تساعدك هذه الصفحة في البدء بتنفيذ ميزات الذكاء الاصطناعي التوليدي في تطبيقك. وتصف الميزات وعمليات الدمج في Firestore التي تتضمّن الذكاء الاصطناعي التوليدي.
دليل البدء السريع في استخدام ميزة "البحث عن المتّجهات" مع Cloud Firestore
يتطلّب إنشاء حلول مبتكرة تستند إلى الذكاء الاصطناعي لحالات استخدام مثل اقتراحات المنتجات وبرامج الدردشة غالبًا ميزة "البحث عن التشابه بين المتّجهات"، أو "البحث عن المتّجهات" باختصار. يمكنك إجراء "البحث عن المتّجهات" في بيانات Firestore بدون الحاجة إلى نسخ البيانات إلى حلّ آخر لـ "البحث عن المتّجهات"، ما يحافظ على البساطة والكفاءة التشغيليتَين.
يتألّف سير العمل الأساسي لـ "البحث عن المتّجهات" في Cloud Firestore من 4 خطوات.
يمكنك فهم ميزة "البحث عن المتّجهات" بالكامل في مشاركة المدوّنة
إنشاء تضمينات المتّجهات
الخطوة الأولى في استخدام ميزة "البحث عن المتّجهات" هي إنشاء تضمينات المتّجهات. التضمينات هي تمثيلات لأنواع مختلفة من البيانات، مثل النصوص والصور والفيديوهات، التي ترصد أوجه التشابه الدلالي أو النحوي بين الكيانات التي تمثّلها. يمكن حساب التضمينات باستخدام خدمة، مثل Vertex AI text-embeddings API.
تخزين التضمينات في Firestore
بعد إنشاء التضمينات، يمكنك تخزينها في Firestore باستخدام إحدى حِزم تطوير البرامج (SDK) المتوافقة. في ما يلي شكل هذه العملية في حزمة تطوير البرامج (SDK) الخاصة بـ NodeJS:
const db = new Firestore();
let collectionRef = db.collection("beans");
await collectionRef.add({
name: "Kahawa coffee beans",
type: "arabica",
description: "Information about the Kahawa coffee beans.",
embedding_field: FieldValue.vector([0.1, 0.3, ..., 0.2]), // a vector with 768 dimensions
});
إنشاء فهرس متّجهات
الخطوة التالية هي إنشاء فهرس متّجهات KNN في Firestore يتم فيه تخزين تضمينات المتّجهات. أثناء إصدار المعاينة، عليك إنشاء الفهرس باستخدام أداة سطر الأوامر gcloud.
إجراء "البحث عن المتّجهات"
بعد إضافة جميع تضمينات المتّجهات وإنشاء فهرس المتّجهات، يمكنك إجراء البحث. بعد ذلك، ستستخدم طلب find_nearest في مرجع مجموعة لتمرير تضمين متّجه طلب البحث الذي ستتم مقارنة التضمينات المخزّنة به وتحديد دالة المسافة التي تريد استخدامها.
مرة أخرى، يمكنك استكشاف سير العمل والمزيد من حالات الاستخدام في مشاركة المدوّنة.
الحلّ: "البحث عن المتّجهات"
الملخّص: يمكنك تخزين تضمينات المتّجهات والاستعلام عنها.
حالة الاستخدام: تستخدم الأدوات والميزات الأخرى هذه الميزة.
الاطّلاع على دليل "البحث عن المتّجهات"
الحلّ: إضافة "البحث عن المتّجهات" في Firebase
الملخّص: يمكنك استخدام إضافة Firebase لتضمين مستندات Firestore والاستعلام عنها تلقائيًا باستخدام ميزة البحث عن المتّجهات.
حالة الاستخدام: يمكنك إجراء "البحث عن المتّجهات" تلقائيًا في مشاريع Firebase.
الحلّ: عمليات دمج LangChain
الملخّص: يمكنك استخدام Firestore كمخزن متّجهات أو أداة تحميل مستندات أو مصدر لسجلّ رسائل المحادثة في LangChain.
حالة الاستخدام: يمكنك إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي أو سير عمل التوليد المعزّز بالاسترجاع.
الحلّ: Genkit
الملخّص: Genkit هو إطار عمل مفتوح المصدر يساعدك في إنشاء تطبيقات تستند إلى الذكاء الاصطناعي وجاهزة للإنتاج ونشرها ومراقبتها.
حالة الاستخدام: يمكنك استخدام Genkit وCloud Firestore لإنشاء تطبيقات تنشئ محتوًى مخصّصًا وتستخدم البحث الدلالي وتعالج الإدخالات غير المنظَّمة وتجيب عن الأسئلة باستخدام بيانات النشاط الإعلاني وغير ذلك الكثير.