تساعدك هذه الصفحة في بدء تنفيذ ميزات الذكاء الاصطناعي التوليدي في تطبيقك، وهي تصف 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 بحث متّجهي في بيانات Firestore بدون الحاجة إلى نسخ البيانات إلى حلّ آخر للبحث المتّجهي، 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 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 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 متّجه
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 طلب البحث الذي تريد استخدامه للمقارنة مع عمليات التضمين المخزّنة ولتحديد دالة المسافة التي تريد استخدامها.
ننصحك مرة أخرى باستكشاف سير العمل والمزيد من حالات الاستخدام في مشاركة المدونة.
الحل: البحث عن المتّجهات
الملخّص: تخزين عمليات تضمين المتجهات وتنفيذ طلبات بحث عنها
حالة الاستخدام: تستخدم الأدوات والميزات الأخرى هذه الميزة.
الاطّلاع على دليل البحث المتّجه
الحلّ: إضافة للبحث المتّجه باستخدام Firebase
الملخّص: استخدِم إضافة Firebase لتضمين مستندات Firestore وطلب البحث فيها تلقائيًا باستخدام ميزة "البحث المتّجه".
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 المحادثات في LangChain.
حالة الاستخدام: إنشاء تطبيقات مستندة إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي أو عمليات سير عمل للتوليد المعزّز بالاسترجاع (RAG)
الحل: Genkit
الملخّص: Genkit هو إطار عمل مفتوح المصدر يساعدك في إنشاء التطبيقات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي والجاهزة للنشر، ونشرها، ومراقبتها.
حالة استخدام: 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.