Google Lança Assistente de Compras com IA impulsionado por AlloyDB e Vertex AI Agent Builder
No mundo acelerado do varejo atual, 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 do Google, inspirado no codelab da temporada 7 do Code Vipassana. O objetivo? Criar um agente de IA que forneça respostas instantâneas e recomendações de produtos personalizados de acordo com as preferências únicas de cada cliente. Vamos mergulhar nos componentes essenciais, enfrentar os desafios e traçar os passos para construir esta solução dentro do ecossistema do Google Cloud.
Pontos-chave
- O AlloyDB e o Vertex AI Agent Builder são ferramentas-chave para desenvolver assistentes de compras impulsionados por IA.
- O codelab enfatiza criar um agente que entenda a intenção do cliente e ofereça sugestões de produtos relevantes.
- Os principais passos envolvem configurar uma instância do AlloyDB, importar um conjunto de dados de comércio eletrônico e gerar embeddings.
- A segunda parte do laboratório foca nos passos do Agent Builder, especialmente na integração do agente com os dados.
- Também vamos explorar documentações alternativas para comandos gcloud.
Entendendo a Base: AlloyDB e Vertex AI Agent Builder
O que são o AlloyDB e o Vertex AI Agent Builder?
O AlloyDB for PostgreSQL é um serviço de banco de dados totalmente gerenciado, compatível com PostgreSQL, projetado para workloads empresariais exigentes. Ele oferece desempenho, disponibilidade e escalabilidade superiores em comparação com o PostgreSQL padrão, tornando-se ideal para armazenamento de dados e análise interna, que ajudam a entender o contexto.
Por outro lado, o Vertex AI Agent Builder oferece ferramentas para criar rapidamente assistentes conversacionais inteligentes. Ao combinar o AlloyDB para armazenamento de dados, um motor de análise interna para contexto, o Gemini (um grande modelo de linguagem) para validação de relevância e o Agent Builder do Google, você pode criar um aplicativo de bate-papo eficiente que lida com consultas de clientes e os guia pela descoberta de produtos.
Code Vipassana Season 7: Construindo Aplicações Agênticas
A temporada 7 do Code Vipassana centra-se em construir aplicações agênticas usando bancos de dados do Google Cloud, o Agent Builder e um Motor de Raciocínio. A temporada foca em aproveitar as capacidades do Google Cloud para desenvolver aplicativos de IA impulsionados por dados, destacando modelos gerativos e fluxos de trabalho agênticos. Esses aplicativos são projetados para melhorar a assistência conversacional, simplificar interações com clientes e fornecer experiências personalizadas. Uma sessão destacada desta temporada guia você pela construção de um Assistente de Compras Inteligente com o AlloyDB e o Vertex AI Agent Builder.
Ao incorporar bancos de dados do Google Cloud e motores de raciocínio, o objetivo é construir aplicativos de IA centrados em dados.
O Desafio: Expectativas dos Clientes do Varejo Moderno
Os clientes do varejo moderno exigem respostas instantâneas e recomendações de produtos alinhadas às suas preferências únicas. Métodos de busca tradicionais frequentemente falham em entregar esse nível de personalização.
Os clientes querem IA à sua disposição, ajudando-os a encontrar itens, fornecendo detalhes e muito mais. As buscas tradicionais carecem da sofisticação para capturar corretamente a intenção do cliente, resultando em resultados irrelevantes ou genéricos. Isso sublinha a necessidade de soluções mais inteligentes e personalizadas para atender às demandas evoluídas dos clientes do varejo moderno. A solução? Aproveitar uma base de conhecimento rica de dados de varejo para entender a intenção do cliente, responder de forma inteligente e entregar resultados extremamente relevantes por meio de um aplicativo de chat orientado por conhecimento.
Configuração e Configuração do Google Cloud
Reivindicando Créditos do Google Cloud
O primeiro passo é reivindicar os créditos do Google Cloud oferecidos pelo programa Code Vipassana. Esses créditos são essenciais para acessar e usar os recursos do Google Cloud necessários para o codelab. Você receberá um link no seu e-mail de inscrição para resgatar esses créditos.
Para reivindicar seus créditos, siga o link fornecido no e-mail de inscrição e preencha as informações necessárias. É recomendável usar o Chrome ou Firefox, pois outros sistemas e navegadores podem causar problemas.
