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 في استخدام البحث المتّجه مع "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.

يتضمّن سير العمل الأساسي للبحث المتّجه في Cloud Firestore 4 خطوات.

التعرّف على البحث المتّجه بالكامل في مشاركة المدوّنة

إنشاء تضمينات متّجهة

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

تخزين التضمينات في Firestore

بعد إنشاء التضمينات، يمكنك تخزينها في Firestore باستخدام إحدى حِزم تطوير البرامج المتوافقة. في ما يلي الشكل الذي تبدو عليه 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 تضمينات المتجهات وإنشاء فهرس المتجهات، يمكنك إجراء البحث. بعد ذلك، ستستخدم استدعاء find_nearest على مرجع مجموعة لتمرير تضمين متجه طلب البحث الذي سيتم استخدامه للمقارنة مع عمليات التضمين المخزّنة، ولتحديد 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 للمتّجهات أو أداة تحميل للمستندات 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 التطبيقات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي والجاهزة للنشر، ونشرها، 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