Google Ra mắt Trợ lý Mua sắm AI được hỗ trợ bởi AlloyDB và Vertex AI Agent Builder

Trong thế giới bán lẻ đầy tốc độ ngày nay, việc mang lại trải nghiệm mua sắm cá nhân hóa là vô cùng quan trọng. Bài viết này sẽ khám phá cách xây dựng một trợ lý mua sắm thông minh sử dụng AlloyDB và Vertex AI Agent Builder của Google, lấy cảm hứng từ codelab Code Vipassana Season 7. Mục tiêu? Tạo ra một trợ lý AI cung cấp câu trả lời tức thì và đề xuất sản phẩm phù hợp với sở thích độc đáo của từng khách hàng. Chúng ta sẽ đi sâu vào các thành phần thiết yếu, đối mặt với thách thức và phác thảo các bước để xây dựng giải pháp này trong hệ sinh thái Google Cloud.

Điểm then chốt

• AlloyDB và Vertex AI Agent Builder là các công cụ quan trọng để phát triển trợ lý mua sắm dựa trên AI.
• Codelab nhấn mạnh việc tạo ra một trợ lý hiểu được ý định của khách hàng và đưa ra các đề xuất sản phẩm liên quan.
• Các bước quan trọng bao gồm thiết lập một trường AlloyDB, nhập dữ liệu thương mại điện tử và tạo embeddings.
• Phần thứ hai của lab tập trung vào các bước của Agent Builder, đặc biệt là tích hợp trợ lý với dữ liệu.
• Chúng ta cũng sẽ xem xét tài liệu thay thế cho các lệnh gcloud.

Hiểu nền tảng: AlloyDB và Vertex AI Agent Builder

AlloyDB và Vertex AI Agent Builder là gì?

AlloyDB for PostgreSQL là dịch vụ cơ sở dữ liệu được quản lý hoàn toàn, tương thích với PostgreSQL, được thiết kế cho khối lượng công việc doanh nghiệp yêu cầu cao. Nó nổi bật về hiệu suất, khả năng sẵn sàng và khả năng mở rộng so với PostgreSQL tiêu chuẩn, làm cho nó lý tưởng cho việc lưu trữ dữ liệu và phân tích nội bộ, giúp hiểu ngữ cảnh.

Ngược lại, Vertex AI Agent Builder cung cấp các công cụ để nhanh chóng khởi động các trợ lý trò chuyện thông minh. Bằng cách kết hợp AlloyDB để lưu trữ dữ liệu, một động cơ phân tích nội bộ để ngữ cảnh, Gemini (mô hình ngôn ngữ lớn) để xác thực liên quan và Google’s Agent Builder, bạn có thể tạo một ứng dụng trò chuyện liền mạch xử lý các câu hỏi của khách hàng và hướng dẫn họ qua quá trình khám phá sản phẩm.

Code Vipassana Season 7: Xây dựng các ứng dụng agentic

Code Vipassana Season 7 tập trung vào việc xây dựng các ứng dụng agentic sử dụng cơ sở dữ liệu Google Cloud, Agent Builder và một động cơ suy luận. Mùa này tập trung vào việc tận dụng khả năng của Google Cloud để phát triển các ứng dụng AI dựa trên dữ liệu, nhấn mạnh mô hình sinh và quy trình agentic. Những ứng dụng này được thiết kế để nâng cao hỗ trợ cuộc trò chuyện, tối ưu hóa tương tác khách hàng và cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa. Một buổi học nổi bật từ mùa này hướng dẫn bạn cách xây dựng một Trợ lý Mua sắm Thông minh với AlloyDB và Vertex AI Agent Builder.

Bằng cách tích hợp Cơ sở dữ liệu Google Cloud và động cơ suy luận, mục tiêu là xây dựng các ứng dụng AI xoay quanh dữ liệu.

Thách thức: Kỳ vọng khách hàng bán lẻ hiện đại

Khách hàng bán lẻ ngày nay đòi hỏi câu trả lời tức thì và đề xuất sản phẩm phù hợp với sở thích riêng của họ. Phương pháp tìm kiếm truyền thống thường không thể cung cấp mức độ cá nhân hóa này.

