Une semaine en revue : mes expériences et apprentissages avec Google Gen App Builder

Mise à jour — Février 2026

Le chatbot Google Gen App Builder n'est plus actif sur ce site. Les frustrations que je décris ci-dessous — le manque de synthèse de contenu, les réponses obsolètes — sont exactement ce qui m'a poussé à construire le mien. Après de nombreuses itérations (l'agent de Google, l'API OpenAI, LangChain, Weaviate), j'ai fini avec Sydney, un assistant IA qui fait enfin ce que j'ai toujours voulu : synthétiser 486 articles de blog et répondre dans ma voix.

Demande à Sydney →

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Article original de septembre 2023 préservé ci-dessous pour contexte.

La semaine dernière, j'ai rapidement déployé un chatbot sur mon blog en utilisant Google Gen App Builder. Bien que j'adore la rapidité et la facilité de l'ensemble du processus (et le crédit gratuit — j'adore ça), le chatbot a quelques domaines d'amélioration et le plus important pour moi est de savoir comment amener le chatbot à "synthétiser" le contenu sur plusieurs articles plutôt que simplement faire correspondre la requête de l'utilisateur avec le contenu passé. Je ne suis pas sûr si c'est une attente réaliste mais bon, je veux essayer.

Et voici ce que j'ai appris après avoir joué avec pendant un moment :

1. Ajouter ton contenu sous forme de données non structurées dans le bot semble aider

Qu'est-ce que je veux dire par là ? Eh bien, en plus de laisser le robot d'exploration de Google indexer le site web en direct, tu peux également ajouter tout ton contenu dans le bot, en utilisant le "Data store".

Après la création du data store, tu peux ajouter le nouveau store dans le chatbot, sous les paramètres de l'agent

Après avoir fait ça, j'ai constaté que les réponses du chatbot sont bien meilleures. Il semble "connaître" beaucoup mieux le contenu.

Google fournit le guide ici, sous "Unstructured data store" et "Upload with metadata".

Mais comment convertir mes 450+ articles de blog dans le format requis, y compris un fichier JSON Line ? :P

2. chatGPT pour aider au nettoyage et à la préparation des données

Je ne suis pas une personne technique (enfin, pas encore de toute façon :D) donc tout ce que je pouvais faire était d'exporter mon contenu de blog depuis WordPress vers un fichier .XML. J'ai dû compter sur chatGPT pour m'aider avec du code pour nettoyer et préparer les données dans le format requis.

J'aime chatGPT à cet égard parce qu'avec les "instructions personnalisées", chatGPT a une compréhension de base de ma situation et peut fournir un guide étape par étape très détaillé.

La première fois que j'ai essayé de travailler avec chatGPT pour convertir le fichier .XML en format .HTML et .Json Line, voici ce que j'ai écrit : "Le blog utilise WordPress. Je peux exporter tous les articles publiés de ce blog en utilisant WordPress. Je dois préparer les données pour qu'elles puissent être utilisées pour entraîner un grand modèle de langage. Que dois-je faire pour préparer ces données ?"

Après avoir suivi toutes les étapes, avec les scripts pertinents fournis par chatGPT et le téléchargement des données vers Gen App Builder, j'ai rencontré de nombreuses erreurs. Essentiellement, les données ne sont pas dans le format que Google attendait pour les ingérer/intégrer.

C'est là que j'ai appris une leçon précieuse. J'aurais dû commencer par fournir l'intégralité du guide de documentation de Google Gen App Builder à chatGPT.

Fournir à chatGPT le guide de documentation réel

J'ai simplement "copié et collé" l'intégralité du guide de documentation de Google Cloud vers chatGPT et lui ai demandé d'écrire du code Python pour moi afin de convertir les données du format .XML au format .HTML et .JSON line requis. Cette fois, parce que chatGPT comprend le format final et le modèle, le code qu'il génère fonctionne beaucoup mieux sans beaucoup d'erreurs lors du téléchargement.

3. Des connaissances générales en Python aident vraiment

Je suis très débutant en Python donc je dois compter sur chatGPT pour la plupart du codage réel. Cependant, une connaissance générale de Python aidera énormément parce que tu sais quoi demander à ChatGPT de faire. C'est super puissant mais il ne sait pas ce que tu ne sais pas et ton environnement de développement.

Par exemple, le code Python généré par chatGPT omet souvent la ligne "shebang". Parce que je la connais, je demande souvent à chatGPT d'inclure cette ligne dans le code. Aussi quand chatGPT te demande de faire quelque chose en utilisant la ligne de commande, tu as une idée approximative du pourquoi aussi.

4. Mise à jour d'octobre 2023

Depuis la publication de cet article, j'ai réussi à construire mon propre chatbot, en utilisant l'API OpenAI. Le chatbot te permet d'interagir avec tout le contenu historique de mon blog jusqu'à la fin de septembre 2023. L'avantage majeur qu'il a est qu'il peut synthétiser le contenu sur plusieurs articles sur le même sujet, ce qui est mon plus grand problème avec une solution clé en main. Tu peux consulter le chatbot directement ici ou consulter mon article sur "Comment j'ai construit mon propre chatbot sans expérience en codage : leçons apprises."

C'est tout de ma part. As-tu essayé de construire un chatbot avec la Gen AI ? J'adorerais entendre ton expérience :)

Cordialement,

Chandler