Ricevere consigli

Questa pagina mostra come visualizzare l'anteprima dei consigli utilizzando la console Google Cloud e come ottenere i risultati dei consigli utilizzando l'API. Consulta la scheda REST per esempi di chiamate API che possono aiutarti a integrare i suggerimenti nella tua app.

La procedura che utilizzi dipende dal fatto che tu abbia dati multimediali o dati personalizzati:

Ricevere consigli sui contenuti multimediali

Console

Per utilizzare la console Google Cloud per visualizzare l'anteprima dei consigli sui contenuti multimediali, segui questi passaggi:

  1. Nella Google Cloud console, vai alla pagina AI Applications.

    Applicazioni di AI

  2. Fai clic sul nome dell'app per cui vuoi visualizzare l'anteprima dei consigli.

  3. Fai clic su Configurations (Configurazioni) > Training (Addestramento). Se Pronto per ricevere query è Sì, l'app è pronta per l'anteprima.

  4. Fai clic su Anteprima.

  5. Fai clic sul campo ID documento. Viene visualizzato un elenco di ID documento.

  6. Fai clic sull'ID del documento per il quale vuoi ricevere suggerimenti. In alternativa, inserisci un ID documento nel campo ID documento.

  7. Fai clic su Seleziona configurazione di pubblicazione e seleziona la configurazione di pubblicazione da visualizzare in anteprima.

  8. (Facoltativo) Inserisci l'ID visitatore (chiamato anche pseudo ID utente) di un utente per il quale hai raccolto eventi utente. Se lasci vuoto questo campo o inserisci un ID visitatore inesistente, visualizzerai l'anteprima dei consigli come nuovo utente.

  9. Fai clic su Ricevi suggerimenti. Viene visualizzato un elenco di documenti suggeriti.

  10. Fai clic su un documento per visualizzarne i dettagli.

REST

Per utilizzare l'API per ottenere consigli sui contenuti multimediali, utilizza il metodo servingConfigs.recommend:

  1. Trova l'ID motore e l'ID configurazione di pubblicazione. Se hai già l'ID motore e gli ID configurazione di pubblicazione, vai al passaggio 2.

    1. Nella Google Cloud console, vai alla pagina AI Applications.

      Applicazioni di AI

    2. Fai clic sul nome dell'app.

    3. Nel riquadro di navigazione, fai clic su Configurazioni.

    4. Se hai una sola configurazione di pubblicazione, recupera l'ID configurazione di pubblicazione visualizzato nella scheda Pubblicazione.

      Se nella scheda Pubblicazione sono elencate più configurazioni di pubblicazione, trova quella da cui vuoi ricevere i consigli. L'ID configurazione di pubblicazione è il valore nella colonna ID.

    5. Fai clic sulla scheda Addestramento. L'ID motore è il valore nella riga ID app.

  2. Assicurati che l'app sia pronta per l'anteprima:

    1. Nella Google Cloud console, vai alla pagina AI Applications.

      Applicazioni di AI

    2. Fai clic sul nome dell'app.

    3. Fai clic su Configurations (Configurazioni) > Training (Addestramento). Se Pronto per ricevere query è Sì, l'app è pronta per l'anteprima.

  3. Ricevi consigli.

    curl -X POST \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
    -d  '{
            "validateOnly": false,
            "userEvent": {
                "eventType": "view-item",
                "userPseudoId": "USER_PSEUDO_ID",
                "documents": [{
                  "id": "DOCUMENT_ID"
                }],
            "filter": "FILTER_STRING"            }
        }' \
      "https://discoveryengine.googleapis.com/v1beta/projects/PROJECT_ID/locations/global/collections/default_collection/dataStores/DATA_STORE_ID/servingConfigs/SERVING_CONFIG_ID:recommend"

    Sostituisci quanto segue:

