloud.discoveryengine.v1beta.RecommendationService.Recommend 
 *  requests.
 */
// const servingConfig = 'abc123'
/**
 *  Required. Context about the user, what they are looking at and what action
 *  they took to trigger the Recommend request. Note that this user event
 *  detail won't be ingested to userEvent logs. Thus, a separate userEvent
 *  write request is required for event logging.
 *  Don't set
 *  UserEvent.user_pseudo_id google.cloud.discoveryengine.v1beta.UserEvent.user_pseudo_id 
 *  or
 *  UserEvent.user_info.user_id google.cloud.discoveryengine.v1beta.UserInfo.user_id 
 *  to the same fixed ID for different users. If you are trying to receive
 *  non-personalized recommendations (not recommended; this can negatively
 *  impact model performance), instead set
 *  UserEvent.user_pseudo_id google.cloud.discoveryengine.v1beta.UserEvent.user_pseudo_id 
 *  to a random unique ID and leave
 *  UserEvent.user_info.user_id google.cloud.discoveryengine.v1beta.UserInfo.user_id 
 *  unset.
 */
// const userEvent = {}
/**
 *  Maximum number of results to return. Set this property
 *  to the number of recommendation results needed. If zero, the service
 *  chooses a reasonable default. The maximum allowed value is 100. Values
 *  above 100 are set to 100.
 */
// const pageSize = 1234
/**
 *  Filter for restricting recommendation results with a length limit of 5,000
 *  characters. Currently, only filter expressions on the `filter_tags`
 *  attribute is supported.
 *  Examples:
 *   * `(filter_tags: ANY("Red", "Blue") OR filter_tags: ANY("Hot", "Cold"))`
 *   * `(filter_tags: ANY("Red", "Blue")) AND NOT (filter_tags: ANY("Green"))`
 *  If `attributeFilteringSyntax` is set to true under the `params` field, then
 *  attribute-based expressions are expected instead of the above described
 *  tag-based syntax. Examples:
 *   * (launguage: ANY("en", "es")) AND NOT (categories: ANY("Movie"))
 *   * (available: true) AND
 *     (launguage: ANY("en", "es")) OR (categories: ANY("Movie"))
 *  If your filter blocks all results, the API returns generic
 *  (unfiltered) popular Documents. If you only want results strictly matching
 *  the filters, set `strictFiltering` to `true` in
 *  RecommendRequest.params google.cloud.discoveryengine.v1beta.RecommendRequest.params 
 *  to receive empty results instead.
 *  Note that the API never returns
 *  Document google.cloud.discoveryengine.v1beta.Document s with
 *  `storageStatus` as `EXPIRED` or `DELETED` regardless of filter choices.
 */
// const filter = 'abc123'
/**
 *  Use validate only mode for this recommendation query. If set to `true`, a
 *  fake model is used that returns arbitrary Document IDs.
 *  Note that the validate only mode should only be used for testing the API,
 *  or if the model is not ready.
 */
// const validateOnly = true
/**
 *  Additional domain specific parameters for the recommendations.
 *  Allowed values:
 *  * `returnDocument`: Boolean. If set to `true`, the associated Document
 *     object is returned in
 *     RecommendResponse.RecommendationResult.document google.cloud.discoveryengine.v1beta.RecommendResponse.RecommendationResult.document.
 *  * `returnScore`: Boolean. If set to true, the recommendation score
 *     corresponding to each returned Document is set in
 *     RecommendResponse.RecommendationResult.metadata google.cloud.discoveryengine.v1beta.RecommendResponse.RecommendationResult.metadata.
 *     The given score indicates the probability of a Document conversion given
 *     the user's context and history.
 *  * `strictFiltering`: Boolean. True by default. If set to `false`, the
 *  service
 *     returns generic (unfiltered) popular Documents instead of empty if
 *     your filter blocks all recommendation results.
 *  * `diversityLevel`: String. Default empty. If set to be non-empty, then
 *     it needs to be one of:
 *      *  `no-diversity`
 *      *  `low-diversity`
 *      *  `medium-diversity`
 *      *  `high-diversity`
 *      *  `auto-diversity`
 *     This gives request-level control and adjusts recommendation results
 *     based on Document category.
 *  * `attributeFilteringSyntax`: Boolean. False by default. If set to true,
 *     the `filter` field is interpreted according to the new,
 *     attribute-based syntax.
 */
// const params = [1,2,3,4]
/**
 *  The user labels applied to a resource must meet the following requirements:
 *  * Each resource can have multiple labels, up to a maximum of 64.
 *  * Each label must be a key-value pair.
 *  * Keys have a minimum length of 1 character and a maximum length of 63
 *    characters and cannot be empty. Values can be empty and have a maximum
 *    length of 63 characters.
 *  * Keys and values can contain only lowercase letters, numeric characters,
 *    underscores, and dashes. All characters must use UTF-8 encoding, and
 *    international characters are allowed.
 *  * The key portion of a label must be unique. However, you can use the same
 *    key with multiple resources.
 *  * Keys must start with a lowercase letter or international character.
 *  See Requirements for
 *  labels (https://cloud.google.com/resource-manager/docs/creating-managing-labels#requirements)
 *  for more details.
 */
// const userLabels = [1,2,3,4]