Criando um Novo Projeto do Google Cloud
Criar um novo projeto do Google Cloud configura um ambiente dedicado para construir o 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 será criar este projeto. Você pode nomeá-lo como quiser, como "CV S7" (Code Vipassana Season 7). Aqui está como fazer isso:
- Entre no Console do Google Cloud.
- Clique no seletor de projetos no topo da página.
- Selecione "Novo Projeto".
- Insira um nome para o projeto e configure as configurações do projeto.
- Crie o projeto.
- Finalmente, verifique se o faturamento está habilitado.
Acessando o Cloud Shell
O Cloud Shell é um ambiente de linha de comando rodando no Google Cloud, pré-carregado com ferramentas essenciais como gcloud e bq. Ele permite executar comandos diretamente dentro do Google Cloud diretamente do seu navegador.
Para ativar o Cloud Shell:
- Clique no ícone "Ativar Cloud Shell" no topo do Console do Google Cloud.
- Espere o terminal do Cloud Shell carregar.
- Execute o comando gcloud auth list para garantir que você esteja autenticado.
- Execute o comando gcloud config list project para verificar se o gcloud está ciente do seu projeto.
Essa configuração permite uma integração e conexão suaves de comandos com o seu Agente de IA.
Criando o Cluster do AlloyDB e Carregando o Conjunto de Dados de Comércio Eletrônico
Criando um Cluster e Instância
Antes de poder carregar qualquer dado, você precisa configurar instâncias do AlloyDB. Você precisará configurar o AlloyDB Studio para ingestão de dados, usando o ID "shopping-cluster" e a versão PostgreSQL 15.
Carregando um Conjunto de Dados de Comércio Eletrônico
Em seguida, você alimentará o cérebro da IA com informações que ele pode compartilhar com os clientes. Importando arquivos CSV específicos, o AlloyDB pode aprender um conjunto de dados para repassar à IA. Basta seguir a documentação, e sua configuração estará em boas condições.
Habilitando as Extensões pgvector e Modelo Gerativo de IA no AlloyDB
Para converter dados em vetores, você precisará habilitar o pgvector. Além disso, você precisará criar uma extensão para os modelos de IA do Google.
Esses modelos permitirão ações como buscas em tempo real, que podem ser integradas posteriormente com o Vertex AI. Essas extensões são vitais,
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No mundo acelerado do varejo atual, 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 do Google, inspirado no codelab da temporada 7 do Code Vipassana. O objetivo? Criar um agente de IA que forneça respostas instantâneas e recomendações de produtos personalizados de acordo com as preferências únicas de cada cliente. Vamos mergulhar nos componentes essenciais, enfrentar os desafios e traçar os passos para construir esta solução dentro do ecossistema do Google Cloud.
Pontos-chave
- O AlloyDB e o Vertex AI Agent Builder são ferramentas-chave para desenvolver assistentes de compras impulsionados por IA.
- O codelab enfatiza criar um agente que entenda a intenção do cliente e ofereça sugestões de produtos relevantes.
- Os principais passos envolvem configurar uma instância do AlloyDB, importar um conjunto de dados de comércio eletrônico e gerar embeddings.
- A segunda parte do laboratório foca nos passos do Agent Builder, especialmente na integração do agente com os dados.
- Também vamos explorar documentações alternativas para comandos gcloud.
Entendendo a Base: AlloyDB e Vertex AI Agent Builder
O que são o AlloyDB e o Vertex AI Agent Builder?
O AlloyDB for PostgreSQL é um serviço de banco de dados totalmente gerenciado, compatível com PostgreSQL, projetado para workloads empresariais exigentes. Ele oferece desempenho, disponibilidade e escalabilidade superiores em comparação com o PostgreSQL padrão, tornando-se ideal para armazenamento de dados e análise interna, que ajudam a entender o contexto.
Por outro lado, o Vertex AI Agent Builder oferece ferramentas para criar rapidamente assistentes conversacionais inteligentes. Ao combinar o AlloyDB para armazenamento de dados, um motor de análise interna para contexto, o Gemini (um grande modelo de linguagem) para validação de relevância e o Agent Builder do Google, você pode criar um aplicativo de bate-papo eficiente que lida com consultas de clientes e os guia pela descoberta de produtos.