    • PROJECT_ID: l'ID progetto.
    • DATA_STORE_ID: l'ID del tuo datastore.
    • DOCUMENT_ID: l'ID del documento per cui vuoi visualizzare l'anteprima dei suggerimenti. Utilizza l'ID che hai utilizzato per questo documento al momento dell'importazione dei dati.
    • USER_PSEUDO_ID: un identificatore pseudonimizzato dell'utente. Puoi utilizzare un cookie HTTP per questo campo, che identifica in modo univoco un visitatore su un singolo dispositivo. Non impostare questo campo sullo stesso identificatore per più utenti, altrimenti le loro cronologie degli eventi verranno combinate e la qualità del modello peggiorerà. Non includere informazioni che consentono l'identificazione personale (PII) in questo campo.
    • SERVING_CONFIG_ID: l'ID della configurazione di pubblicazione.
    • FILTER: facoltativo. Un campo di testo che consente di filtrare in base a un insieme specificato di campi, utilizzando la sintassi dell'espressione di filtro. Il valore predefinito è una stringa vuota, il che significa che non viene applicato alcun filtro. Per saperne di più, consulta la sezione Filtrare i consigli.

Dovresti vedere risultati simili ai seguenti:

{
  "results": [{"id": "sample-id-1"}, {"id": "sample-id-2"}],
  "attributionToken": "abc123"
}

Google consiglia di associare i token di attribuzione, che includiamo in ogni risposta e suggerimento di ricerca, alle azioni intraprese da un utente in risposta a queste risposte e suggerimenti di ricerca. In questo modo, la qualità delle risposte e dei consigli di ricerca migliorerà nel tempo. Per farlo, aggiungi i valori attributionToken agli URL di ciascuno dei link visualizzati sul tuo sito web per le risposte o i consigli di ricerca, ad esempio https://www.example.com/54321/?rtoken=abc123. Quando un utente fa clic su uno di questi link, includi il valore attributionToken nell'evento utente che registri.

Ricevere consigli per un'app con dati strutturati personalizzati

Console

Per utilizzare la console Google Cloud per visualizzare l'anteprima dei consigli personalizzati per la tua app strutturata, segui questi passaggi:

  1. Nella Google Cloud console, vai alla pagina AI Applications.

    Applicazioni di AI

  2. Fai clic sul nome dell'app per cui vuoi visualizzare l'anteprima dei consigli.

  3. Fai clic su Anteprima.

  4. Fai clic sul campo ID documento. Viene visualizzato un elenco di ID documento.

  5. Fai clic sull'ID del documento per il quale vuoi ricevere suggerimenti. In alternativa, inserisci un ID documento nel campo ID documento.

  6. Fai clic su Ricevi suggerimenti. Viene visualizzato un elenco di documenti suggeriti.

  7. Fai clic su un documento per visualizzarne i dettagli.

REST

Per utilizzare l'API per ottenere consigli personalizzati per un'app con dati strutturati, utilizza il metodo servingConfigs.recommend:

  1. Trova l'ID motore. Se hai già l'ID motore, vai al passaggio 2.

    1. Nella Google Cloud console, vai alla pagina AI Applications.

      Applicazioni di AI

    2. Fai clic sul nome dell'app.

    3. Recupera l'ID motore dall'URL della Google Cloud console. È il testo tra engines/ e /data. Ad esempio, se l'URL contiene

      gen-app-builder/engines/demo_1234567890123/data/records
      

      allora l'ID motore è demo_1234567890123.

  2. Trova l'ID datastore. Se hai già l'ID del tuo datastore, vai al passaggio successivo.

    1. Nella console Google Cloud , vai alla pagina AI Applications e nel menu di navigazione, fai clic su Datastore.

      Vai alla pagina Datastore

    2. Fai clic sul nome del tuo datastore.

    3. Nella pagina Dati del datastore, recupera l'ID datastore.

  3. Assicurati che il motore sia pronto per l'anteprima eseguendo il polling del metodo GetEngine finché non restituisce "servingState":"ACTIVE". A questo punto il motore è pronto per l'anteprima.

