Menggunakan Vertex AI Feature Store

SAP BTP edition v1.1

• Edisi SAP BTP v1.1
• Edisi lokal atau cloud apa pun v1.9

Dokumen ini menjelaskan cara menggunakan Vertex AI Feature Store untuk melakukan tugas seperti menyinkronkan toko online, menayangkan fitur dari toko online, dan menelusuri toko fitur online menggunakan entity atau penyematan, dengan menggunakan Vertex AI SDK untuk ABAP.

Vertex AI Feature Store adalah layanan penyimpanan fitur terkelola berbasis cloud. Solusi ini menyederhanakan pengelolaan fitur ML dan proses penyaluran online dengan memungkinkan Anda mengelola data fitur dalam tabel atau tampilan BigQuery.

Dalam alur kerja umum penyiapan Vertex AI Feature Store, Anda harus menyiapkan sumber data SAP di BigQuery terlebih dahulu, mendaftarkan sumber data dengan membuat grup fitur dan fitur, serta menyiapkan resource toko online dan tampilan fitur. Kemudian, Anda dapat menayangkan nilai fitur terbaru secara online dari tampilan fitur atau melakukan penelusuran kesamaan di penyimpanan fitur online. Untuk mengetahui informasi tentang cara menyiapkan Vertex AI Feature Store, lihat Vertex AI Feature Store.

Setelah Vertex AI Feature Store siap untuk penayangan online, Anda dapat menggunakan Vertex AI SDK untuk ABAP untuk hal berikut:

• Untuk memberikan nilai fitur terbaru dan akurat untuk penayangan real-time selama prediksi model, sinkronkan penyimpanan online Anda dengan sumber data fitur di BigQuery.
• Untuk memberikan nilai fitur dari penyimpanan online untuk aplikasi real-time, sajikan fitur dari penyimpanan online.
• Untuk mengambil daftar entity yang mirip atau terkait secara semantik dari toko online, telusuri menggunakan entity atau penyematan.

Sebelum memulai

Sebelum menggunakan Vertex AI SDK for ABAP dengan Vertex AI Feature Store, pastikan Anda atau administrator Anda telah menyelesaikan prasyarat berikut:

• Mengaktifkan Vertex AI API di project Google Cloud Anda.
• Menginstal Vertex AI SDK untuk ABAP di lingkungan SAP Anda.
• Siapkan autentikasi untuk mengakses Vertex AI API.
• Menyiapkan penyaluran fitur online. Untuk mempelajari cara membuat dan menggunakan penyimpanan online untuk menghosting dan menyalurkan data di BigQuery dengan Vertex AI Feature Store dalam alur kerja menyeluruh, lihat tutorial Jupyter Notebook untuk Vertex AI Feature Store.

Membuat instance class ABAP untuk Vertex AI Feature Store

Untuk menggunakan Vertex AI Feature Store di aplikasi ABAP, Anda membuat instance class /GOOG/CL_FEATURE_STORE.

DATA(lo_client) = NEW /goog/cl_feature_store(
                          iv_key_name         = 'CLIENT_KEY'
                          iv_location         = 'LOCATION_ID'
                          iv_feature_store_id = 'FEATURE_ONLINE_STORE_NAME' ).

Ganti kode berikut:

• CLIENT_KEY: Kunci klien yang dikonfigurasi untuk autentikasi.
• LOCATION_ID: Region tempat toko online berada, seperti us-central1.
• FEATURE_ONLINE_STORE_NAME: Nama toko online yang berisi tampilan fitur.

Menyinkronkan toko online

Untuk memastikan bahwa penyimpanan online Anda memiliki nilai fitur terbaru dan paling akurat untuk penyaluran real-time selama prediksi model, Anda perlu menyinkronkan resource tampilan fitur di penyimpanan online dengan sumber data fitur di BigQuery.

Sebelum memulai

Karena Anda mengakses Vertex AI Feature Store melalui endpoint regional, Anda perlu membuat sistem komunikasi, pengaturan komunikasi, dan mengonfigurasi kunci klien yang sesuai.