// Imports the Discoveryengine library
const {RecommendationServiceClient} = require('@google-cloud/discoveryengine').v1beta;

// Instantiates a client
const discoveryengineClient = new RecommendationServiceClient();

async function callRecommend() {
  // Construct request
  const request = {
    servingConfig,
    userEvent,
  };

  // Run request
  const response = await discoveryengineClient.recommend(request);
  console.log(response);
}

callRecommend();

PHP

Para mais informações, consulte a documentação de referência da API PHP de aplicações de IA.

use Google\ApiCore\ApiException;
use Google\Cloud\DiscoveryEngine\V1beta\Client\RecommendationServiceClient;
use Google\Cloud\DiscoveryEngine\V1beta\RecommendRequest;
use Google\Cloud\DiscoveryEngine\V1beta\RecommendResponse;
use Google\Cloud\DiscoveryEngine\V1beta\UserEvent;

/**
 * Makes a recommendation, which requires a contextual user event.
 *
 * @param string $formattedServingConfig Full resource name of a
 *                                       [ServingConfig][google.cloud.discoveryengine.v1beta.ServingConfig]:
 *                                       `projects/&#42;/locations/global/collections/&#42;/engines/&#42;/servingConfigs/*`, or
 *                                       `projects/&#42;/locations/global/collections/&#42;/dataStores/&#42;/servingConfigs/*`
 *
 *                                       One default serving config is created along with your recommendation engine
 *                                       creation. The engine ID is used as the ID of the default serving
 *                                       config. For example, for Engine
 *                                       `projects/&#42;/locations/global/collections/&#42;/engines/my-engine`, you can use
 *                                       `projects/&#42;/locations/global/collections/&#42;/engines/my-engine/servingConfigs/my-engine`
 *                                       for your
 *                                       [RecommendationService.Recommend][google.cloud.discoveryengine.v1beta.RecommendationService.Recommend]
 *                                       requests. Please see
 *                                       {@see RecommendationServiceClient::servingConfigName()} for help formatting this field.
 * @param string $userEventEventType     User event type. Allowed values are:
 *
 *                                       Generic values:
 *
 *                                       * `search`: Search for Documents.
 *                                       * `view-item`: Detailed page view of a Document.
 *                                       * `view-item-list`: View of a panel or ordered list of Documents.
 *                                       * `view-home-page`: View of the home page.
 *                                       * `view-category-page`: View of a category page, e.g. Home > Men > Jeans
 *
 *                                       Retail-related values:
 *
 *                                       * `add-to-cart`: Add an item(s) to cart, e.g. in Retail online shopping
 *                                       * `purchase`: Purchase an item(s)
 *
 *                                       Media-related values:
 *
 *                                       * `media-play`: Start/resume watching a video, playing a song, etc.
 *                                       * `media-complete`: Finished or stopped midway through a video, song, etc.
 * @param string $userEventUserPseudoId  A unique identifier for tracking visitors.
 *
 *                                       For example, this could be implemented with an HTTP cookie, which should be
 *                                       able to uniquely identify a visitor on a single device. This unique
 *                                       identifier should not change if the visitor log in/out of the website.
 *
 *                                       Do not set the field to the same fixed ID for different users. This mixes
 *                                       the event history of those users together, which results in degraded model
 *                                       quality.
 *
 *                                       The field must be a UTF-8 encoded string with a length limit of 128
 *                                       characters. Otherwise, an `INVALID_ARGUMENT` error is returned.
 *
 *                                       The field should not contain PII or user-data. We recommend to use Google
 *                                       Analytics [Client
 *                                       ID](https://developers.google.com/analytics/devguides/collection/analyticsjs/field-reference#clientId)
 *                                       for this field.
 */
function recommend_sample(
    string $formattedServingConfig,
    string $userEventEventType,
    string $userEventUserPseudoId
): void {
    // Create a client.
    $recommendationServiceClient = new RecommendationServiceClient();