    curl -X GET \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    "https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/global/collections/default_collection/engines/ENGINE_ID
    

    Sostituisci quanto segue:

    • PROJECT_ID: l'ID progetto.
    • ENGINE_ID: l'ID del motore.
  4. Ricevi consigli.

    curl -X POST \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
      "userEvent": { "eventType":"view-item", "userPseudoId":"USER_PSEUDO_ID", "documents":[{"id":"DOCUMENT_ID"}]}}' \
      "https://discoveryengine.googleapis.com/v1beta/projects/PROJECT_ID/locations/global/collections/default_collection/dataStores/DATA_STORE_ID/servingConfigs/SERVING_CONFIG_ID:recommend"
    

    Sostituisci quanto segue:

    • PROJECT_ID: l'ID progetto.
    • DATA_STORE_ID: l'ID del tuo datastore.
    • DOCUMENT_ID: l'ID del documento per cui vuoi visualizzare l'anteprima dei suggerimenti. Utilizza l'ID che hai utilizzato per questo documento al momento dell'importazione dei dati.
    • USER_PSEUDO_ID: un identificatore pseudonimizzato dell'utente. Puoi utilizzare un cookie HTTP per questo campo, che identifica in modo univoco un visitatore su un singolo dispositivo. Non impostare questo campo sullo stesso identificatore per più utenti, altrimenti le loro cronologie degli eventi verranno combinate e la qualità del modello peggiorerà. Non includere informazioni che consentono l'identificazione personale (PII) in questo campo.
    • SERVING_CONFIG_ID: l'ID della configurazione di pubblicazione. L'ID della configurazione di pubblicazione è uguale all'ID motore, quindi utilizza l'ID motore qui.

C#

Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API AI Applications C#.

Per autenticarti in AI Applications, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

using Google.Cloud.DiscoveryEngine.V1Beta;
using Google.Protobuf.WellKnownTypes;

public sealed partial class GeneratedRecommendationServiceClientSnippets
{
    /// <summary>Snippet for Recommend</summary>
    /// <remarks>
    /// This snippet has been automatically generated and should be regarded as a code template only.
    /// It will require modifications to work:
    /// - It may require correct/in-range values for request initialization.
    /// - It may require specifying regional endpoints when creating the service client as shown in
    ///   https://cloud.google.com/dotnet/docs/reference/help/client-configuration#endpoint.
    /// </remarks>
    public void RecommendRequestObject()
    {
        // Create client
        RecommendationServiceClient recommendationServiceClient = RecommendationServiceClient.Create();
        // Initialize request argument(s)
        RecommendRequest request = new RecommendRequest
        {
            ServingConfigAsServingConfigName = ServingConfigName.FromProjectLocationDataStoreServingConfig("[PROJECT]", "[LOCATION]", "[DATA_STORE]", "[SERVING_CONFIG]"),
            UserEvent = new UserEvent(),
            PageSize = 0,
            Filter = "",
            ValidateOnly = false,
            Params = { { "", new Value() }, },
            UserLabels = { { "", "" }, },
        };
        // Make the request
        RecommendResponse response = recommendationServiceClient.Recommend(request);
    }
}

Go

Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API AI Applications Go.

Per autenticarti in AI Applications, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.


package main

import (
	"context"

	discoveryengine "cloud.google.com/go/discoveryengine/apiv1beta"
	discoveryenginepb "cloud.google.com/go/discoveryengine/apiv1beta/discoveryenginepb"
)

func main() {
	ctx := context.Background()
	// This snippet has been automatically generated and should be regarded as a code template only.
	// It will require modifications to work:
	// - It may require correct/in-range values for request initialization.
	// - It may require specifying regional endpoints when creating the service client as shown in:
	//   https://pkg.go.dev/cloud.google.com/go#hdr-Client_Options
	c, err := discoveryengine.NewRecommendationClient(ctx)
	if err != nil {
		// TODO: Handle error.
	}
	defer c.Close()

	req := &discoveryenginepb.RecommendRequest{
		// TODO: Fill request struct fields.
		// See https://pkg.go.dev/cloud.google.com/go/discoveryengine/apiv1beta/discoveryenginepb#RecommendRequest.
	}
	resp, err := c.Recommend(ctx, req)
	if err != nil {
		// TODO: Handle error.
	}
	// TODO: Use resp.
	_ = resp
}

Java

Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API AI Applications Java.

