Personalizar e implantar um modelo do Google

Este guia de início rápido ajuda você a copiar um modelo fornecido pelo Google, personalizar os componentes dele e implantar um aplicativo de teste. Você vai usar o modelo RAG de IA generativa com Cloud SQL neste guia de início rápido, mas pode aplicar os procedimentos deste documento a qualquer modelo.

A imagem a seguir mostra os componentes e as conexões do modelo RAG de IA generativa com o Cloud SQL na tela de design:

Um aplicativo de RAG de IA generativa na tela de design.

Antes de começar

  1. Faça login na sua conta do Google Cloud . Se você começou a usar o Google Cloud, crie uma conta para avaliar o desempenho de nossos produtos em situações reais. Clientes novos também recebem US$ 300 em créditos para executar, testar e implantar cargas de trabalho.
  2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Roles required to select or create a project

    • Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
    • Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

    Go to project selector

  3. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  4. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Roles required to select or create a project

    • Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
    • Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

    Go to project selector

  5. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  6. Configure o App Design Center no seu projeto.

Funções exigidas

Peça ao administrador para conceder a você os papéis listados na tabela a seguir:

Tarefa Funções exigidas
Copiar, criar e editar modelos Administrador do App Design Center (roles/designcenter.admin) ou
usuário do App Design Center (roles/designcenter.user)
Implantar aplicativos e configurações Administrador de aplicativos (roles/designcenter.applicationAdmin) ou Editor de aplicativos (roles/designcenter.applicationEditor)
Criar contas de serviço durante a implantação Criar contas de serviço (roles/iam.serviceAccountCreator) no projeto
Conceder acesso à conta de serviço ao projeto Administrador do IAM do projeto (roles/resourcemanager.projectIamAdmin) no projeto

Para mais informações sobre papéis, consulte Controle de acesso com o IAM.

Prepare o ambiente

Você pode usar uma das seguintes opções para concluir este guia de início rápido.

  • Use a tela de design no console do Google Cloud .
  • Faça login na sua conta do Google Cloud . Se você começou a usar o Google Cloud, crie uma conta para avaliar o desempenho de nossos produtos em situações reais. Clientes novos também recebem US$ 300 em créditos para executar, testar e implantar cargas de trabalho.
  • Instale a CLI do Google Cloud.

  • Ao usar um provedor de identidade (IdP) externo, primeiro faça login na CLI gcloud com sua identidade federada.

  • Para inicializar a CLI gcloud, execute o seguinte comando:

    gcloud init
  • Instale a CLI do Google Cloud.

  • Ao usar um provedor de identidade (IdP) externo, primeiro faça login na CLI gcloud com sua identidade federada.

  • Para inicializar a CLI gcloud, execute o seguinte comando:

    gcloud init

Copiar o modelo e criar um rascunho de aplicativo

Copie o modelo do Google e configure um rascunho de aplicativo.

Tela de design

  1. No console do Google Cloud , acesse a página Modelos do Google.

    Acessar os modelos do Google

  2. Clique em Visualizar e personalizar no card de modelo RAG de IA generativa com Cloud SQL.

    O modelo é aberto na tela de design.

  3. Clique em Duplicar e personalizar.

  4. Na caixa de diálogo Criar um modelo, insira os seguintes detalhes:

    1. Preencha o campo Código do modelo com quickstart-custom-gen-ai-rag.

    2. No campo Nome do modelo, insira Quickstart custom Generative AI RAG.

    3. No campo Descrição, insira A custom template copied from the Generative AI RAG with Cloud SQL template..

    4. Clique em Criar modelo.

    O modelo é copiado para seu espaço e exibido na tela de design.

  5. Na tela de design, clique em Configurar um app.

  6. Clique em Criar aplicativo e insira os seguintes detalhes:

    1. No campo Nome, use quickstart-custom-gen-ai-rag-test.

    2. No campo Nome de exibição, insira Quickstart custom Generative AI RAG test.

    3. Na lista Região, selecione us-central1 (Iowa).

    4. Na lista Ambiente, selecione Test.

    5. Na lista Gravidade, selecione Low.

  7. Clique em Criar aplicativo.

    O sistema cria o rascunho do aplicativo.

CLI da gcloud

  1. Filtre os modelos compartilhados no catálogo do Google para encontrar o URI da revisão do modelo gen-ai-rag-with-sql.

    gcloud design-center spaces shared-templates list \
      --google-catalog \
      --location=LOCATION \
      --filter="displayName:gen-ai-rag-cloud-sql"
    

    Substitua:

    • LOCATION: o local do seu espaço. Por exemplo, us-central1.

    Identifique o URI da revisão na saída.