Khách hàng muốn AI ở ngay trong tầm tay, giúp họ tìm sản phẩm, cung cấp chi tiết và nhiều hơn thế nữa. Tìm kiếm truyền thống thiếu sự tinh tế để chính xác nắm bắt ý định của khách hàng, dẫn đến kết quả không liên quan hoặc chung chung. Điều này nhấn mạnh nhu cầu cho các giải pháp thông minh hơn và cá nhân hóa hơn để đáp ứng nhu cầu ngày càng thay đổi của khách hàng bán lẻ hiện đại. Giải pháp? Khai thác kho kiến thức phong phú từ dữ liệu bán lẻ để hiểu ý định của khách hàng, phản hồi thông minh và cung cấp kết quả siêu liên quan thông qua ứng dụng trò chuyện dựa trên kiến thức.

Cài đặt và cấu hình Google Cloud

Yêu cầu tín dụng Google Cloud

Bước đầu tiên là yêu cầu tín dụng Google Cloud được cung cấp thông qua chương trình Code Vipassana. Những tín dụng này rất quan trọng để truy cập và sử dụng các tài nguyên Google Cloud cần thiết cho codelab. Bạn sẽ nhận được đường dẫn trong email đăng ký của mình để đổi những tín dụng này.

Để yêu cầu tín dụng của bạn, hãy nhấp vào đường dẫn trong email đăng ký và điền thông tin cần thiết. Được khuyến nghị sử dụng Chrome hoặc Firefox, vì các hệ thống và trình duyệt khác có thể gây ra vấn đề.

Tạo một dự án Google Cloud mới

Việc tạo một dự án Google Cloud mới sẽ thiết lập một môi trường chuyên dụng để xây dựng trợ lý mua sắm thông minh của bạn, đảm bảo tài nguyên được tổ chức và quản lý hiệu quả.

Khi bạn đã sẵn sàng bắt đầu, điều đầu tiên bạn sẽ làm là tạo dự án này. Bạn có thể đặt tên bất kỳ cái gì bạn thích, chẳng hạn như "CV S7" (Code Vipassana Season 7). Đây là cách để làm điều đó:

1. Đăng nhập vào Google Cloud Console.
2. Nhấn vào trình chọn dự án ở đầu trang.
3. Chọn "Dự án mới".
4. Nhập tên dự án và cấu hình cài đặt dự án.
5. Tạo dự án.
6. Cuối cùng, kiểm tra rằng thanh toán đã được bật.

Truy cập Cloud Shell

Cloud Shell là môi trường dòng lệnh chạy trong Google Cloud, được tải sẵn các công cụ cần thiết như gcloud và bq. Nó cho phép bạn chạy các lệnh trong Google Cloud trực tiếp từ trình duyệt của bạn.

Để kích hoạt Cloud Shell:

1. Nhấn vào biểu tượng "Kích hoạt Cloud Shell" ở đầu Google Cloud Console.
2. Đợi cửa sổ Cloud Shell terminal tải lên.
3. Chạy lệnh gcloud auth list để đảm bảo bạn đã đăng nhập.
4. Chạy lệnh gcloud config list project để kiểm tra xem gcloud có biết đến dự án của bạn không.

Thiết lập cluster AlloyDB và tải dataset thương mại điện tử

Tạo cluster và instance

Trước khi có thể tải bất kỳ dữ liệu nào, bạn cần thiết lập các instance AlloyDB. Bạn sẽ cần cấu hình AlloyDB Studio cho việc nhập dữ liệu, sử dụng ID "shopping-cluster" và phiên bản PostgreSQL 15.

Tải dataset thương mại điện tử

Tiếp theo, bạn sẽ cung cấp trí tuệ nhân tạo với thông tin nó có thể chia sẻ với khách hàng. Bằng cách nhập các tệp CSV cụ thể, AlloyDB có thể học tập một tập dữ liệu để chuyển cho AI. Chỉ cần làm theo tài liệu, và thiết lập của bạn sẽ ổn thỏa.

Kích hoạt các tiện ích mở rộng pgvector và AI mô hình sinh trong AlloyDB

Để chuyển đổi dữ liệu thành vectơ, bạn sẽ cần kích hoạt pgvector. Ngoài ra, bạn sẽ cần tạo tiện ích mở rộng cho mô hình AI của Google.

Những mô hình này sẽ cho phép các hành động như tìm kiếm thời gian thực, có thể được tích hợp sau với Vertex AI. Những tiện ích mở rộng này rất quan trọng vì chúng biến dữ liệu thành định dạng dễ tìm kiếm hơn cho trợ lý AI.

Thiết lập mạng VPC (Quan trọng cho bảo mật)

Việc thiết lập một mạng VPC cho phép bạn tạo một mạng có thể truy cập chỉ qua địa chỉ IP nội bộ. Đảm bảo tạo những thứ sau cho bước này:

![Mạng VPC](/uploads/14/68089469bc7