Per autenticarti in AI Applications, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

import com.google.cloud.discoveryengine.v1beta.RecommendRequest;
import com.google.cloud.discoveryengine.v1beta.RecommendResponse;
import com.google.cloud.discoveryengine.v1beta.RecommendationServiceClient;
import com.google.cloud.discoveryengine.v1beta.ServingConfigName;
import com.google.cloud.discoveryengine.v1beta.UserEvent;
import com.google.protobuf.Value;
import java.util.HashMap;

public class SyncRecommend {

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    syncRecommend();
  }

  public static void syncRecommend() throws Exception {
    // This snippet has been automatically generated and should be regarded as a code template only.
    // It will require modifications to work:
    // - It may require correct/in-range values for request initialization.
    // - It may require specifying regional endpoints when creating the service client as shown in
    // https://cloud.google.com/java/docs/setup#configure_endpoints_for_the_client_library
    try (RecommendationServiceClient recommendationServiceClient =
        RecommendationServiceClient.create()) {
      RecommendRequest request =
          RecommendRequest.newBuilder()
              .setServingConfig(
                  ServingConfigName.ofProjectLocationDataStoreServingConfigName(
                          "[PROJECT]", "[LOCATION]", "[DATA_STORE]", "[SERVING_CONFIG]")
                      .toString())
              .setUserEvent(UserEvent.newBuilder().build())
              .setPageSize(883849137)
              .setFilter("filter-1274492040")
              .setValidateOnly(true)
              .putAllParams(new HashMap<String, Value>())
              .putAllUserLabels(new HashMap<String, String>())
              .build();
      RecommendResponse response = recommendationServiceClient.recommend(request);
    }
  }
}

Node.js

Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API AI Applications Node.js.

Per autenticarti in AI Applications, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