1. Akses peluncur SAP Fiori dari sistem BTP ABAP tempat ABAP SDK untuk Google Cloud diinstal.

2. Buka Semua ruang > Administrasi > Pengelolaan Komunikasi.

3. Buat sistem komunikasi:

   1. Buka aplikasi Sistem Komunikasi.
   2. Klik New.

   3. Pada dialog New Communication System yang muncul, masukkan nilai untuk kolom berikut:

      • ID Sistem: masukkan ID sistem.
      • Nama sistem: masukkan nama sistem.

   4. Klik Buat.

   5. Di kolom Nama host, masukkan URL untuk endpoint regional. Misalnya, jika Vertex AI Feature Store Anda berada di us-east1, endpoint untuk host target adalah us-east1-aiplatform.googleapis.com. Untuk informasi tentang endpoint regional, lihat Endpoint layanan.

   6. Di kolom Port, masukkan 443.

   7. Pada tab Pengguna untuk Komunikasi Keluar, klik Tambahkan.

   8. Untuk kolom Authentication method, pilih None.

   9. Klik Simpan.

4. Buat pengaturan komunikasi:

   1. Buka aplikasi Pengaturan Komunikasi.
   2. Klik New.

   3. Pada dialog New Communication Arrangement yang muncul, masukkan nilai untuk kolom berikut:

      • Skenario: pilih Autentikasi menggunakan Workload Identity Federation (/GOOG/COM_SDK_SRV).
      • Nama pengaturan: masukkan nama untuk pengaturan komunikasi.

   4. Klik Buat.

   5. Untuk entri pengaturan komunikasi yang muncul, di kolom Communication System, pilih sistem komunikasi yang Anda buat di langkah sebelumnya.

   6. Klik Simpan.

5. Buat kunci klien dan peta komunikasi:

   1. Buka ruang yang berisi aplikasi SAP Fiori untuk konfigurasi SDK.
   2. Buka aplikasi Google SDK: Main Configuration.
   3. Klik Buat.
   4. Pada dialog Create yang muncul, masukkan nama kunci klien.
   5. Klik Lanjutkan.

   6. Masukkan nilai untuk kolom berikut:

      • Akun layanan: masukkan akun layanan yang diberi akses ke API Google Cloud .
      • Project ID: masukkan project ID project Google Cloud tempat Anda telah mengaktifkan Google Cloud API. Untuk informasi tentang project ID, lihat Mengidentifikasi project.
      • Nomor project: masukkan nomor project project Google Cloud tempat Anda mengaktifkan Google Cloud API. Untuk informasi tentang nomor project, lihat Mengidentifikasi project.
      • Authentication type: pilih W (Workload Identity Federation).

   7. Untuk peta komunikasi untuk entri nama layanan default sebagai "autentikasi", berikan pengaturan komunikasi yang telah Anda siapkan untuk autentikasi berbasis WIF

   8. Tambahkan satu entri lagi ke peta komunikasi dan pilih layanan sebagai aiplatform:v1 dan berikan pengaturan komunikasi seperti yang baru saja Anda buat.

   9. Klik Buat. Dialog akan muncul yang mengonfirmasi bahwa Anda setuju untuk menggunakan ABAP SDK untuk Google Cloud berdasarkan persyaratan Google Cloud standar.

   10. Untuk memvalidasi konfigurasi autentikasi, klik Periksa koneksi. Centang hijau untuk entri menunjukkan konfigurasi yang berhasil.

       Jika terjadi error, lihat panduan pemecahan masalah untuk mengetahui informasi tentang cara menyelesaikan error umum.

Menyinkronkan Vertex AI Feature Store

Untuk memulai sinkronisasi data di tampilan fitur, Anda menggunakan metode SYNC_FEATURE_DATA_TO_FS.

DATA(lv_feature_view_sync_id) = lo_client->sync_feature_data_to_fs(
                                             iv_feature_view_id = 'FEATURE_VIEW_NAME'
                                        )->get_feature_sync_id( ).

Ganti FEATURE_VIEW_NAME dengan nama tampilan fitur yang ingin Anda mulai sinkronisasi datanya.

Metode ini menampilkan ID sinkronisasi tampilan fitur, yang dapat digunakan untuk memeriksa status sinkronisasi.

Mendapatkan status sinkronisasi Vertex AI Feature Store

Untuk mendapatkan status sinkronisasi Vertex AI Feature Store, Anda dapat menggunakan metode GET_FEATURE_SYNC_STATUS.

