تساعدك هذه الصفحة في بدء تنفيذ ميزات الذكاء الاصطناعي التوليدي في تطبيقك، وهي توضّح الميزات وعمليات الدمج في Firestore التي تتضمّن الذكاء الاصطناعي التوليدي.
دليل البدء السريع في استخدام البحث المتّجه باستخدام "Cloud Firestore"
يتطلّب إنشاء حلول مبتكرة مستندة إلى الذكاء الاصطناعي لحالات استخدام مثل اقتراحات المنتجات وروبوتات الدردشة غالبًا البحث عن التشابه بين المتجهات، أو البحث عن المتجهات باختصار. يمكنك إجراء البحث المتّجه في بيانات Firestore بدون الحاجة إلى نسخ البيانات إلى حلّ آخر للبحث المتّجه، ما يحافظ على البساطة والكفاءة التشغيلية.
تتألف سير العمل الأساسي للبحث المتّجه في Cloud Firestore من 4 خطوات.
التعرّف على البحث المتّجه بالكامل في مشاركة المدوّنة
إنشاء تضمينات متّجهة
الخطوة الأولى في استخدام البحث المتّجه هي إنشاء عمليات تضمين متّجهة. التضمينات 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 تضمينات المتجر 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.
إجراء البحث عن المتّجهات
بعد إضافة جميع التضمينات المتجهة وإنشاء فهرس المتجهات، يمكنك إجراء البحث. بعد ذلك، ستستخدم استدعاء find_nearest على مرجع مجموعة لتمرير تضمين متجه البحث الذي تريد استخدامه للمقارنة مع عمليات التضمين المخزّنة وتحديد دالة المسافة التي تريد استخدامها.
ننصحك مرة أخرى باستكشاف سير العمل والمزيد من حالات الاستخدام في مشاركة المدونة.
الحل: البحث عن المتّجهات
الملخّص: تخزين متجهات التضمين والبحث عنها
حالة الاستخدام: تستخدم الأدوات والميزات الأخرى هذه الميزة.
الاطّلاع على دليل البحث المستند إلى المتجهات
الحل: إضافة للبحث المتّجه باستخدام Firebase
الملخّص: استخدِم إضافة Firebase لتضمين مستندات Firestore وطلب البحث فيها تلقائيًا باستخدام ميزة البحث المتّجهي.
حالة الاستخدام: إجراء بحث تلقائي عن المتجهات في مشاريعك على Firebase
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 الذكاء الاصطناعي التوليدي أو عمليات سير عمل التوليد المعزّز بالاسترجاع (RAG)
الحل: Genkit
الملخّص: Genkit هو إطار عمل مفتوح المصدر يساعدك في إنشاء تطبيقات مستندة إلى الذكاء الاصطناعي وجاهزة للنشر، ونشرها، وتتبُّعها.
حالة الاستخدام: يمكنك استخدام Genkit وCloud Firestore لإنشاء تطبيقات تنشئ محتوًى مخصّصًا، وتستخدم البحث الدلالي، وتتعامل مع المدخلات غير المنظَّمة، وتجيب عن الأسئلة باستخدام بيانات نشاطك التجاري، وغير ذلك الكثير.