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Usar o Vertex AI Feature Store

Este documento descreve como usar o Feature Store da Vertex AI para realizar tarefas como sincronizar uma loja on-line, veicular recursos de uma loja on-line e pesquisar uma loja on-line usando uma entidade ou embeddings, usando o SDK da Vertex AI para ABAP.

O Feature Store da Vertex AI é um serviço de armazenamento de atributos gerenciado e nativo da nuvem. Ele simplifica o gerenciamento de atributos de ML e os processos de exibição on-line ao permitir que você gerencie os dados de recursos em uma tabela ou visualização do BigQuery.

Em um fluxo de trabalho típico de configuração do Feature Store da Vertex AI, primeiro você prepara a fonte de dados do SAP no BigQuery, registra suas fontes de dados criando grupos e recursos de atributos e configura os recursos de visualização de recursos e de armazenamento on-line. Em seguida, você pode veicular os valores de atributos mais recentes on-line de uma visualização de atributos ou realizar uma pesquisa de similaridade no Feature Store on-line. Para saber como configurar o Feature Store da Vertex AI, consulte Feature Store da Vertex AI.

Quando a Vertex AI Feature Store estiver pronta para veiculação on-line, você poderá usar o SDK da Vertex AI para ABAP para:

Para fornecer os valores de atributos mais atualizados e precisos para veiculação em tempo real durante a previsão do modelo, sincronize sua loja on-line com a fonte de dados de atributos no BigQuery.
Para fornecer valores de atributos de uma loja on-line para aplicativos em tempo real, veicule os recursos da loja on-line.
Para recuperar uma lista de entidades semanticamente parecidas ou relacionadas da loja on-line, pesquise usando uma entidade ou um embedding.

Antes de começar

Antes de usar o SDK da Vertex AI para ABAP com o Feature Store da Vertex AI, verifique se você ou seus administradores concluíram os seguintes pré-requisitos:

Ativar a API Vertex AI no seu projeto do Google Cloud.
Instalou o SDK da Vertex AI para ABAP no seu ambiente SAP.
Configure a autenticação para acessar a API Vertex AI.
Configurar a veiculação de recursos on-line. Para saber como criar e usar uma loja on-line para hospedar e disponibilizar dados no BigQuery com o Feature Store da Vertex AI em um fluxo de trabalho completo, consulte os tutoriais do Jupyter Notebook para o Feature Store da Vertex AI.

Criar a classe ABAP para o Feature Store da Vertex AI

Para usar o Feature Store da Vertex AI no seu aplicativo ABAP, instancie a classe /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' ).

Substitua:

CLIENT_KEY: a chave do cliente configurada para autenticação.
LOCATION_ID: região em que a loja on-line está localizada, como us-central1.
FEATURE_ONLINE_STORE_NAME: o nome da loja on-line que contém a visualização de recursos.

Sincronizar loja on-line

Para garantir que sua loja on-line tenha os valores de atributos mais atualizados e precisos para veiculação em tempo real durante a previsão do modelo, sincronize os recursos de visualização de atributos na sua loja on-line com a fonte de dados de atributos no BigQuery.

Antes de começar

Como você acessa a Vertex AI Feature Store por um endpoint regional, é necessário criar um sistema de comunicação, um arranjo de comunicação e configurar a chave do cliente de acordo com isso.