DATA(ls_status) = lo_client->get_feature_sync_status(
                               iv_feature_view_id     = 'FEATURE_VIEW_NAME'
                               iv_feature_sync_id     = 'FEATURE_VIEW_SYNC_ID'
              )->get_feature_sync_status( ).

Ganti kode berikut:

• FEATURE_VIEW_NAME: Nama tampilan fitur yang ingin Anda periksa status sinkronisasinya.

• FEATURE_VIEW_SYNC_ID: ID sinkronisasi tampilan fitur yang diterima dari Sinkronkan Vertex AI Feature Store.

  Metode ini menampilkan salah satu status berikut bersama dengan pesan error, jika ada: C: Complete, R: Running, atau F: Failed

Menayangkan fitur dari toko online

Anda dapat menayangkan nilai fitur dari toko online untuk aplikasi real-time, seperti rekomendasi produk. Bergantung pada jenis penyaluran online yang telah dikonfigurasi untuk penyimpanan online, Anda dapat menyalurkan nilai fitur dengan salah satu cara berikut:

• Mengambil nilai fitur menggunakan penyaluran online Bigtable.
• Mengambil nilai fitur menggunakan Penayangan online yang dioptimalkan dengan endpoint publik.
• Ambil nilai fitur menggunakan layanan online yang Dioptimalkan dengan endpoint Private Service Connect.

Untuk informasi selengkapnya tentang cara menayangkan nilai fitur, lihat Menayangkan fitur dari penyimpanan online.

Sebelum memulai

Sebelum dapat mulai menyalurkan nilai fitur dari toko online, Anda perlu mengambil nama domain endpoint publik dari detail toko online. Setelah itu, Anda perlu membuat sistem komunikasi dan pengaturan komunikasi, lalu mengonfigurasinya dalam konfigurasi kunci klien menggunakan aplikasi SAP Fiori Google SDK: Main Configuration.

1. Untuk mengambil endpoint publik, buat ZCL_GET_FEATURE_STORE_PUB_EP dalam paket lokal pilihan Anda. Anda harus meneruskan kunci klien yang valid, serta ID dan lokasi penyimpanan Vertex AI Feature Store.

   CLASS zcl_get_feature_store_pub_ep DEFINITION
   PUBLIC FINAL
   CREATE PUBLIC.
   PUBLIC SECTION.
      INTERFACES if_oo_adt_classrun.
   ENDCLASS.
   CLASS zcl_get_feature_store_pub_ep IMPLEMENTATION.
   METHOD if_oo_adt_classrun~main.
      DATA lv_ckey        TYPE /goog/keyname.
      DATA lv_location_id TYPE string.
      DATA lv_fsid        TYPE string.
      DATA lv_project_id  TYPE string.
      DATA lv_msg         TYPE string.
   
      "TODO:Developer - Pass relevant values
      lv_ckey = 'CLIENT_KEY'.
      lv_fsid = 'FEATURE_ONLINE_STORE_NAME'.
      lv_location_id = 'LOCATION_ID'.
      TRY.
         DATA(lo_aip) = NEW  /goog/cl_aiplatform_v1( iv_key_name = lv_ckey ).
         lv_project_id = lo_aip->gv_project_id.
         " Call API method: aiplatform.projects.locations.featureOnlineStores.get
         lo_aip->get_feature_online_stores( EXPORTING iv_p_projects_id              = lv_project_id
                                                      iv_p_locations_id             = lv_location_id
                                                      iv_p_feature_online_stores_id = lv_fsid
                                             IMPORTING es_output                     = DATA(ls_output)
                                                      ev_ret_code                   = DATA(lv_ret_code)
                                                      ev_err_text                   = DATA(lv_err_text) ).
         IF lo_aip->is_success( lv_ret_code ) = abap_true.
            out->write( | Public endpoint is| ).
            out->write( ls_output-dedicated_serving_endpoint-public_endpoint_domain_name ).
         ENDIF.
         CATCH /goog/cx_sdk INTO DATA(lo_cx_sdk).
         lv_msg = lo_cx_sdk->get_text( ).
         out->write( |Exception occurred, reason: { lv_msg }| ).
      ENDTRY.
   ENDMETHOD.
   ENDCLASS.
   