  2. Crie um rascunho de aplicativo com base nessa revisão do modelo.

    gcloud design-center spaces applications create quickstart-custom-gen-ai-rag-test \
      --space=SPACE \
      --location=LOCATION \
      --project=PROJECT \
      --source-shared-template-revision-uri=SHARED_TEMPLATE_REVISION_URI \
      --display-name="Quickstart custom Generative AI RAG test" \
      --environment-type=test \
      --criticality-type=low \
      --scope-type=regional \
      --deployment-region=LOCATION
    

    Substitua:

    • SPACE: o ID do seu espaço. Por exemplo, default-space.
    • PROJECT: o ID do projeto.
    • SHARED_TEMPLATE_REVISION_URI: o URI da revisão do modelo. Por exemplo, projects/gcpdesigncenter/locations/us-central1/spaces/googlespace/sharedTemplates/f8ddfbd3-6393-4a1e-942c-aaa7292fa30c/revisions/r-28.

Configurar componentes

Configure os parâmetros obrigatórios do componente no rascunho do aplicativo. Para mais informações sobre parâmetros de componentes, consulte Recursos compatíveis.

Tela de design

  1. Na tela de design, clique em frontend-service e faça o seguinte na área Configuração:

    1. No campo Nome do serviço, insira custom-rag-frontend.

    2. Clique em Salvar.

  2. Na tela de design, clique em retrieval-service e faça o seguinte na área Configuração:

    1. No campo Nome do serviço, insira custom-retrieval-service.

    2. Clique em Salvar.

  3. Na tela de design, clique em database-postgresql e faça o seguinte na área Configuração:

    1. No campo Nome, use custom-rag-database.

    2. Clique em Salvar.

  4. Na tela de design, clique em vertex-ai e faça o seguinte na área Configuração:

    1. Na lista ID do projeto, verifique se o projeto está selecionado.

    2. Clique em Salvar.

  5. Na tela de design, clique em secret-manager e faça o seguinte na área Configuração:

    1. No campo Nome, use db-ai-secret.

    2. Clique em Salvar.

A tela mostra uma marca de seleção verde em cada componente para indicar que todos os parâmetros necessários estão configurados.

CLI da gcloud

  1. Descreva o aplicativo para identificar parâmetros de componentes.

    gcloud design-center spaces applications describe quickstart-custom-gen-ai-rag-test \
      --space=SPACE \
      --location=LOCATION \
      --project=PROJECT \
      --format='yaml(name,componentParameters)'
    

    A saída mostra parâmetros para cada componente.

  2. Receba uma lista de URIs de componentes.

    gcloud design-center spaces applications describe quickstart-custom-gen-ai-rag-test \
      --space=SPACE \
      --location=LOCATION \
      --project=PROJECT \
      --format='value(serializedApplicationTemplate.components.uri)'
    
  3. Crie arquivos JSON de configuração no seu diretório de trabalho.

    1. Criar custom-frontend.json.

      {
         "component": "FRONTEND_COMPONENT_URI",
         "parameters": [
            {
               "key": "service_name",
               "value": "custom-rag-frontend"
            },
            {
               "key": "PROJECT",
               "value": "PROJECT"
            },
            {
               "key": "location",
               "value": "LOCATION"
            }
         ]
      }
      
    2. Criar custom-retrieval.json.

      {
         "component": "RETRIEVAL_COMPONENT_URI",
         "parameters": [
            {
               "key": "service_name",
               "value": "custom-retrieval-service"
            },
            {
               "key": "project_id",
               "value": "PROJECT"
            },
            {
               "key": "location",
               "value": "LOCATION"
            }
         ]
      }
      
    3. Criar custom-database.json.

      {
         "component": "DATABASE_COMPONENT_URI",
         "parameters": [
            {
               "key": "name",
               "value": "custom-rag-database"
            },
            {
               "key": "project_id",
               "value": "PROJECT"
            },
            {
               "key": "database_version",
               "value": "POSTGRES_15"
            },
            {
               "key": "region",
               "value": "us-central1"
            },
            {
               "key": "zone",
               "value": "us-central1-a"
            }
         ]
      }
      
    4. Criar custom-secmanager.json.

      {
      "component": "SECRET_MANAGER_COMPONENT_URI",
      "parameters": [
         {
            "key": "name",
            "value": "db-ai-secret"
         },
         {
            "key": "project_id",
            "value": "PROJECT"
         }
      ]
      }
      
    5. Criar custom-vertex.json.

      {
      "component": "VERTEX_AI_COMPONENT_URI",
      "parameters": [
         {
            "key": "project_id",
            "value": "PROJECT"
         }
      ]
      }
      

    Substitua:

