Google Lanza Asistente de Compras impulsado por AlloyDB y Vertex AI Agent Builder
En el mundo acelerado del comercio minorista actual, entregar experiencias de compra personalizadas es crucial. Este artículo profundiza en cómo construir un asistente de compras inteligente utilizando AlloyDB de Google y Vertex AI Agent Builder, inspirado en el codelab de Code Vipassana Temporada 7. El objetivo es crear un agente de IA que ofrezca respuestas instantáneas y recomendaciones de productos adaptadas a las preferencias únicas de cada cliente. Exploraremos los componentes esenciales, enfrentaremos los desafíos y delinearemos los pasos para construir esta solución dentro del ecosistema de Google Cloud.
Puntos clave
- AlloyDB y Vertex AI Agent Builder son herramientas clave para desarrollar asistentes de compras impulsados por IA.
- El codelab enfatiza crear un agente que comprenda la intención del cliente y ofrezca sugerencias de productos relevantes.
- Los pasos clave incluyen configurar una instancia de AlloyDB, importar un conjunto de datos de comercio electrónico y generar incrustaciones.
- La segunda parte del laboratorio se centra en los pasos de Agent Builder, especialmente en integrar el agente con los datos.
- También analizaremos documentación alternativa para comandos gcloud.
Entendiendo la base: AlloyDB y Vertex AI Agent Builder
¿Qué son AlloyDB y Vertex AI Agent Builder?
AlloyDB para PostgreSQL es un servicio de base de datos completamente administrado, compatible con PostgreSQL, diseñado para trabajar con cargas de trabajo empresariales exigentes. Ofrece un rendimiento, disponibilidad y escalabilidad superiores en comparación con PostgreSQL estándar, lo que lo convierte en una opción ideal para almacenamiento de datos y análisis internos, lo que ayuda a entender el contexto.
Por otro lado, Vertex AI Agent Builder ofrece herramientas para iniciar rápidamente asistentes conversacionales inteligentes. Al combinar AlloyDB para el almacenamiento de datos, un motor de análisis interno para el contexto, Gemini (un modelo de lenguaje grande) para la validación de relevancia y el constructor de Agentes de Google, puedes crear una aplicación de chat fluida que maneje eficientemente las consultas de los clientes y los guíe a través del descubrimiento de productos.
Code Vipassana Temporada 7: Construyendo Aplicaciones Agénticas
Code Vipassana Temporada 7 se centra en la construcción de aplicaciones agénticas usando bases de datos de Google Cloud, el constructor de Agentes y un Motor de Razonamiento. La temporada se enfoca en aprovechar las capacidades de Google Cloud para desarrollar aplicaciones de IA basadas en datos, destacando modelos generativos y flujos de trabajo agénticos. Estas aplicaciones están diseñadas para mejorar la asistencia conversacional, simplificar las interacciones de los clientes y proporcionar experiencias personalizadas. Una sesión destacada de esta temporada te guía a través de la creación de un Asistente Inteligente de Compras con AlloyDB y Vertex AI Agent Builder.
Incorporando bases de datos de Google Cloud y motores de razonamiento, el objetivo es construir aplicaciones de IA centradas en datos.
El desafío: Expectativas del cliente minorista moderno
Los clientes minoristas actuales exigen respuestas instantáneas y recomendaciones de productos que coincidan con sus preferencias únicas. Los métodos de búsqueda tradicionales a menudo fallan en ofrecer este nivel de personalización.
Los clientes quieren IA a su alcance, ayudándoles a encontrar artículos, proporcionar detalles y mucho más. Las búsquedas tradicionales carecen de la sofisticación para capturar precisamente la intención del cliente, resultando en resultados irrelevantes o genéricos. Esto subraya la necesidad de soluciones más inteligentes y personalizadas para satisfacer las demandas cambiantes de los clientes minoristas modernos. La solución? Utilizar una base de conocimientos rica de datos minoristas para comprender la intención del cliente, responder inteligentemente y entregar resultados hiperrelevantes a través de una aplicación de chat impulsada por conocimiento.
Configuración y configuración de Google Cloud
Reclamar Créditos de Google Cloud
El primer paso es reclamar los créditos de Google Cloud ofrecidos a través del programa Code Vipassana. Estos créditos son vitales para acceder y utilizar los recursos de Google Cloud necesarios para el codelab. Recibirás un enlace en tu correo de registro para canjear estos créditos.
