Czym jest Gemini Enterprise Agent Platform

Gemini Enterprise Agent Platform to zaawansowana platforma opracowana przez Google Cloud, umożliwiająca tworzenie, trenowanie, wdrażanie i zarządzanie modelami uczenia maszynowego (ML). Jest zaprojektowana, aby uprościć i zautomatyzować cały proces uczenia maszynowego, oferując zestaw narzędzi, które mogą być używane zarówno przez ekspertów w dziedzinie ML, jak i przez osoby, które dopiero zaczynają swoją przygodę z ML. 

Główne cechy Gemini Enterprise Agent Platform obejmują:

• Trenowanie modeli: Umożliwia trenowanie modeli ML na dużych zbiorach danych z wykorzystaniem różnorodnych algorytmów i frameworków, takich jak TensorFlow, PyTorch, czy scikit-learn.
• Automatyzacja ML (AutoML): Gemini Enterprise Agent Platform zawiera funkcje AutoML, które pozwalają na automatyczne trenowanie modeli bez potrzeby ręcznego dostrajania hiper parametrów. To ułatwia pracę zwłaszcza dla osób bez zaawansowanej wiedzy technicznej.
• Wdrażanie modeli: Platforma oferuje narzędzia do łatwego wdrażania modeli na produkcji, umożliwiając skalowanie i monitorowanie wydajności modeli w czasie rzeczywistym.
• Pipeline'y ML: Gemini Enterprise Agent Platform obsługuje tworzenie i zarządzanie złożonymi pipeline'ami ML, co umożliwia zautomatyzowanie całego procesu uczenia maszynowego od przetwarzania danych, przez trenowanie modelu, aż po wdrożenie i monitorowanie.
• Zarządzanie danymi: Narzędzia do zarządzania danymi umożliwiają łatwe przechowywanie, przetwarzanie i analizę danych, co jest kluczowe dla skutecznego trenowania modeli ML.
• Monitorowanie i zarządzanie modelami: Platforma dostarcza narzędzi do monitorowania wydajności modeli oraz zarządzania ich wersjami, co pozwala na utrzymanie wysokiej jakości modeli w produkcji.

Gemini Enterprise Agent Platform integruje się również z innymi usługami Google Cloud, co pozwala na łatwe korzystanie z szerokiego ekosystemu narzędzi i usług chmurowych Google. Dzięki temu jest to potężne narzędzie dla firm i deweloperów, którzy chcą w pełni wykorzystać możliwości uczenia maszynowego w swoich projektach.

Lokalizacja w iPresso

Funkcjonalność główna znajduje się w Feed Managerze, aby uzyskać do niej dostęp, konieczne jest uruchomienie integracji Gemini Enterprise Agent Platform (dawniej Vertex AI) w Centrum Integracji.

Procedura uruchamiania integracji z Gemini Enterprise Agent Platform

W celu uruchomienia integracji należy przejść do Centrum Integracji, następnie z zakładki “inne” wybrać funkcję Gemini Enterprise Agent Platform (Vertex AI). 

Po wybraniu przycisku aktywuj należy przejść do konfiguracji. W panelu widocznym w systemie iPresso, należy podać dwa parametry:

 

• Project ID - który jest dostępny z poziomu panelu Google Cloud - jest to ID projektu, który ma zostać wykorzystany w rekomendacjach Google za pośrednictwem Gemini Enterprise Agent Platform (lub dawniej Vertex AI).
   

• Application Default Credentials - czyli domyślne dane uwierzytelniające aplikacji z poziomu panelu Google Cloud, przechowywane w wewnętrznej usłudze Vault, w której przetrzymywane są wszystkie referencje podawane przez klientów. 

Podczas wchodzenia w konfigurację wartość tego pola jest niewidoczna.

Uzyskiwanie danych do konfiguracji integracji

Dokumentacja Google Cloud dotycząca uzyskiwania credentials w celu konfiguracji integracji : https://cloud.google.com/docs/authentication/provide-credentials-adc

Dodatkowa dokumentacja w przypadku problemów z wykorzystanie ADC:

https://cloud.google.com/docs/authentication/troubleshoot-adc#user-creds-client-based

Słownik pojęć

Feed

Jest to plik cyfrowy zawierający produkty, które chcesz reklamować online - w tym różne cechy produktu, takie jak nazwa, rozmiar, kolor i wiele innych.

Produkt

Produkt docelowy, który może być częścią kampanii posiadających cechy produktu zdefiniowane w feedzie.

Cecha produktu

Jest to zmienna określonego typu, która opisuje produkt, np. jego nazwę, rozmiar, kolor.

Data set

Zestaw danych to wybrana grupa produktów do wykorzystania np. w dynamicznych kampaniach e-mail, SMS, mobile push lub web push. Można go utworzyć na podstawie cech produktu zdefiniowanych w określonym kanale.