    • FRONTEND_COMPONENT_URI: o URI do componente de front-end. Por exemplo, projects/gcpdesigncenter/locations/us-central1/spaces/googlespace/applicationTemplates/gen-ai-rag-cloud-sql/components/frontend-service.
    • RETRIEVAL_COMPONENT_URI: o URI do componente de recuperação. Por exemplo, projects/gcpdesigncenter/locations/us-central1/spaces/googlespace/applicationTemplates/gen-ai-rag-cloud-sql/components/retrieval-service.
    • DATABASE_COMPONENT_URI: o URI do componente do banco de dados. Por exemplo, projects/gcpdesigncenter/locations/us-central1/spaces/googlespace/applicationTemplates/gen-ai-rag-cloud-sql/components/database-postgresql
    • SECRET_MANAGER_COMPONENT_URI: o URI do componente do Secret Manager. Por exemplo, projects/gcpdesigncenter/locations/us-central1/spaces/googlespace/applicationTemplates/gen-ai-rag-cloud-sql/components/secret-manager.
    • VERTEX_AI_COMPONENT_URI: o URI do componente da Vertex AI. Por exemplo, projects/gcpdesigncenter/locations/us-central1/spaces/googlespace/applicationTemplates/gen-ai-rag-cloud-sql/components/vertex-ai.
    • PROJECT: o ID do projeto.
  4. Atualize a configuração do aplicativo com os arquivos de parâmetros JSON.

    gcloud design-center spaces applications update quickstart-custom-gen-ai-rag-test \
      --space=SPACE \
      --location=LOCATION \
      --project=PROJECT \
      --component-parameters=./custom-frontend.json \
      --component-parameters=./custom-retrieval.json \
      --component-parameters=./custom-database.json \
      --component-parameters=./custom-secmanager.json \
      --component-parameters=./custom-vertex.json
    

Implantar o aplicativo

Implante o aplicativo configurado.

Tela de design

  1. Clique em Implantar.

  2. Na área Selecionar conta de serviço, faça o seguinte:

    1. Selecione Criar uma nova conta de serviço.

    2. Clique em Proceed.

  3. Clique em Implantar.

    Após alguns minutos, o aplicativo é implantado e os recursos são criados.

CLI da gcloud

  1. Visualizar a implantação e criar automaticamente uma conta de serviço de prévia.

    gcloud design-center spaces applications preview quickstart-custom-gen-ai-rag-test \
      --space=SPACE \
      --location=LOCATION \
      --project=PROJECT \
      --create-sa
    
  2. Implante o aplicativo e crie automaticamente uma conta de serviço de implantação.

    gcloud design-center spaces applications deploy quickstart-custom-gen-ai-rag-test \
      --space=SPACE \
      --location=LOCATION \
      --project=PROJECT \
      --create-sa \
      --async
    

    Copie o ID da operação.

  3. Acompanhe o status da implantação.

    gcloud design-center operations describe operation-OPERATION_ID \
      --space=SPACE \
      --location=LOCATION \
      --project=PROJECT
    

    Substitua:

    • OPERATION_ID: o ID da operação.

Opcional: monitorar a implantação

Depois de implantar o aplicativo, é possível ver a telemetria e monitorar o desempenho:

  1. No console do Google Cloud , acesse a página Monitoramento de aplicativos:

    Acessar Monitoramento de aplicativos

    Se você usar a barra de pesquisa para encontrar essa página, selecione o resultado com o subtítulo Monitoring.

  2. Na coluna Nome, clique no aplicativo implantado.

    A página mostra informações de monitoramento do aplicativo e dos serviços e cargas de trabalho dele.

  3. Revise os painéis predefinidos. Para mais informações, consulte Visão geral do Application Monitoring.

Limpar

Para evitar cobranças na conta do Google Cloud pelos recursos usados nesta página, exclua o projeto do Google Cloud e os recursos.

Excluir o aplicativo implantado

Tela de design

  1. No menu de navegação, clique em Aplicativos.

    Acesse Aplicativos

  2. Clique em Guia de início rápido do teste personalizado de RAG de IA generativa.

  3. Clique em Ações e selecione Excluir aplicativo.

  4. No campo Excluir, insira quickstart-custom-gen-ai-rag-test.

  5. Clique em Excluir.

CLI da gcloud

  1. Exclua o aplicativo usando a CLI.

    gcloud design-center spaces applications delete quickstart-custom-gen-ai-rag-test \
      --space=SPACE \
      --location=LOCATION \
      --project=PROJECT
    

Excluir o projeto

  1. No console Google Cloud , acesse a página Gerenciar recursos.

    Acessar "Gerenciar recursos"

  2. Na lista de projetos, selecione o projeto que você quer excluir e clique em Excluir.
  3. No prompt, digite o ID do projeto e clique em Encerrar.

A seguir