2. Aktifkan dan jalankan class ZCL_GET_FEATURE_STORE_PUB_EP.

   Output, yang merupakan endpoint publik toko online Anda, menggunakan format berikut:

   xxxxxxxxxx.LOCATION_ID-PROJECT_ID.featurestore.vertexai.goog
   

   Output ini mencakup nilai-nilai berikut:

   • LOCATION_ID: region tempat toko online Anda berada.
   • PROJECT_ID: project ID project Google Cloud tempat toko online Anda berada.

3. Akses peluncur SAP Fiori dari sistem ABAP BTP tempat ABAP SDK untuk Google Cloud diinstal.

4. Buka Semua ruang > Administrasi > Pengelolaan Komunikasi.

5. Buat sistem komunikasi:

   1. Buka aplikasi Sistem Komunikasi.
   2. Klik New.

   3. Pada dialog New Communication System yang muncul, masukkan nilai untuk kolom berikut:

      • ID Sistem: masukkan ID sistem.
      • Nama sistem: masukkan nama sistem.

   4. Klik Buat.

   5. Di kolom Nama host, masukkan endpoint publik yang Anda ambil dengan menjalankan class ZCL_GET_FEATURE_STORE_PUB_EP di langkah sebelumnya.

   6. Di kolom Port, masukkan 443.

   7. Buka tab Users for Outbound Communication, lalu klik Add.

   8. Di kolom Metode autentikasi, pilih Tidak ada.

   9. Klik Simpan.

6. Buat pengaturan komunikasi:

   1. Buka aplikasi Pengaturan Komunikasi.
   2. Klik New.

   3. Pada dialog New Communication Arrangement yang muncul, masukkan nilai untuk kolom berikut:

      • Skenario: pilih Autentikasi menggunakan Workload Identity Federation (/GOOG/COM_SDK_SRV).
      • Nama pengaturan: masukkan nama untuk pengaturan komunikasi.

   4. Klik Buat.

   5. Untuk entri pengaturan komunikasi yang muncul, di kolom Communication System, pilih sistem komunikasi yang Anda buat di langkah sebelumnya.

   6. Klik Simpan.

7. Buat kunci klien dan peta komunikasi:

   1. Buka ruang yang berisi aplikasi SAP Fiori untuk konfigurasi SDK.
   2. Buka aplikasi Google SDK: Main Configuration.
   3. Klik Buat.
   4. Pada dialog Create yang muncul, masukkan nama kunci klien.
   5. Klik Lanjutkan.

   6. Masukkan detail berikut:

      • Akun layanan: masukkan akun layanan yang diberi akses ke API Google Cloud .
      • Project ID: masukkan project ID project Google Cloud tempat Anda telah mengaktifkan Google Cloud API. Untuk informasi tentang project ID, lihat Mengidentifikasi project.
      • Nomor project: masukkan nomor project project Google Cloud tempat Anda mengaktifkan Google Cloud API. Untuk informasi tentang nomor project, lihat Mengidentifikasi project.
      • Authentication type: pilih W (Workload Identity Federation).

   7. Untuk peta komunikasi untuk entri nama layanan default sebagai "autentikasi", berikan pengaturan komunikasi yang telah Anda siapkan untuk autentikasi berbasis WIF

   8. Tambahkan satu entri lagi ke peta komunikasi dan pilih layanan sebagai aiplatform:v1 dan berikan pengaturan komunikasi seperti yang baru saja Anda buat.

   9. Klik Buat. Dialog akan muncul yang mengonfirmasi bahwa Anda setuju untuk menggunakan ABAP SDK untuk Google Cloud berdasarkan persyaratan Google Cloud standar.

   10. Untuk memvalidasi konfigurasi autentikasi, klik Periksa koneksi. Centang hijau untuk entri menunjukkan konfigurasi yang berhasil.

       Jika terjadi error, lihat panduan pemecahan masalah untuk mengetahui informasi tentang cara menyelesaikan error umum.