Code Vipassana Season 7: Construindo Aplicações Agênticas
A temporada 7 do Code Vipassana centra-se em construir aplicações agênticas usando bancos de dados do Google Cloud, o Agent Builder e um Motor de Raciocínio. A temporada foca em aproveitar as capacidades do Google Cloud para desenvolver aplicativos de IA impulsionados por dados, destacando modelos gerativos e fluxos de trabalho agênticos. Esses aplicativos são projetados para melhorar a assistência conversacional, simplificar interações com clientes e fornecer experiências personalizadas. Uma sessão destacada desta temporada guia você pela construção de um Assistente de Compras Inteligente com o AlloyDB e o Vertex AI Agent Builder.
Ao incorporar bancos de dados do Google Cloud e motores de raciocínio, o objetivo é construir aplicativos de IA centrados em dados.
O Desafio: Expectativas dos Clientes do Varejo Moderno
Os clientes do varejo moderno exigem respostas instantâneas e recomendações de produtos alinhadas às suas preferências únicas. Métodos de busca tradicionais frequentemente falham em entregar esse nível de personalização.
Os clientes querem IA à sua disposição, ajudando-os a encontrar itens, fornecendo detalhes e muito mais. As buscas tradicionais carecem da sofisticação para capturar corretamente a intenção do cliente, resultando em resultados irrelevantes ou genéricos. Isso sublinha a necessidade de soluções mais inteligentes e personalizadas para atender às demandas evoluídas dos clientes do varejo moderno. A solução? Aproveitar uma base de conhecimento rica de dados de varejo para entender a intenção do cliente, responder de forma inteligente e entregar resultados extremamente relevantes por meio de um aplicativo de chat orientado por conhecimento.
Configuração e Configuração do Google Cloud
Reivindicando Créditos do Google Cloud
O primeiro passo é reivindicar os créditos do Google Cloud oferecidos pelo programa Code Vipassana. Esses créditos são essenciais para acessar e usar os recursos do Google Cloud necessários para o codelab. Você receberá um link no seu e-mail de inscrição para resgatar esses créditos.
Para reivindicar seus créditos, siga o link fornecido no e-mail de inscrição e preencha as informações necessárias. É recomendável usar o Chrome ou Firefox, pois outros sistemas e navegadores podem causar problemas.
Criando um Novo Projeto do Google Cloud
Criar um novo projeto do Google Cloud configura um ambiente dedicado para construir o 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 será criar este projeto. Você pode nomeá-lo como quiser, como "CV S7" (Code Vipassana Season 7). Aqui está como fazer isso:
- Entre no Console do Google Cloud.
- Clique no seletor de projetos no topo da página.
- Selecione "Novo Projeto".
- Insira um nome para o projeto e configure as configurações do projeto.
- Crie o projeto.
- Finalmente, verifique se o faturamento está habilitado.
Acessando o Cloud Shell
O Cloud Shell é um ambiente de linha de comando rodando no Google Cloud, pré-carregado com ferramentas essenciais como gcloud e bq. Ele permite executar comandos diretamente dentro do Google Cloud diretamente do seu navegador.
Para ativar o Cloud Shell:
- Clique no ícone "Ativar Cloud Shell" no topo do Console do Google Cloud.
- Espere o terminal do Cloud Shell carregar.
- Execute o comando gcloud auth list para garantir que você esteja autenticado.
- Execute o comando gcloud config list project para verificar se o gcloud está ciente do seu projeto.
Essa configuração permite uma integração e conexão suaves de comandos com o seu Agente de IA.
Criando o Cluster do AlloyDB e Carregando o Conjunto de Dados de Comércio Eletrônico
Criando um Cluster e Instância
Antes de poder carregar qualquer dado, você precisa configurar instâncias do AlloyDB. Você precisará configurar o AlloyDB Studio para ingestão de dados, usando o ID "shopping-cluster" e a versão PostgreSQL 15.
Carregando um Conjunto de Dados de Comércio Eletrônico
Em seguida, você alimentará o cérebro da IA com informações que ele pode compartilhar com os clientes. Importando arquivos CSV específicos, o AlloyDB pode aprender um conjunto de dados para repassar à IA. Basta seguir a documentação, e sua configuração estará em boas condições.
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Para converter dados em vetores, você precisará habilitar o pgvector. Além disso, você precisará criar uma extensão para os modelos de IA do Google.
Esses modelos permitirão ações como buscas em tempo real, que podem ser integradas posteriormente com o Vertex AI. Essas extensões são vitais,
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