/**
 * This snippet has been automatically generated and should be regarded as a code template only.
 * It will require modifications to work.
 * It may require correct/in-range values for request initialization.
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.
 */
/**
 *  Required. Full resource name of a
 *  ServingConfig google.cloud.discoveryengine.v1beta.ServingConfig:
 *  `projects/* /locations/global/collections/* /engines/* /servingConfigs/*`, or
 *  `projects/* /locations/global/collections/* /dataStores/* /servingConfigs/*`
 *  One default serving config is created along with your recommendation engine
 *  creation. The engine ID is used as the ID of the default serving
 *  config. For example, for Engine
 *  `projects/* /locations/global/collections/* /engines/my-engine`, you can use
 *  `projects/* /locations/global/collections/* /engines/my-engine/servingConfigs/my-engine`
 *  for your
 *  RecommendationService.Recommend google.cloud.discoveryengine.v1beta.RecommendationService.Recommend 
 *  requests.
 */
// const servingConfig = 'abc123'
/**
 *  Required. Context about the user, what they are looking at and what action
 *  they took to trigger the Recommend request. Note that this user event
 *  detail won't be ingested to userEvent logs. Thus, a separate userEvent
 *  write request is required for event logging.
 *  Don't set
 *  UserEvent.user_pseudo_id google.cloud.discoveryengine.v1beta.UserEvent.user_pseudo_id 
 *  or
 *  UserEvent.user_info.user_id google.cloud.discoveryengine.v1beta.UserInfo.user_id 
 *  to the same fixed ID for different users. If you are trying to receive
 *  non-personalized recommendations (not recommended; this can negatively
 *  impact model performance), instead set
 *  UserEvent.user_pseudo_id google.cloud.discoveryengine.v1beta.UserEvent.user_pseudo_id 
 *  to a random unique ID and leave
 *  UserEvent.user_info.user_id google.cloud.discoveryengine.v1beta.UserInfo.user_id 
 *  unset.
 */
// const userEvent = {}
/**
 *  Maximum number of results to return. Set this property
 *  to the number of recommendation results needed. If zero, the service
 *  chooses a reasonable default. The maximum allowed value is 100. Values
 *  above 100 are set to 100.
 */
// const pageSize = 1234
/**
 *  Filter for restricting recommendation results with a length limit of 5,000
 *  characters. Currently, only filter expressions on the `filter_tags`
 *  attribute is supported.
 *  Examples:
 *   * `(filter_tags: ANY("Red", "Blue") OR filter_tags: ANY("Hot", "Cold"))`
 *   * `(filter_tags: ANY("Red", "Blue")) AND NOT (filter_tags: ANY("Green"))`
 *  If `attributeFilteringSyntax` is set to true under the `params` field, then
 *  attribute-based expressions are expected instead of the above described
 *  tag-based syntax. Examples:
 *   * (launguage: ANY("en", "es")) AND NOT (categories: ANY("Movie"))
 *   * (available: true) AND
 *     (launguage: ANY("en", "es")) OR (categories: ANY("Movie"))
 *  If your filter blocks all results, the API returns generic
 *  (unfiltered) popular Documents. If you only want results strictly matching
 *  the filters, set `strictFiltering` to `true` in
 *  RecommendRequest.params google.cloud.discoveryengine.v1beta.RecommendRequest.params 
 *  to receive empty results instead.
 *  Note that the API never returns
 *  Document google.cloud.discoveryengine.v1beta.Document s with
 *  `storageStatus` as `EXPIRED` or `DELETED` regardless of filter choices.
 */
// const filter = 'abc123'
/**
 *  Use validate only mode for this recommendation query. If set to `true`, a
 *  fake model is used that returns arbitrary Document IDs.
 *  Note that the validate only mode should only be used for testing the API,
 *  or if the model is not ready.
 */
// const validateOnly = true
/**
 *  Additional domain specific parameters for the recommendations.
 *  Allowed values:
 *  * `returnDocument`: Boolean. If set to `true`, the associated Document
 *     object is returned in
 *     RecommendResponse.RecommendationResult.document google.cloud.discoveryengine.v1beta.RecommendResponse.RecommendationResult.document.
 *  * `returnScore`: Boolean. If set to true, the recommendation score
 *     corresponding to each returned Document is set in
 *     RecommendResponse.RecommendationResult.metadata google.cloud.discoveryengine.v1beta.RecommendResponse.RecommendationResult.metadata.
 *     The given score indicates the probability of a Document conversion given
 *     the user's context and history.
 *  * `strictFiltering`: Boolean. True by default. If set to `false`, the
 *  service
 *     returns generic (unfiltered) popular Documents instead of empty if
 *     your filter blocks all recommendation results.
 *  * `diversityLevel`: String. Default empty. If set to be non-empty, then
 *     it needs to be one of:
 *      *  `no-diversity`
 *      *  `low-diversity`
 *      *  `medium-diversity`
 *      *  `high-diversity`
 *      *  `auto-diversity`
 *     This gives request-level control and adjusts recommendation results
 *     based on Document category.
 *  * `attributeFilteringSyntax`: Boolean. False by default. If set to true,
 *     the `filter` field is interpreted according to the new,
 *     attribute-based syntax.
 */
// const params = [1,2,3,4]
/**
 *  The user labels applied to a resource must meet the following requirements:
 *  * Each resource can have multiple labels, up to a maximum of 64.
 *  * Each label must be a key-value pair.
 *  * Keys have a minimum length of 1 character and a maximum length of 63
 *    characters and cannot be empty. Values can be empty and have a maximum
 *    length of 63 characters.
 *  * Keys and values can contain only lowercase letters, numeric characters,
 *    underscores, and dashes. All characters must use UTF-8 encoding, and
 *    international characters are allowed.
 *  * The key portion of a label must be unique. However, you can use the same
 *    key with multiple resources.
 *  * Keys must start with a lowercase letter or international character.
 *  See Requirements for
 *  labels (https://cloud.google.com/resource-manager/docs/creating-managing-labels#requirements)
 *  for more details.
 */
// const userLabels = [1,2,3,4]