8. Pastikan peta komunikasi Anda berisi tiga entri berikut:

   Nama layanan	Skenario komunikasi	Pengaturan komunikasi
   authentication	/GOOG/SDK_COM_WIF	Pengaturan komunikasi yang telah Anda buat untuk layanan XSUAA.
   aiplatform:v1	/GOOG/COM_SDK_SRV	Pengaturan komunikasi yang telah Anda tetapkan menggunakan sistem komunikasi yang berisi endpoint regional untuk AI PLATFORM.
   apiinvoker:v1	/GOOG/COM_SDK_SRV	Pengaturan komunikasi yang telah Anda siapkan menggunakan sistem komunikasi untuk endpoint publik untuk penyaluran Vertex AI Feature Store di langkah sebelumnya.

Mengambil nilai fitur

Di Vertex AI Feature Store, entity mengacu pada item yang ingin Anda lacak fiturnya, seperti pelanggan, produk, atau titik data lainnya. Setiap entity dikaitkan dengan kumpulan fitur dan nilai yang sesuai.

Untuk mengambil nilai fitur dengan menentukan satu ID entity, gunakan metode SERVE_FEATURE_VALUES.

DATA(lt_features) = lo_client->serve_feature_values(
                         iv_feature_view_id = 'FEATURE_VIEW_NAME'
                             it_entity_id       = 'ENTITY_ID'
                )->get_features( ).

Ganti kode berikut:

• FEATURE_VIEW_NAME: Nama tampilan fitur tempat Anda ingin menyajikan nilai fitur.
• ENTITY_ID: Nilai kolom ID di data fitur tempat Anda ingin menyajikan nilai fitur terbaru. Atau, Anda dapat menyediakan array bagian untuk membuat ID Entity. Pastikan kolom ID berada dalam urutan yang sama seperti yang ditentukan dalam tampilan fitur.

Menelusuri perkiraan tetangga terdekat

Untuk toko online yang dibuat untuk penyaluran online yang dioptimalkan, Anda dapat melakukan penelusuran kesamaan vektor untuk mengambil daftar entity yang serupa atau terkait secara semantik, yang juga disebut sebagai perkiraan terdekat. Anda dapat menelusuri perkiraan tetangga terdekat berdasarkan ID entity atau embedding.

Sebelum memulai

Sebelum dapat mulai menyalurkan nilai fitur dari toko online, Anda perlu mengambil nama domain endpoint publik dari detail toko online. Setelah itu, Anda perlu membuat sistem komunikasi dan pengaturan komunikasi, lalu mengonfigurasinya dalam konfigurasi kunci klien menggunakan aplikasi SAP Fiori Google SDK: Main Configuration.

1. Untuk mengambil endpoint publik, buat ZCL_GET_FEATURE_STORE_PUB_EP dalam paket lokal pilihan Anda. Anda harus meneruskan kunci klien yang valid, serta ID dan lokasi penyimpanan Vertex AI Feature Store.

   CLASS zcl_get_feature_store_pub_ep DEFINITION
   PUBLIC FINAL
   CREATE PUBLIC.
   PUBLIC SECTION.
      INTERFACES if_oo_adt_classrun.
   ENDCLASS.
   CLASS zcl_get_feature_store_pub_ep IMPLEMENTATION.
   METHOD if_oo_adt_classrun~main.
      DATA lv_ckey        TYPE /goog/keyname.
      DATA lv_location_id TYPE string.
      DATA lv_fsid        TYPE string.
      DATA lv_project_id  TYPE string.
      DATA lv_msg         TYPE string.
   
      "TODO:Developer - Pass relevant values
      lv_ckey = 'CLIENT_KEY'.
      lv_fsid = 'FEATURE_ONLINE_STORE_NAME'.
      lv_location_id = 'LOCATION_ID'.
      TRY.
         DATA(lo_aip) = NEW  /goog/cl_aiplatform_v1( iv_key_name = lv_ckey ).
         lv_project_id = lo_aip->gv_project_id.
         " Call API method: aiplatform.projects.locations.featureOnlineStores.get
         lo_aip->get_feature_online_stores( EXPORTING iv_p_projects_id              = lv_project_id
                                                      iv_p_locations_id             = lv_location_id
                                                      iv_p_feature_online_stores_id = lv_fsid
                                             IMPORTING es_output                     = DATA(ls_output)
                                                      ev_ret_code                   = DATA(lv_ret_code)
                                                      ev_err_text                   = DATA(lv_err_text) ).
         IF lo_aip->is_success( lv_ret_code ) = abap_true.
            out->write( | Public endpoint is| ).
            out->write( ls_output-dedicated_serving_endpoint-public_endpoint_domain_name ).
         ENDIF.
         CATCH /goog/cx_sdk INTO DATA(lo_cx_sdk).
         lv_msg = lo_cx_sdk->get_text( ).
         out->write( |Exception occurred, reason: { lv_msg }| ).
      ENDTRY.
   ENDMETHOD.
   ENDCLASS.
   