Para reclamar tus créditos, sigue el enlace proporcionado en tu correo de registro y completa la información requerida. Se recomienda usar Chrome o Firefox, ya que otros sistemas y navegadores pueden causar problemas.
Crear un nuevo proyecto de Google Cloud
Crear un nuevo proyecto de Google Cloud establece un entorno dedicado para construir tu asistente de compras inteligente, asegurando que los recursos estén organizados y gestionados de manera efectiva.
Cuando estés listo para comenzar, lo primero que harás será crear este proyecto. Puedes nombrarlo como quieras, como "CV S7" (Code Vipassana Temporada 7). Aquí está cómo hacerlo:
- Inicia sesión en la consola de Google Cloud.
- Haz clic en el selector de proyectos en la parte superior de la página.
- Selecciona "Nuevo Proyecto".
- Ingresa un nombre de proyecto y configura los ajustes del proyecto.
- Crea el proyecto.
- Finalmente, verifica que la facturación esté habilitada.
Acceder a Cloud Shell
Cloud Shell es un entorno de línea de comandos que se ejecuta en Google Cloud, preinstalado con herramientas esenciales como gcloud y bq. Te permite ejecutar comandos dentro de Google Cloud directamente desde tu navegador.
Para activar Cloud Shell:
- Haz clic en el ícono "Activar Cloud Shell" en la parte superior de la consola de Google Cloud.
- Espera a que el terminal de Cloud Shell se cargue.
- Ejecuta el comando gcloud auth list para asegurarte de estar autenticado.
- Ejecuta el comando gcloud config list project para verificar que gcloud esté consciente de tu proyecto.
Esta configuración permite una integración y conexión fluida de comandos con tu Agente de IA.
Crear el Clúster de AlloyDB y cargar el conjunto de datos de comercio electrónico
Crear un clúster e instancia
Antes de poder cargar datos, necesitarás configurar instancias de AlloyDB. Configurarás AlloyDB Studio para la ingesta de datos, utilizando el ID "shopping-cluster" y la versión PostgreSQL 15.
Cargar un conjunto de datos de comercio electrónico
A continuación, alimentarás el cerebro de IA con la información que puede compartir con los clientes. Al importar archivos CSV específicos, AlloyDB puede aprender un conjunto de datos para pasarlo al IA. Simplemente sigue la documentación, y tu configuración estará en buenas condiciones.
Habilitar las extensiones de pgvector y modelo de IA generativa en AlloyDB
Para convertir datos en vectores, necesitarás habilitar pgvector. Además, necesitarás crear una extensión para los modelos de IA de Google.
Estos modelos permitirán acciones como búsquedas en tiempo real, que luego se pueden integrar con Vertex AI. Estas extensiones son vitales ya que transforman los datos en un formato más searchable para el Asistente de IA.
Configurar la red VPC (Importante para seguridad)
Configurar una VPC te permite crear una red que solo pueda ser accedida mediante direcciones IP
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En el mundo acelerado del comercio minorista actual, entregar experiencias de compra personalizadas es crucial. Este artículo profundiza en cómo construir un asistente de compras inteligente utilizando AlloyDB de Google y Vertex AI Agent Builder, inspirado en el codelab de Code Vipassana Temporada 7. El objetivo es crear un agente de IA que ofrezca respuestas instantáneas y recomendaciones de productos adaptadas a las preferencias únicas de cada cliente. Exploraremos los componentes esenciales, enfrentaremos los desafíos y delinearemos los pasos para construir esta solución dentro del ecosistema de Google Cloud.
Puntos clave
- AlloyDB y Vertex AI Agent Builder son herramientas clave para desarrollar asistentes de compras impulsados por IA.
- El codelab enfatiza crear un agente que comprenda la intención del cliente y ofrezca sugerencias de productos relevantes.
- Los pasos clave incluyen configurar una instancia de AlloyDB, importar un conjunto de datos de comercio electrónico y generar incrustaciones.
- La segunda parte del laboratorio se centra en los pasos de Agent Builder, especialmente en integrar el agente con los datos.
- También analizaremos documentación alternativa para comandos gcloud.
Entendiendo la base: AlloyDB y Vertex AI Agent Builder
¿Qué son AlloyDB y Vertex AI Agent Builder?
AlloyDB para PostgreSQL es un servicio de base de datos completamente administrado, compatible con PostgreSQL, diseñado para trabajar con cargas de trabajo empresariales exigentes. Ofrece un rendimiento, disponibilidad y escalabilidad superiores en comparación con PostgreSQL estándar, lo que lo convierte en una opción ideal para almacenamiento de datos y análisis internos, lo que ayuda a entender el contexto.