Acesse a plataforma de lançamento do SAP Fiori do sistema BTP ABAP em que o ABAP SDK for Google Cloud está instalado.
Acesse Todos os espaços > Administração > Gerenciamento da comunicação.
Crie um sistema de comunicação:
1. Abra o app Communication Systems.
2. Clique em Novo.
3. Na caixa de diálogo New Communication System que aparece, insira um valor para os seguintes campos:
  - ID do sistema: digite um ID do sistema.
  - Nome do sistema: digite um nome para o sistema.
4. Clique em Criar.
5. No campo Nome do host, insira o URL do endpoint regional. Por exemplo, se a Feature Store da Vertex AI estiver em us-east1, o endpoint do host de destino será us-east1-aiplatform.googleapis.com. Para informações sobre endpoints regionais, consulte Endpoint de serviço.
6. No campo Porta, digite 443.
7. Na guia Usuários para comunicação de saída, clique em Adicionar.
8. No campo Método de autenticação, selecione Nenhum.
9. Clique em Salvar.
Crie um acordo de comunicação:
1. Abra o app Communication Arrangement.
2. Clique em Novo.
3. Na caixa de diálogo New Communication Arrangement que é exibida, insira um valor para os seguintes campos:
  - Cenário: selecione Autenticação usando a federação de identidade da carga de trabalho (/GOOG/COM_SDK_SRV).
  - Nome do acordo: insira um nome para o acordo de comunicação.
4. Clique em Criar.
5. Na entrada de acordo de comunicação que aparece, no campo Sistema de comunicação, selecione o sistema de comunicação que você criou na etapa anterior.
6. Clique em Salvar.
Crie uma chave de cliente e um mapa de comunicação:
1. Acesse o espaço que contém os apps SAP Fiori para configuração do SDK.
2. Abra o app SDK do Google: configuração principal.
3. Clique em Criar.
4. Na caixa de diálogo Criar que é exibida, insira o nome da chave de cliente.
5. Clique em Continuar.
6. Insira um valor para os seguintes campos:
  - Conta de serviço: insira a conta de serviço que tem acesso às APIs Google Cloud .
  - ID do projeto: insira o ID do projeto do Google Cloud em que você ativou as APIs Google Cloud . Para informações sobre o ID do projeto, consulte Como identificar projetos.
  - Número do projeto: insira o número do projeto do Google Cloud em que você ativou as APIs Google Cloud . Para informações sobre o número do projeto, consulte Como identificar projetos.
  - Tipo de autenticação: selecione W (Federação de identidade da carga de trabalho).
7. Para o mapa de comunicação da entrada padrão do nome do serviço como "autenticação", forneça o arranjo de comunicação que você configurou para a autenticação baseada em WIF.
8. Adicione mais uma entrada ao mapa de comunicação e escolha o serviço como aiplatform:v1 e forneça o arranjo de comunicação que você acabou de criar.
9. Clique em Criar. Uma caixa de diálogo é exibida, confirmando que você concorda em usar o ABAP SDK for Google Cloud de acordo com os termos padrão Google Cloud .
10. Para validar a configuração da autenticação, clique em Verificar conexão. Uma marca de seleção verde em uma entrada indica que a configuração foi bem-sucedida.
  
  Em caso de erros, consulte o guia de solução de problemas para informações sobre como resolver erros comuns.

Sincronizar o Vertex AI Feature Store

Para iniciar uma sincronização de dados em uma vista de recurso, use o método 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( ).

Substitua FEATURE_VIEW_NAME pelo nome da visualização de elemento para iniciar a sincronização de dados.

Esse método retorna um ID de sincronização de visualização de recurso, que pode ser usado para verificar o status da sincronização.

Conferir o status da sincronização da Vertex AI Feature Store

Para conferir o status de uma sincronização do Feature Store da Vertex AI, use o método 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( ).

Substitua:

FEATURE_VIEW_NAME: o nome da visualização de recursos para a qual você quer verificar o status da sincronização.
FEATURE_VIEW_SYNC_ID: o ID de sincronização da visualização de atributos recebido da Sync Vertex AI Feature Store.

Esse método retorna um dos seguintes status com a mensagem de erro, se houver: C: Complete, R: Running ou F: Failed.

Veicular recursos de uma loja on-line

É possível exibir valores de recursos de uma loja on-line para aplicativos em tempo real, como recomendações de produtos. Dependendo do tipo de veiculação on-line que você configurou para sua loja on-line, é possível exibir valores de atributos de uma das seguintes maneiras:

Buscar valores de atributos usando a veiculação on-line do Bigtable.
Buscar valores de atributos usando a veiculação on-line otimizada com um endpoint público.
Buscar valores de atributos usando a veiculação on-line otimizada com um endpoint do Private Service Connect.

Para mais informações sobre como exibir valores de recursos, consulte Exibir recursos de uma loja on-line.