// Imports the Discoveryengine library
const {RecommendationServiceClient} = require('@google-cloud/discoveryengine').v1beta;

// Instantiates a client
const discoveryengineClient = new RecommendationServiceClient();

async function callRecommend() {
  // Construct request
  const request = {
    servingConfig,
    userEvent,
  };

  // Run request
  const response = await discoveryengineClient.recommend(request);
  console.log(response);
}

callRecommend();

PHP

Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API AI Applications PHP.

Per autenticarti in AI Applications, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

use Google\ApiCore\ApiException;
use Google\Cloud\DiscoveryEngine\V1beta\Client\RecommendationServiceClient;
use Google\Cloud\DiscoveryEngine\V1beta\RecommendRequest;
use Google\Cloud\DiscoveryEngine\V1beta\RecommendResponse;
use Google\Cloud\DiscoveryEngine\V1beta\UserEvent;

/**
 * Makes a recommendation, which requires a contextual user event.
 *
 * @param string $formattedServingConfig Full resource name of a
 *                                       [ServingConfig][google.cloud.discoveryengine.v1beta.ServingConfig]:
 *                                       `projects/&#42;/locations/global/collections/&#42;/engines/&#42;/servingConfigs/*`, or
 *                                       `projects/&#42;/locations/global/collections/&#42;/dataStores/&#42;/servingConfigs/*`
 *
 *                                       One default serving config is created along with your recommendation engine
 *                                       creation. The engine ID is used as the ID of the default serving
 *                                       config. For example, for Engine
 *                                       `projects/&#42;/locations/global/collections/&#42;/engines/my-engine`, you can use
 *                                       `projects/&#42;/locations/global/collections/&#42;/engines/my-engine/servingConfigs/my-engine`
 *                                       for your
 *                                       [RecommendationService.Recommend][google.cloud.discoveryengine.v1beta.RecommendationService.Recommend]
 *                                       requests. Please see
 *                                       {@see RecommendationServiceClient::servingConfigName()} for help formatting this field.
 * @param string $userEventEventType     User event type. Allowed values are:
 *
 *                                       Generic values:
 *
 *                                       * `search`: Search for Documents.
 *                                       * `view-item`: Detailed page view of a Document.
 *                                       * `view-item-list`: View of a panel or ordered list of Documents.
 *                                       * `view-home-page`: View of the home page.
 *                                       * `view-category-page`: View of a category page, e.g. Home > Men > Jeans
 *
 *                                       Retail-related values:
 *
 *                                       * `add-to-cart`: Add an item(s) to cart, e.g. in Retail online shopping
 *                                       * `purchase`: Purchase an item(s)
 *
 *                                       Media-related values:
 *
 *                                       * `media-play`: Start/resume watching a video, playing a song, etc.
 *                                       * `media-complete`: Finished or stopped midway through a video, song, etc.
 * @param string $userEventUserPseudoId  A unique identifier for tracking visitors.
 *
 *                                       For example, this could be implemented with an HTTP cookie, which should be
 *                                       able to uniquely identify a visitor on a single device. This unique
 *                                       identifier should not change if the visitor log in/out of the website.
 *
 *                                       Do not set the field to the same fixed ID for different users. This mixes
 *                                       the event history of those users together, which results in degraded model
 *                                       quality.
 *
 *                                       The field must be a UTF-8 encoded string with a length limit of 128
 *                                       characters. Otherwise, an `INVALID_ARGUMENT` error is returned.
 *
 *                                       The field should not contain PII or user-data. We recommend to use Google
 *                                       Analytics [Client
 *                                       ID](https://developers.google.com/analytics/devguides/collection/analyticsjs/field-reference#clientId)
 *                                       for this field.
 */
function recommend_sample(
    string $formattedServingConfig,
    string $userEventEventType,
    string $userEventUserPseudoId
): void {
    // Create a client.
    $recommendationServiceClient = new RecommendationServiceClient();

