はじめに

生成AIにキャッチアップしようと頑張っているreonoです。
最近、生成AIといえばChatGPTを使ってGoogle検索の代わりにナレッジ検索程度にしか利用できていませんでした。
しかし、Google Cloud Skills Boostで提供されているGoogle Cloudの生成AIのAPIをハンズオンで学べるラボを見つけたことで、ナレッジ検索以外にも生成AIを活用できるかもしれないと考え、挑戦してみました。
このブログでは、その体験と学びを共有したいと思います。

Google Cloud Skills Boostとは

Google Cloud Skills Boostは、Google Cloudが提供するオンデマンドトレーニングプログラムです。
このプログラムには多くのコースが含まれており、時間制限のある仮想環境を利用して学習を進めることができます。
これにより、リソースの停止忘れなどを気にすることなく、触れたことのないサービスを効率的に学ぶことができます。

取り組んだコース

今回、私が取り組んだコースは以下の2つです。

1. Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps
2. Text Prompt Engineering Techniques

コース

Integrate Vertex AI Search and Conversation into Voice and Chat Apps

このコースでは、カスタム検索エンジンや会話型アプリを作成できるVertex AI Agent Builderを学びました。
5つのラボが含まれており、最後の1つはそれまでの4つのラボで学んだ知識をもとにお題にそって構築を行うラボでした。　
以下の画像は映画のデータベースを読み込ませて作成したカスタム検索エンジンの一例です。

このコースを通じて、生成AIを活用したカスタムアプリケーションの作成方法を学ぶことができました。
特に、会話型エージェントを構築する際の要点やベストプラクティスについて深く理解することができました。

Text Prompt Engineering Techniques

このコースはエンジニア向けの内容で、Jupyter LabからVertex AIのAPIを利用してテキストプロンプトエンジニアリングを学びました。
普段の業務であまりプログラミングしない私にとっては挑戦的な内容でしたが、APIを使って簡単にプロンプトを実行できることに驚きました。
以下のコードは、プロンプトを実行するためのシンプルな例です。

prompt = "Tell me about Google's PaLM API."

parameters = {
     "temperature": 0,  # Temperature controls the degree of randomness in token selection.
     "max_output_tokens": 256  # Token limit determines the maximum amount of text output.
}

response = generation_model.predict(prompt, **parameters)

print(response.text)

このように、簡単なコードで高度な生成AIの機能を利用できることを知り、今後の業務においても大いに役立つと感じました。

感想

これまで、ChatGPT以外の生成AIを使ったことがありませんでしたが、Google Cloudの生成AIを活用することで、ナレッジ検索以外にもさまざまな用途で生成AIを利用できる可能性を実感しました。
また、弊社内にはGoogle Cloudの生成AI活用のプロフェッショナルが在籍しているため、生成AIの活用を検討されている方は、ぜひお問い合わせいただければと思います。

NHNテコラス-Google Cloud 生成AI活用支援