    // Prepare the request message.
    $userEvent = (new UserEvent())
        ->setEventType($userEventEventType)
        ->setUserPseudoId($userEventUserPseudoId);
    $request = (new RecommendRequest())
        ->setServingConfig($formattedServingConfig)
        ->setUserEvent($userEvent);

    // Call the API and handle any network failures.
    try {
        /** @var RecommendResponse $response */
        $response = $recommendationServiceClient->recommend($request);
        printf('Response data: %s' . PHP_EOL, $response->serializeToJsonString());
    } catch (ApiException $ex) {
        printf('Call failed with message: %s' . PHP_EOL, $ex->getMessage());
    }
}

/**
 * Helper to execute the sample.
 *
 * This sample has been automatically generated and should be regarded as a code
 * template only. It will require modifications to work:
 *  - It may require correct/in-range values for request initialization.
 *  - It may require specifying regional endpoints when creating the service client,
 *    please see the apiEndpoint client configuration option for more details.
 */
function callSample(): void
{
    $formattedServingConfig = RecommendationServiceClient::servingConfigName(
        '[PROJECT]',
        '[LOCATION]',
        '[DATA_STORE]',
        '[SERVING_CONFIG]'
    );
    $userEventEventType = '[EVENT_TYPE]';
    $userEventUserPseudoId = '[USER_PSEUDO_ID]';

    recommend_sample($formattedServingConfig, $userEventEventType, $userEventUserPseudoId);
}

Python

Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Python de aplicações de IA.

# This snippet has been automatically generated and should be regarded as a
# code template only.
# It will require modifications to work:
# - It may require correct/in-range values for request initialization.
# - It may require specifying regional endpoints when creating the service
#   client as shown in:
#   https://googleapis.dev/python/google-api-core/latest/client_options.html
from google.cloud import discoveryengine_v1beta


def sample_recommend():
    # Create a client
    client = discoveryengine_v1beta.RecommendationServiceClient()

    # Initialize request argument(s)
    user_event = discoveryengine_v1beta.UserEvent()
    user_event.event_type = "event_type_value"
    user_event.user_pseudo_id = "user_pseudo_id_value"

    request = discoveryengine_v1beta.RecommendRequest(
        serving_config="serving_config_value",
        user_event=user_event,
    )

    # Make the request
    response = client.recommend(request=request)

    # Handle the response
    print(response)

Ruby

Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Ruby de aplicações de IA.

require "google/cloud/discovery_engine/v1beta"

##
# Snippet for the recommend call in the RecommendationService service
#
# This snippet has been automatically generated and should be regarded as a code
# template only. It will require modifications to work:
# - It may require correct/in-range values for request initialization.
# - It may require specifying regional endpoints when creating the service
# client as shown in https://cloud.google.com/ruby/docs/reference.
#
# This is an auto-generated example demonstrating basic usage of
# Google::Cloud::DiscoveryEngine::V1beta::RecommendationService::Client#recommend.
#
def recommend
  # Create a client object. The client can be reused for multiple calls.
  client = Google::Cloud::DiscoveryEngine::V1beta::RecommendationService::Client.new

  # Create a request. To set request fields, pass in keyword arguments.
  request = Google::Cloud::DiscoveryEngine::V1beta::RecommendRequest.new

  # Call the recommend method.
  result = client.recommend request

  # The returned object is of type Google::Cloud::DiscoveryEngine::V1beta::RecommendResponse.
  p result
end

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