2. Aktifkan dan jalankan class ZCL_GET_FEATURE_STORE_PUB_EP.

   Output, yang merupakan endpoint publik toko online Anda, menggunakan format berikut:

   xxxxxxxxxx.LOCATION_ID-PROJECT_ID.featurestore.vertexai.goog
   

   Output ini mencakup nilai-nilai berikut:

   • LOCATION_ID: region tempat toko online Anda berada.
   • PROJECT_ID: project ID project Google Cloud tempat toko online Anda berada.

3. Akses peluncur SAP Fiori dari sistem ABAP BTP tempat ABAP SDK untuk Google Cloud diinstal.

4. Buka Semua ruang > Administrasi > Pengelolaan Komunikasi.

5. Buat sistem komunikasi:

   1. Buka aplikasi Sistem Komunikasi.
   2. Klik New.

   3. Pada dialog New Communication System yang muncul, masukkan nilai untuk kolom berikut:

      • ID Sistem: masukkan ID sistem.
      • Nama sistem: masukkan nama sistem.

   4. Klik Buat.

   5. Di kolom Nama host, masukkan endpoint publik yang Anda ambil dengan menjalankan class ZCL_GET_FEATURE_STORE_PUB_EP di langkah sebelumnya.

   6. Di kolom Port, masukkan 443.

   7. Buka tab Users for Outbound Communication, lalu klik Add.

   8. Di kolom Metode autentikasi, pilih Tidak ada.

   9. Klik Simpan.

6. Buat pengaturan komunikasi:

   1. Buka aplikasi Pengaturan Komunikasi.
   2. Klik New.

   3. Pada dialog New Communication Arrangement yang muncul, masukkan nilai untuk kolom berikut:

      • Skenario: pilih Autentikasi menggunakan Workload Identity Federation (/GOOG/COM_SDK_SRV).
      • Nama pengaturan: masukkan nama untuk pengaturan komunikasi.

   4. Klik Buat.

   5. Untuk entri pengaturan komunikasi yang muncul, di kolom Communication System, pilih sistem komunikasi yang Anda buat di langkah sebelumnya.

   6. Klik Simpan.

7. Buat kunci klien dan peta komunikasi:

   1. Buka ruang yang berisi aplikasi SAP Fiori untuk konfigurasi SDK.
   2. Buka aplikasi Google SDK: Main Configuration.
   3. Klik Buat.
   4. Pada dialog Create yang muncul, masukkan nama kunci klien.
   5. Klik Lanjutkan.

   6. Masukkan detail berikut:

      • Akun layanan: masukkan akun layanan yang diberi akses ke API Google Cloud .
      • Project ID: masukkan project ID project Google Cloud tempat Anda telah mengaktifkan Google Cloud API. Untuk informasi tentang project ID, lihat Mengidentifikasi project.
      • Nomor project: masukkan nomor project project Google Cloud tempat Anda mengaktifkan Google Cloud API. Untuk informasi tentang nomor project, lihat Mengidentifikasi project.
      • Authentication type: pilih W (Workload Identity Federation).

   7. Untuk peta komunikasi untuk entri nama layanan default sebagai "autentikasi", berikan pengaturan komunikasi yang telah Anda siapkan untuk autentikasi berbasis WIF

   8. Tambahkan satu entri lagi ke peta komunikasi dan pilih layanan sebagai aiplatform:v1 dan berikan pengaturan komunikasi seperti yang baru saja Anda buat.

   9. Klik Buat. Dialog akan muncul yang mengonfirmasi bahwa Anda setuju untuk menggunakan ABAP SDK untuk Google Cloud berdasarkan persyaratan Google Cloud standar.