Typ 

Możemy określić typ cech produktu. W zależności od tego, co chcemy opisać - należy wybrać odpowiedni typ, ponieważ nie można go później zmienić.

Rozróżniamy kilka typów cech produktów:

• Text - wybierz, aby uzupełnić nazwę
• Link - wybierz, jeśli chcesz wstawić link,
• Integer - wybierz, jeśli chcesz określić,
• Liczba zmiennoprzecinkowa - wybierz, gdy chcesz określić, 
• Prawda/Fałsz - wybierz, gdy chcesz określić prawdziwość, 
• Słownik jednokrotnego wyboru - wybierz, gdy masz do wyboru zamkniętą liczbę wartości, np. kategorię produktu,
• Słownik wielokrotnego wyboru - wybierz, gdy masz zamkniętą liczbę wartości do wyboru, ale możesz przypisać wiele wartości,
• Data - wybierz, aby przypisać datę,
• Data i czas - wybierz, aby przypisać datę z określoną godziną, 
• ID - identyfikator produktu.

Plik

Zawiera dane potrzebne do utworzenia kanału.

Musi być w formacie .csv lub .xml.

Jeśli używasz pliku CSV - musi on być zakodowany w UTF-8, a jego kolumny muszą być oddzielone przecinkami lub średnikami, ponadto pierwszy wiersz musi zawierać klucz API funkcji zawartej w tej kolumnie. Będzie wtedy możliwość zmiany kolejności kolumn podczas importu, ponieważ są one dopasowane w pierwszym wierszu.

W przypadku korzystania z pliku CSV poniżej zostanie wyświetlone nowe pole, w którym należy wybrać separator CSV. (W tym przykładzie jest to separator przecinkowy).

Opis funkcjonalności

Tworzenie feeda

Po prawidłowo wykonanej konfiguracji integracji z Gemini Enterprise Agent Platform na pierwszym kroku tworzenia feed czyli ekranie wyboru sposobu dodawania i aktualizowania feeda pojawi się 4 opcja dotycząca Gemini Enterprise Agent Platform.

Po wskazaniu tego sposobu wyświetlany jest formularz ustawień, w ramach którego należy wypełnić pola ustawień. Dla ułatwienia są one podzielone w następujący sposób:

• Ustawienia feeda - nazwa oraz klucz feeda (służy do wykorzystania feeda w wysyłce)
• Ustawienia - catalog oraz location (znajdują się w konsoli Google)

Konfiguracja cech produktu - cecha produktu to zmienna opisująca produkt. Lista cech produktów generowana jest automatycznie, jest ona zgodna z cechami produktów dostępnymi w panelu Google. Automatyczne cechy to:

Nazwa, klucz oraz typ wyciągane są z konfiguracji, w związku z tym mogą one składać się z wielu zagnieżdżeń wynikających ze sposobu prezentacji szczegółów produktu wewnątrz Gemini Enterprise Agent Platform. 

Każdorazowo możliwe jest dodanie nowej cechy poprzez przycisk “dodaj cechę” należy jednak wtedy pamiętać o podaniu klucza zgodnego z dokumentacją dostępną dla danego produktu wewnątrz panelu Google Cloud. 

Lista produktów, która zostanie dodana do feeda znajduje się w panelu Google Cloud i to z jego poziomu odbywa się zarządzanie bazą. 

W iPresso lista produktów jest niedostępna, nie ma możliwości podejrzenia produktów zarówno w całym feedzie jak i data secie. 

Tworzenie data setu

Po utworzeniu feeda masz możliwość utworzenia dla niego datasetu. Odbywa się to za pomocą formularza, który również w celu usprawnienia został podzielony na następujące grupy:

• Ustawienia data setu - nazwa oraz klucz (umożliwi wykorzystanie w wysyłce),
• Konfiguracja rekomendacji
  • Serving Config: Field indicating which model the recommendation should use, available from the Google Cloud panel.

Event - typ zdarzenia wykorzystywany przez tworzony data set do rekomendacji. W zależności o tego, który typ zostanie wskazany wyświetlane są inne rekomendacje.  
Dostępne są 3 typy:

 

• category page view
• detail page view
• home page view
   

Wszystkie szczegóły dotyczące działania pojedynczego eventu wraz z jego konfiguracją dostępne są w Google Cloud Panel.

 

Ścisłe filtrowanie - zaznaczenie tej opcji spowoduje niewysłanie rekomendacji dla danego kontaktu w przypadku braku produktów. Jeżeli opcja ta zostanie odznaczona w analogicznej sytuacji zostaną wyświetlone domyślne produkty dla kontaktu w przypadku braku dopasowania rekomendacji.