Antes de começar

Antes de começar a mostrar valores de atributos de uma loja on-line, é necessário extrair o nome de domínio do endpoint público dos detalhes da loja on-line. Depois disso, é necessário criar um sistema de comunicação e um arranjo de comunicação e configurá-los na configuração da chave do cliente usando o app SDK do Google: configuração principal SAP Fiori.

Para recuperar o endpoint público, crie o ZCL_GET_FEATURE_STORE_PUB_EP em um pacote local de sua escolha. É necessário transmitir uma chave de cliente válida, o ID e o local da 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.

Ative e execute a classe ZCL_GET_FEATURE_STORE_PUB_EP.

A saída, que é o endpoint público da sua loja on-line, usa o seguinte formato:
```
xxxxxxxxxx.LOCATION_ID-PROJECT_ID.featurestore.vertexai.goog
```
Esta saída inclui os seguintes valores:
- LOCATION_ID: a região em que sua loja on-line está localizada.
- PROJECT_ID: o ID do projeto do Google Cloud em que sua loja on-line está localizada.
Acesse a plataforma de lançamento do SAP Fiori do sistema BTP ABAP em que o ABAP SDK for Google Cloud está instalado.
Acesse Todos os espaços > Administração > Gerenciamento da comunicação.
Crie um sistema de comunicação:
1. Abra o app Communication Systems.
2. Clique em Novo.
3. Na caixa de diálogo New Communication System que aparece, insira um valor para os seguintes campos:
  - ID do sistema: digite um ID do sistema.
  - Nome do sistema: digite um nome para o sistema.
4. Clique em Criar.
5. No campo Nome do host, insira o endpoint público que você extraiu executando a classe ZCL_GET_FEATURE_STORE_PUB_EP em uma etapa anterior.
6. No campo Porta, digite 443.
7. Acesse a guia Usuários para comunicação de saída e clique em Adicionar.
8. No campo Método de autenticação, selecione Nenhum.
9. Clique em Salvar.
Crie um acordo de comunicação:
1. Abra o app Comunicação.
2. Clique em Novo.
3. Na caixa de diálogo New Communication Arrangement que é exibida, insira um valor para os seguintes campos:
  - Cenário: selecione Autenticação usando a federação de identidade da carga de trabalho (/GOOG/COM_SDK_SRV).
  - Nome do acordo: insira um nome para o acordo de comunicação.
4. Clique em Criar.
5. Na entrada de acordo de comunicação que aparece, no campo Sistema de comunicação, selecione o sistema de comunicação que você criou na etapa anterior.
6. Clique em Salvar.
Crie uma chave de cliente e um mapa de comunicação:
1. Acesse o espaço que contém os apps SAP Fiori para configuração do SDK.
2. Abra o app SDK do Google: configuração principal.
3. Clique em Criar.
4. Na caixa de diálogo Criar que é exibida, insira o nome da chave de cliente.
5. Clique em Continuar.
6. Digite os seguintes detalhes:
  - Conta de serviço: insira a conta de serviço que tem acesso às APIs Google Cloud .
  - ID do projeto: insira o ID do projeto do Google Cloud em que você ativou as APIs Google Cloud . Para informações sobre o ID do projeto, consulte Como identificar projetos.
  - Número do projeto: insira o número do projeto do Google Cloud em que você ativou as APIs Google Cloud . Para informações sobre o número do projeto, consulte Como identificar projetos.
  - Tipo de autenticação: selecione W (Federação de identidade da carga de trabalho).
7. Para o mapa de comunicação da entrada padrão do nome do serviço como "autenticação", forneça o arranjo de comunicação que você configurou para a autenticação baseada em WIF.
8. Adicione mais uma entrada ao mapa de comunicação e escolha o serviço como aiplatform:v1 e forneça o arranjo de comunicação que você acabou de criar.
9. Clique em Criar. Uma caixa de diálogo é exibida, confirmando que você concorda em usar o ABAP SDK for Google Cloud de acordo com os termos padrão Google Cloud .
10. Para validar a configuração da autenticação, clique em Verificar conexão. Uma marca de seleção verde em uma entrada indica que a configuração foi bem-sucedida.
  
  Em caso de erros, consulte o guia de solução de problemas para informações sobre como resolver erros comuns.