   10. Untuk memvalidasi konfigurasi autentikasi, klik Periksa koneksi. Centang hijau untuk entri menunjukkan konfigurasi yang berhasil.

       Jika terjadi error, lihat panduan pemecahan masalah untuk mengetahui informasi tentang cara menyelesaikan error umum.

8. Pastikan peta komunikasi Anda berisi tiga entri berikut:

   Nama layanan	Skenario komunikasi	Pengaturan komunikasi
   authentication	/GOOG/SDK_COM_WIF	Pengaturan komunikasi yang telah Anda buat untuk layanan XSUAA.
   aiplatform:v1	/GOOG/COM_SDK_SRV	Pengaturan komunikasi yang telah Anda tetapkan menggunakan sistem komunikasi yang berisi endpoint regional untuk AI PLATFORM.
   apiinvoker:v1	/GOOG/COM_SDK_SRV	Pengaturan komunikasi yang telah Anda siapkan menggunakan sistem komunikasi untuk endpoint publik untuk penyaluran Vertex AI Feature Store di langkah sebelumnya.

Mengambil kecocokan embedding terdekat

Anda dapat menelusuri entity yang terkait secara semantik dengan menentukan embedding.

Untuk menelusuri embedding terdekat, kirim permintaan menggunakan metode SEARCH_USING_EMBEDDINGS.

DATA(lt_embeddings) = VALUE /goog/cl_aiplatform_v1=>ty_t_/goog/num_float( EMBEDDING_DATA ).

DATA(lt_neighbours) = lo_client->search_using_embeddings(
  EXPORTING
    iv_feature_view_id = 'FEATURE_VIEW_NAME'
    it_embeddings      = lt_embeddings
    is_search_params   = VALUE #( neighbor_count     = 'NEIGHBOR_COUNT'
                                  return_full_entity = 'RETURN_FULL_ENTITY' )
)->get_neighbours( ).

Ganti kode berikut:

• EMBEDDING_DATA: Embedding yang ingin Anda ambil perkiraan kecocokan terdekatnya. Embedding diwakili oleh array nilai float.
• FEATURE_VIEW_NAME: Nama tampilan fitur tempat Anda ingin menelusuri perkiraan kecocokan terdekat.
• NEIGHBOR_COUNT: Jumlah perkiraan terdekat yang ingin Anda ambil.
• RETURN_FULL_ENTITY: Opsional. Tentukan apakah Anda ingin menyertakan atau mengecualikan fitur untuk entity dalam respons. Untuk menyertakan fitur serta entity dalam respons, masukkan ABAP_TRUE. Nilai defaultnya adalah ABAP_FALSE.

Mengambil kecocokan entity terdekat

Anda dapat menelusuri entity yang terkait secara semantik dengan menentukan ID entity.

Untuk menelusuri ID entity terdekat, kirim permintaan menggunakan metode SEARCH_USING_ENTITY.

DATA(lt_neighbours) = lo_client->search_using_entity(
  EXPORTING
    iv_feature_view_id = 'FEATURE_VIEW_NAME'
    iv_entity_id       = 'ENTITY_ID'
    is_search_params   = VALUE #( neighbor_count     = 'NEIGHBOR_COUNT'
                                  return_full_entity = 'RETURN_FULL_ENTITY' )
)->get_neighbours( ).

Ganti kode berikut:

• FEATURE_VIEW_NAME: Nama tampilan fitur tempat Anda ingin menelusuri perkiraan kecocokan terdekat.
• ENTITY_ID:: ID entity dari entity yang ingin Anda ambil perkiraan kecocokan terdekatnya.
• NEIGHBOR_COUNT: Jumlah perkiraan terdekat yang ingin Anda ambil.
• RETURN_FULL_ENTITY: Opsional. Tentukan apakah Anda ingin menyertakan atau mengecualikan fitur untuk entity dalam respons. Untuk menyertakan fitur serta entity dalam respons, masukkan ABAP_TRUE. Nilai defaultnya adalah ABAP_FALSE.

Langkah berikutnya

• Pelajari pengembangan aplikasi dengan ABAP SDK untuk Google Cloud edisi SAP BTP.
• Ajukan pertanyaan dan diskusikan Vertex AI SDK untuk ABAP dengan komunitas di Cloud Forums.