Google Lança Assistente de Compras com IA impulsionado por AlloyDB e Vertex AI Agent Builder

No mundo varejista acelerado de hoje, oferecer experiências de compra personalizadas é crucial. Este artigo explora como construir um assistente de compras inteligente usando o AlloyDB e o Vertex AI Agent Builder da Google, inspirado no codelab da Code Vipassana Season 7. O objetivo? Criar um agente de IA que forneça respostas instantâneas e recomendações de produtos adaptadas às preferências únicas de cada cliente. Vamos mergulhar nos componentes essenciais, enfrentar os desafios e delinear os passos para construir essa solução dentro do ecossistema Google Cloud.

Pontos Principais

• AlloyDB e Vertex AI Agent Builder são ferramentas-chave para desenvolver assistentes de compras orientados por IA.
• O codelab enfatiza a criação de um agente que compreenda a intenção do cliente e ofereça sugestões de produtos relevantes.
• Os passos principais envolvem configurar uma instância do AlloyDB, importar um conjunto de dados de e-commerce e gerar embeddings.
• A segunda parte do laboratório foca nos passos do Agent Builder, particularmente na integração do agente com os dados.
• Também veremos documentação alternativa para comandos gcloud.

Entendendo a Base: AlloyDB e Vertex AI Agent Builder

O que são AlloyDB e Vertex AI Agent Builder?

AlloyDB para PostgreSQL é um serviço de banco de dados totalmente gerenciado, compatível com PostgreSQL, projetado para cargas de trabalho corporativas exigentes. Ele possui desempenho, disponibilidade e escalabilidade superiores em comparação com o PostgreSQL padrão, tornando-o ideal para armazenamento de dados e análises internas, o que ajuda na compreensão do contexto.

Por outro lado, o Vertex AI Agent Builder oferece ferramentas para inicializar rapidamente assistentes conversacionais inteligentes. Ao combinar o AlloyDB para armazenamento de dados, um motor de análises interno para contexto, Gemini (um Modelo de Linguagem de Grande Escala) para validação de relevância e o Agent Builder da Google, você pode criar um aplicativo de chat contínuo que lida eficazmente com consultas de clientes e os guia na descoberta de produtos.

Code Vipassana Season 7: Construindo Aplicações Agênticas

A Code Vipassana Season 7 centra-se na construção de aplicações agênticas usando bancos de dados Google Cloud, Agent Builder e um Motor de Raciocínio. A temporada foca em aproveitar as capacidades do Google Cloud para desenvolver aplicações de IA orientadas por dados, enfatizando modelos generativos e fluxos de trabalho agênticos. Essas aplicações são projetadas para aprimorar a assistência conversacional, simplificar interações com clientes e oferecer experiências personalizadas. Uma sessão destacada desta temporada guia você na construção de um Assistente de Compras Inteligente com AlloyDB e Vertex AI Agent Builder.

Ao incorporar Bancos de Dados Google Cloud e motores de raciocínio, o objetivo é construir aplicações de IA centradas em dados.

O Desafio: Expectativas dos Clientes de Varejo Moderno

Os clientes de varejo de hoje exigem respostas instantâneas e recomendações de produtos alinhadas com suas preferências únicas. Métodos de busca tradicionais frequentemente falham em oferecer esse nível de personalização.

Os clientes desejam IA ao alcance de suas mãos, ajudando a encontrar itens, fornecendo detalhes e muito mais. As buscas tradicionais carecem da sofisticação para capturar com precisão a intenção do cliente, resultando em resultados irrelevantes ou genéricos. Isso destaca a necessidade de soluções mais inteligentes e personalizadas para atender às demandas em evolução dos clientes de varejo moderno. A solução? Aproveitar uma base de conhecimento rica a partir de dados de varejo para entender a intenção do cliente, responder de forma inteligente e fornecer resultados hiper-relevantes por meio de um aplicativo de chat orientado por conhecimento.

Configuração e Configuração do Google Cloud

Resgatando Créditos do Google Cloud

O primeiro passo é resgatar os créditos do Google Cloud oferecidos pelo programa Code Vipassana. Esses créditos são vitais para acessar e usar os recursos do Google Cloud necessários para o codelab. Você receberá um link no e-mail de registro para resgatar esses créditos.

Para resgatar seus créditos, siga o link fornecido no e-mail de registro e preencha as informações necessárias. Recomenda-se usar Chrome ou Firefox, pois outros sistemas e navegadores podem causar problemas.

Criando um Novo Projeto Google Cloud

Criar um novo projeto Google Cloud configura um ambiente dedicado para construir seu assistente de compras inteligente, garantindo que os recursos sejam organizados e gerenciados de forma eficaz.