Verifique se o mapa de comunicação contém as três entradas a seguir:

Nome do serviço	Cenário de comunicação	Acordo de comunicação
`authentication`	`/GOOG/SDK_COM_WIF`	Acordo de comunicação que você criou para o serviço `XSUAA`.
`aiplatform:v1`	`/GOOG/COM_SDK_SRV`	Acordo de comunicação que você definiu usando o sistema de comunicação que contém o endpoint regional para `AI PLATFORM`.
`apiinvoker:v1`	`/GOOG/COM_SDK_SRV`	Acordo de comunicação que você configurou usando o sistema de comunicação para o endpoint público da veiculação da Vertex AI Feature Store na etapa anterior.

Buscar valores de atributos

No Feature Store da Vertex AI, uma entidade se refere a um item para o qual você quer rastrear recursos, como um cliente, um produto ou qualquer outro ponto de dados. Cada entidade é associada a um conjunto de recursos e os valores correspondentes.

Para buscar valores de recursos especificando um único ID de entidade, use o método 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( ).

Substitua:

FEATURE_VIEW_NAME: o nome da visualização de recursos da qual você quer exibir valores de atributos.
ENTITY_ID: o valor da coluna "ID" no registro de recurso do qual você quer exibir os valores de atributos mais recentes. Como alternativa, você pode fornecer uma matriz de partes para criar o ID da entidade. Verifique se as colunas de ID estão na mesma ordem definida na visualização de atributos.

Pesquisar vizinhos mais próximos aproximados

Para lojas on-line criadas para exibição on-line otimizada, é possível realizar uma pesquisa de similaridade vetorial para recuperar uma lista de entidades semanticamente parecidas ou relacionadas, também chamadas de vizinhos mais próximos. É possível pesquisar vizinhos mais próximos aproximados com base em um ID de entidade ou em um embedding.

Antes de começar

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.

Ative e execute a classe ZCL_GET_FEATURE_STORE_PUB_EP.

A saída, que é o endpoint público da sua loja on-line, usa o seguinte formato:
```
xxxxxxxxxx.LOCATION_ID-PROJECT_ID.featurestore.vertexai.goog
```
Esta saída inclui os seguintes valores:
- LOCATION_ID: a região em que sua loja on-line está localizada.
- PROJECT_ID: o ID do projeto do Google Cloud em que sua loja on-line está localizada.
Acesse a plataforma de lançamento do SAP Fiori do sistema BTP ABAP em que o ABAP SDK for Google Cloud está instalado.
Acesse Todos os espaços > Administração > Gerenciamento da comunicação.
Crie um sistema de comunicação:
1. Abra o app Communication Systems.
2. Clique em Novo.
3. Na caixa de diálogo New Communication System que aparece, insira um valor para os seguintes campos:
  - ID do sistema: digite um ID do sistema.
  - Nome do sistema: digite um nome para o sistema.
4. Clique em Criar.
5. No campo Nome do host, insira o endpoint público que você extraiu executando a classe ZCL_GET_FEATURE_STORE_PUB_EP em uma etapa anterior.
6. No campo Porta, digite 443.
7. Acesse a guia Usuários para comunicação de saída e clique em Adicionar.
8. No campo Método de autenticação, selecione Nenhum.
9. Clique em Salvar.
Crie um acordo de comunicação:
1. Abra o app Comunicação.
2. Clique em Novo.
3. Na caixa de diálogo New Communication Arrangement que é exibida, insira um valor para os seguintes campos:
  - Cenário: selecione Autenticação usando a federação de identidade da carga de trabalho (/GOOG/COM_SDK_SRV).
  - Nome do acordo: insira um nome para o acordo de comunicação.
4. Clique em Criar.
5. Na entrada de acordo de comunicação que aparece, no campo Sistema de comunicação, selecione o sistema de comunicação que você criou na etapa anterior.
6. Clique em Salvar.
Crie uma chave de cliente e um mapa de comunicação:
1. Acesse o espaço que contém os apps SAP Fiori para configuração do SDK.
2. Abra o app SDK do Google: configuração principal.
3. Clique em Criar.
4. Na caixa de diálogo Criar que é exibida, insira o nome da chave de cliente.
5. Clique em Continuar.
6. Digite os seguintes detalhes:
  - Conta de serviço: insira a conta de serviço que tem acesso às APIs Google Cloud .
  - ID do projeto: insira o ID do projeto do Google Cloud em que você ativou as APIs Google Cloud . Para informações sobre o ID do projeto, consulte Como identificar projetos.
  - Número do projeto: insira o número do projeto do Google Cloud em que você ativou as APIs Google Cloud . Para informações sobre o número do projeto, consulte Como identificar projetos.
  - Tipo de autenticação: selecione W (Federação de identidade da carga de trabalho).
7. Para o mapa de comunicação da entrada padrão do nome do serviço como "autenticação", forneça o arranjo de comunicação que você configurou para a autenticação baseada em WIF.
8. Adicione mais uma entrada ao mapa de comunicação e escolha o serviço como aiplatform:v1 e forneça o arranjo de comunicação que você acabou de criar.
9. Clique em Criar. Uma caixa de diálogo é exibida, confirmando que você concorda em usar o ABAP SDK for Google Cloud de acordo com os termos padrão Google Cloud .
10. Para validar a configuração da autenticação, clique em Verificar conexão. Uma marca de seleção verde em uma entrada indica que a configuração foi bem-sucedida.
  
