بدء استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي

تساعدك هذه الصفحة في بدء استخدام ميزات الذكاء الاصطناعي التوليدي في تطبيقك، وتوضّح الميزات وعمليات الدمج الخاصة بـ Firestore التي تتضمّن الذكاء الاصطناعي التوليدي.

دليل البدء السريع للبحث المتّجه باستخدام "Cloud Firestore"

يتطلّب إنشاء حلول مبتكرة مستندة إلى الذكاء الاصطناعي لحالات استخدام مثل اقتراحات المنتجات وروبوتات الدردشة غالبًا البحث عن التشابه بين المتّجهات، أو البحث عن المتّجهات باختصار. يمكنك إجراء البحث المتّجه في بيانات Firestore بدون الحاجة إلى نسخ البيانات إلى حلّ آخر للبحث المتّجه، ما يحافظ على البساطة والكفاءة التشغيلية.

يتألف سير العمل الأساسي للبحث المتّجه في Cloud Firestore من 4 خطوات.

التعرّف على البحث المتّجه بالكامل في منشور المدوّنة

إنشاء تضمينات متّجهة

الخطوة الأولى في استخدام البحث المتّجهي هي إنشاء تضمينات متّجهة. التضمينات هي تمثيلات لأنواع مختلفة من البيانات، مثل النصوص والصور والفيديوهات، وتلتقط التشابهات الدلالية أو النحوية بين الكيانات التي تمثّلها. يمكن حساب عمليات التضمين باستخدام خدمة، مثل واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بعمليات تضمين النصوص في Vertex AI.

تخزين التضمينات في Firestore

بعد إنشاء التضمينات، يمكنك تخزينها في Firestore باستخدام إحدى حِزم تطوير البرامج 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 متجهات

الخطوة التالية هي إنشاء فهرس متّجه KNN في Firestore يتم فيه تخزين تضمينات المتّجهات. خلال الإصدار التجريبي، عليك إنشاء الفهرس باستخدام أداة سطر الأوامر gcloud.

بعد إضافة جميع التضمينات المتجهة وإنشاء فهرس المتجهات، يمكنك إجراء البحث. بعد ذلك، ستستخدم طلب find_nearest على مرجع مجموعة لتمرير تضمين متجه البحث الذي تريد مقارنته بالتضمينات المخزّنة وتحديد دالة المسافة التي تريد استخدامها.

يمكنك الاطّلاع على سير العمل والمزيد من حالات الاستخدام في منشور المدونة.

الملخّص: تخزين عمليات تضمين المتجهات والاستعلام عنها

حالة الاستخدام: تستخدم الأدوات والميزات الأخرى هذه الميزة.

الاطّلاع على دليل البحث المتّجه

الحل: عمليات الدمج في LangChain

الملخّص: استخدِم Firestore كمخزن متّجه أو أداة تحميل مستندات أو مصدر لسجلّ رسائل المحادثة في LangChain.

حالة الاستخدام: إنشاء تطبيقات مستندة إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي أو سير عمل التوليد المعزّز بالاسترجاع (RAG)

الاطّلاع على دليل LangChain

الحل: Genkit

الملخّص: Genkit هو إطار عمل مفتوح المصدر يساعدك في إنشاء تطبيقات مستندة إلى الذكاء الاصطناعي وجاهزة للنشر، بالإضافة إلى نشرها ومراقبتها.

حالة الاستخدام: استخدِم Genkit وCloud Firestore لإنشاء تطبيقات تنشئ محتوًى مخصّصًا، وتستخدِم البحث الدلالي، وتتعامل مع المدخلات غير المنظَّمة، وتجيب عن الأسئلة باستخدام بيانات النشاط الإعلاني، وغير ذلك الكثير.

الاطّلاع على مستندات Genkit