Quando estiver pronto para começar, a primeira coisa que você fará é criar esse projeto. Você pode nomeá-lo como quiser, como "CV S7" (Code Vipassana Season 7). Veja como fazer:

1. Faça login no Google Cloud Console.
2. Clique no seletor de projeto na parte superior da página.
3. Selecione "Novo Projeto".
4. Insira um nome para o projeto e configure as configurações do projeto.
5. Crie o projeto.
6. Por fim, verifique se a cobrança está habilitada.

Acessando o Cloud Shell

O Cloud Shell é um ambiente de linha de comando executado no Google Cloud, pré-carregado com ferramentas essenciais como gcloud e bq. Ele permite executar comandos no Google Cloud diretamente do seu navegador.

Para ativar o Cloud Shell:

1. Clique no ícone "Ativar Cloud Shell" na parte superior do Google Cloud Console.
2. Aguarde o terminal do Cloud Shell carregar.
3. Execute o comando gcloud auth list para garantir que você está autenticado.
4. Execute o comando gcloud config list project para verificar se o gcloud reconhece seu projeto.

Essa configuração permite uma integração e conexão contínua de comandos com seu Agente de IA.

Criando o Cluster AlloyDB e Carregando o Conjunto de Dados de E-commerce

Criando um Cluster e Instância

Antes de carregar quaisquer dados, você precisa configurar instâncias do AlloyDB. Você precisará configurar o AlloyDB Studio para ingestão de dados, usando o ID "shopping-cluster" e a versão 15 do PostgreSQL.

Carregando um Conjunto de Dados de E-commerce

Em seguida, você alimentará o cérebro da IA com informações que ela pode compartilhar com os clientes. Ao importar arquivos CSV específicos, o AlloyDB pode aprender um conjunto de dados para passar para a IA. Basta seguir a documentação, e sua configuração estará em boa forma.

Habilitando as Extensões pgvector e Modelos de IA Generativa no AlloyDB

Para converter dados em vetores, você precisará habilitar o pgvector. Além disso, você precisará criar uma extensão para os modelos de IA da Google.

Esses modelos permitirão ações como buscas em tempo real, que podem ser posteriormente integradas com o Vertex AI. Essas extensões são vitais, pois transformam os dados em um formato mais pesquisável para o Assistente de IA.

Configurando a Rede VPC (Importante para Segurança)

Configurar uma VPC permite criar uma rede que pode ser acessada apenas por meio de endereços IP internos. Certifique-se de criar o seguinte para este passo:

Concedendo Permissões e Funções: Usuário Vertex AI e Concessão de Permissões

Após configurar o acesso à conexão de serviço privado, você precisará conceder a função de Usuário Vertex AI. Além disso, as seguintes permissões devem ser configuradas:

• Usuário Vertex AI
• Embeddings
• Função

Benefícios e Desvantagens da Solução de Assistente de Compras Inteligente

Prós

• Experiência de compra personalizada
• Respostas instantâneas e recomendações de produtos
• Melhor engajamento do cliente
• Infraestrutura escalável e confiável
• Análises avançadas para entender o comportamento do cliente

Contras

• Potencial complexidade na configuração e setup
• Dependência do ecossistema Google Cloud
• Custos associados aos serviços AlloyDB e Vertex AI
• Requer expertise em tecnologias de IA e bancos de dados
• Preocupações com privacidade e segurança de dados precisam de consideração cuidadosa

FAQ

O que é AlloyDB?

AlloyDB para PostgreSQL é um serviço de banco de dados totalmente gerenciado projetado para cargas de trabalho corporativas exigentes, oferecendo desempenho, disponibilidade e escalabilidade superiores.

O que é Vertex AI Agent Builder?

O Vertex AI Agent Builder fornece ferramentas para criar rapidamente assistentes conversacionais inteligentes, possibilitando um serviço ao cliente personalizado.

O que é Code Vipassana?

Code Vipassana é uma série de sessões práticas guiadas por instrutores, voltadas para construir aplicações de dados para IA, focando em habilidades e conhecimentos práticos.

Como o AlloyDB melhora o desempenho do banco de dados?

O AlloyDB carrega continuamente dados de varejo e realiza análises como extrações de conteúdo, criação de embeddings e buscas vetoriais.

O Assistente de Compras Inteligente tem custo?

Com os créditos apropriados, os custos não devem ser uma preocupação. Mas lembre-se de excluir o sistema quando não estiver em uso, pois pode incorrer em uma pequena taxa horária.

Perguntas Relacionadas

Como posso construir um assistente de compras inteligente com AlloyDB e Vertex AI Agent Builder?

Comece criando uma instância do AlloyDB e carregando um conjunto de dados de e-commerce. Habilite as extensões pgvector e modelos de IA generativa no AlloyDB. Gere embeddings a partir de descrições de produtos e realize buscas de similaridade cosseno em tempo real para o texto de busca do usuário. Finalmente, implante a solução em funções serverless do Cloud Run. Não se esqueça de conceder todas as permissões e funções necessárias.