  Em caso de erros, consulte o guia de solução de problemas para informações sobre como resolver erros comuns.

Verifique se o mapa de comunicação contém as três entradas a seguir:

Nome do serviço	Cenário de comunicação	Acordo de comunicação
`authentication`	`/GOOG/SDK_COM_WIF`	Acordo de comunicação que você criou para o serviço `XSUAA`.
`aiplatform:v1`	`/GOOG/COM_SDK_SRV`	Acordo de comunicação que você definiu usando o sistema de comunicação que contém o endpoint regional para `AI PLATFORM`.
`apiinvoker:v1`	`/GOOG/COM_SDK_SRV`	Acordo de comunicação que você configurou usando o sistema de comunicação para o endpoint público da veiculação da Vertex AI Feature Store na etapa anterior.

Recuperar correspondências de vizinhos mais próximos de um embedding

É possível pesquisar entidades semanticamente relacionadas com a especificação de um embedding.

Para pesquisar um embedding nos vizinhos mais próximos, envie uma solicitação usando o método 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( ).

Substitua:

EMBEDDING_DATA: o embedding para o qual você quer recuperar as correspondências aproximadas de vizinhos mais próximos. Um embedding é representado por uma matriz de valores de ponto flutuante.
FEATURE_VIEW_NAME: o nome da visualização de recursos em que você quer pesquisar correspondências aproximadas de vizinhos mais próximos.
NEIGHBOR_COUNT: número de vizinhos mais próximos aproximados que você quer recuperar.
RETURN_FULL_ENTITY: opcional. Especifique se você quer incluir ou excluir os recursos das entidades na resposta. Para incluir os recursos com as entidades na resposta, digite ABAP_TRUE. O valor padrão é ABAP_FALSE.

Recuperar correspondências de vizinhos mais próximos de uma entidade

É possível pesquisar entidades semanticamente relacionadas especificando um ID de entidade.

Para pesquisar um ID de entidade nos vizinhos mais próximos, envie uma solicitação usando o método 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( ).

Substitua:

FEATURE_VIEW_NAME: o nome da visualização de recursos em que você quer pesquisar correspondências aproximadas de vizinhos mais próximos.
ENTITY_ID:: ID da entidade para a qual você quer recuperar correspondências vizinhas mais próximas.
NEIGHBOR_COUNT: número de vizinhos mais próximos aproximados que você quer recuperar.
RETURN_FULL_ENTITY: opcional. Especifique se você quer incluir ou excluir os recursos das entidades na resposta. Para incluir os recursos com as entidades na resposta, digite ABAP_TRUE. O valor padrão é ABAP_FALSE.

A seguir

Saiba mais sobre o desenvolvimento de aplicativos com a edição SAP BTP do SDK ABAP for Google Cloud.
Faça suas perguntas e converse sobre o SDK da Vertex AI para ABAP com a comunidade em Fóruns do Cloud.