    // Prepare the request message.
    $userEvent = (new UserEvent())
        ->setEventType($userEventEventType)
        ->setUserPseudoId($userEventUserPseudoId);
    $request = (new RecommendRequest())
        ->setServingConfig($formattedServingConfig)
        ->setUserEvent($userEvent);

    // Call the API and handle any network failures.
    try {
        /** @var RecommendResponse $response */
        $response = $recommendationServiceClient->recommend($request);
        printf('Response data: %s' . PHP_EOL, $response->serializeToJsonString());
    } catch (ApiException $ex) {
        printf('Call failed with message: %s' . PHP_EOL, $ex->getMessage());
    }
}

/**
 * Helper to execute the sample.
 *
 * This sample has been automatically generated and should be regarded as a code
 * template only. It will require modifications to work:
 *  - It may require correct/in-range values for request initialization.
 *  - It may require specifying regional endpoints when creating the service client,
 *    please see the apiEndpoint client configuration option for more details.
 */
function callSample(): void
{
    $formattedServingConfig = RecommendationServiceClient::servingConfigName(
        '[PROJECT]',
        '[LOCATION]',
        '[DATA_STORE]',
        '[SERVING_CONFIG]'
    );
    $userEventEventType = '[EVENT_TYPE]';
    $userEventUserPseudoId = '[USER_PSEUDO_ID]';

    recommend_sample($formattedServingConfig, $userEventEventType, $userEventUserPseudoId);
}

Python

Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API AI Applications Python.

Per autenticarti in AI Applications, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

# This snippet has been automatically generated and should be regarded as a
# code template only.
# It will require modifications to work:
# - It may require correct/in-range values for request initialization.
# - It may require specifying regional endpoints when creating the service
#   client as shown in:
#   https://googleapis.dev/python/google-api-core/latest/client_options.html
from google.cloud import discoveryengine_v1beta


def sample_recommend():
    # Create a client
    client = discoveryengine_v1beta.RecommendationServiceClient()

    # Initialize request argument(s)
    user_event = discoveryengine_v1beta.UserEvent()
    user_event.event_type = "event_type_value"
    user_event.user_pseudo_id = "user_pseudo_id_value"

    request = discoveryengine_v1beta.RecommendRequest(
        serving_config="serving_config_value",
        user_event=user_event,
    )

    # Make the request
    response = client.recommend(request=request)

    # Handle the response
    print(response)

Ruby

Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API AI Applications Ruby.

Per autenticarti in AI Applications, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

require "google/cloud/discovery_engine/v1beta"

##
# Snippet for the recommend call in the RecommendationService service
#
# This snippet has been automatically generated and should be regarded as a code
# template only. It will require modifications to work:
# - It may require correct/in-range values for request initialization.
# - It may require specifying regional endpoints when creating the service
# client as shown in https://cloud.google.com/ruby/docs/reference.
#
# This is an auto-generated example demonstrating basic usage of
# Google::Cloud::DiscoveryEngine::V1beta::RecommendationService::Client#recommend.
#
def recommend
  # Create a client object. The client can be reused for multiple calls.
  client = Google::Cloud::DiscoveryEngine::V1beta::RecommendationService::Client.new

  # Create a request. To set request fields, pass in keyword arguments.
  request = Google::Cloud::DiscoveryEngine::V1beta::RecommendRequest.new

  # Call the recommend method.
  result = client.recommend request

  # The returned object is of type Google::Cloud::DiscoveryEngine::V1beta::RecommendResponse.
  p result
end