Por otro lado, Vertex AI Agent Builder ofrece herramientas para iniciar rápidamente asistentes conversacionales inteligentes. Al combinar AlloyDB para el almacenamiento de datos, un motor de análisis interno para el contexto, Gemini (un modelo de lenguaje grande) para la validación de relevancia y el constructor de Agentes de Google, puedes crear una aplicación de chat fluida que maneje eficientemente las consultas de los clientes y los guíe a través del descubrimiento de productos.
Code Vipassana Temporada 7: Construyendo Aplicaciones Agénticas
Code Vipassana Temporada 7 se centra en la construcción de aplicaciones agénticas usando bases de datos de Google Cloud, el constructor de Agentes y un Motor de Razonamiento. La temporada se enfoca en aprovechar las capacidades de Google Cloud para desarrollar aplicaciones de IA basadas en datos, destacando modelos generativos y flujos de trabajo agénticos. Estas aplicaciones están diseñadas para mejorar la asistencia conversacional, simplificar las interacciones de los clientes y proporcionar experiencias personalizadas. Una sesión destacada de esta temporada te guía a través de la creación de un Asistente Inteligente de Compras con AlloyDB y Vertex AI Agent Builder.
Incorporando bases de datos de Google Cloud y motores de razonamiento, el objetivo es construir aplicaciones de IA centradas en datos.
El desafío: Expectativas del cliente minorista moderno
Los clientes minoristas actuales exigen respuestas instantáneas y recomendaciones de productos que coincidan con sus preferencias únicas. Los métodos de búsqueda tradicionales a menudo fallan en ofrecer este nivel de personalización.
Los clientes quieren IA a su alcance, ayudándoles a encontrar artículos, proporcionar detalles y mucho más. Las búsquedas tradicionales carecen de la sofisticación para capturar precisamente la intención del cliente, resultando en resultados irrelevantes o genéricos. Esto subraya la necesidad de soluciones más inteligentes y personalizadas para satisfacer las demandas cambiantes de los clientes minoristas modernos. La solución? Utilizar una base de conocimientos rica de datos minoristas para comprender la intención del cliente, responder inteligentemente y entregar resultados hiperrelevantes a través de una aplicación de chat impulsada por conocimiento.
Configuración y configuración de Google Cloud
Reclamar Créditos de Google Cloud
El primer paso es reclamar los créditos de Google Cloud ofrecidos a través del programa Code Vipassana. Estos créditos son vitales para acceder y utilizar los recursos de Google Cloud necesarios para el codelab. Recibirás un enlace en tu correo de registro para canjear estos créditos.
Para reclamar tus créditos, sigue el enlace proporcionado en tu correo de registro y completa la información requerida. Se recomienda usar Chrome o Firefox, ya que otros sistemas y navegadores pueden causar problemas.
Crear un nuevo proyecto de Google Cloud
Crear un nuevo proyecto de Google Cloud establece un entorno dedicado para construir tu asistente de compras inteligente, asegurando que los recursos estén organizados y gestionados de manera efectiva.
Cuando estés listo para comenzar, lo primero que harás será crear este proyecto. Puedes nombrarlo como quieras, como "CV S7" (Code Vipassana Temporada 7). Aquí está cómo hacerlo:
- Inicia sesión en la consola de Google Cloud.
- Haz clic en el selector de proyectos en la parte superior de la página.
- Selecciona "Nuevo Proyecto".
- Ingresa un nombre de proyecto y configura los ajustes del proyecto.
- Crea el proyecto.
- Finalmente, verifica que la facturación esté habilitada.
Acceder a Cloud Shell
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Para activar Cloud Shell:
- Haz clic en el ícono "Activar Cloud Shell" en la parte superior de la consola de Google Cloud.
- Espera a que el terminal de Cloud Shell se cargue.
- Ejecuta el comando gcloud auth list para asegurarte de estar autenticado.
- Ejecuta el comando gcloud config list project para verificar que gcloud esté consciente de tu proyecto.
Esta configuración permite una integración y conexión fluida de comandos con tu Agente de IA.
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Crear un clúster e instancia
Antes de poder cargar datos, necesitarás configurar instancias de AlloyDB. Configurarás AlloyDB Studio para la ingesta de datos, utilizando el ID "shopping-cluster" y la versión PostgreSQL 15.
Cargar un conjunto de datos de comercio electrónico
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Habilitar las extensiones de pgvector y modelo de IA generativa en AlloyDB
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