混合搜索零售应用

该项目展示了一个零售用例的混合搜索应用,结合了传统的关键词搜索、上下文搜索(向量搜索)和多面过滤,以提供更直观和准确的搜索体验。

  • by Madhu-712
  • HTML
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 Madhu-712/Faceted-filtering-hybrid-retail-APP-using-Alloydb-MCP-toolbox-and-cloudrun

使用说明

混合搜索零售应用

此项目展示了一个针对零售用例的混合搜索应用程序,该应用结合了AlloyDB、Gemini和Cloud Run。该应用程序将传统的基于关键词的搜索与上下文搜索(向量搜索)以及分类过滤相结合,以提供更加直观和准确的搜索体验。

入门指南/开始使用

先决条件

  • 一个Google云平台(GCP)项目
  • 已安装并配置了 gcloud CLI
  • Java 21及以上版本
  • Maven

逐步执行

  1. 设置 AlloyDB:

    • 创建一个AlloyDB实例和一个表来存储产品数据。
    • 启用 pgvector 并且 google_ml_integration 扩展。
    • 为文本和图像嵌入创建索引。
  2. 设置MCP工具箱:

    • 将MCP(模型上下文协议)数据库工具箱部署到Cloud Run。该工具箱简化了生成式AI和代理工具与AlloyDB的集成。
  3. 开发Java应用程序:

    • 使用Spring Boot开发一个Java应用程序,以与搜索系统进行交互。
    • 该应用程序应同时支持基于关键词的搜索和基于向量的搜索。
    • 实现多维度过滤功能,以便用户可以根据产品属性细化搜索结果。
  4. 部署到 Cloud Run:

    • 将Java应用程序部署到Cloud Run。
  5. 演示:

    • 访问已部署的应用程序以测试混合搜索功能。

清理

  • 按照代码实验室中的说明清理已部署的资源,以避免产生额外费用。 https://codelabs.developers.google.com/hybrid-search-on-cloudrun#6(中文可表述为:“谷歌开发者实验室:在Cloud Run上实现混合搜索#6”)