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「Google」とのキーワードを聞くと何をイメージしますか?
多くの方は、「Google検索」をすぐ思い出すと思います。皆さんのイメージ通り、Google は検索会社と言っても過言ではないほど、世の中にとても便利な検索ツールを提供して多くの人をさまざまな形で支えています。
誰もが少なくとも一回は使っているGoogle 検索エンジン、そのスピードと正確な情報を取ってくれることに驚いたことがないでしょうか。
Google 社は検索分野で培った技術を、Gmail、Google マップなどの新しいサービスにも応用してきました。日本時間の2023年9月30日、Google は自社の検索技術と生成AI 技術を簡単に利用するためのサービス - Vertex AI Search and Conversation (旧称 Gen App Builder の Enterprise Search) の日本語対応を一般リリースしました。
Vertex AI Search and Conversation?と聞くとピンとこないと思いますが、一言でいうとML(Machine Learning)の経験がなくても、シンプルなインタフェースを利用して、コーディングせずに、数分で検索のシステムやチャットボットアプリを作れるプラットフォームです。
Vertex AI Search and Conversation には大きく分けて3つの機能があります。
では、早速Vertex AI Search を使って、いかに簡単に検索システムを構築できるか見ていきましょう!
Google Cloud コンソールのAI カテゴリより、Gen App Builder をクリックします。
データストアは、利用者の質問に対する答えを見つけるために使用されるデータの集合です。Google Cloud のNoSQL データベースのDatastore ではないのでご注意くださいね。
データストアには、ウェブ、非構造化、構造化、3つの種類があり、サポートされるコンテンツタイプは以下の通りです。
種類 | サポートされているコンテンツ形式 | 取り込み方法 |
---|---|---|
ウェブ | HTML、PDF | Google 検索インデックスから収集 |
非構造化 | PDF、HTML、TXT(プレビュー版では DOC と PPTX も利用可能) | Google Cloud バケットまたはAPI 経由でアップロード |
構造化 | CSV、BigQuery テーブル(プレビュー版では JSONも利用可能) | Google Cloud バケット、BigQuery またはAPI 経由でアップロード |
アプリ作成しながらデータストアを作成しても、データストアを作成してからアプリを作成してもいいです。
今回の記事では、まずWeb データストアを利用し、当社のTech Blogサイトをデータソースとして取り入れた後、アプリを作りたいと思います。Web データストアを利用すると、検索の範囲がインターネットではなく、指定したサイトのみになります。指定したサイトからのみ情報を取ってこれるため、余計なデータを除外できるといった点が大きなメリットですね!
データストアの画面より、「新しいデータストア」もしくは「新しいデータストアの作成」をクリックします。
ソースで「ウェブサイトのURL」をクリックします。
インデックス登録するURLとして、当社のTech BlogサイトのURL(https://www.softbank.jp/biz/blog/cloud-technology/)を入れた後、「続行」をクリックします。
「ウェブサイトの高度なインデックス登録」をデフォルトの値-オフのまま進めますが、オンにすると高度な LLM 機能を使用した要約検索ができたり、画像検索が利用できたりします。また、追加でドメイン認証が必要な場合は、この設定をオンにする必要があります。
データストア名を入力後、「作成」をクリックします。
以上で、データソースであるデータストアの作成が完了しました。
アプリの画面より、「新しいアプリを作成」をクリックします。
アプリの種類の選択画面より、「検索」をクリックします。
アプリの設定画面より、アプリ名を入れて「続行」をクリックします。
最後に、先ほど作成したデータストアを選択の上、「作成」をクリックします。
以上でアプリの作成完了です!
数秒後、無事アプリが作成されました!
プレビュー機能を使って試して見るとすぐに検索ワードにマッチした記事がヒットしました。
今回は、GCS バケットの非構造データを利用した検索アプリを作ってみたいと思います。
当社ブログから10件ピックアップしPDF化したファイルをGCS バケットに入れて検索のデータソースとして利用したいと思います。
まず、「vertex-ai-search-datasource」バケットを作成し、対象のPDFファイルを格納しておきます。
上記のバケットを指定してデータストアを作成します。
アプリの作成方法は、まったく同じなので割愛しますが、アプリ作成後、GCS バケットのファイルがインポートされるまで少し時間がかかります。
「アクティビティ」画面からインポートが完了された旨が確認できるまで少し待ちます。
今回はファイル数が少ないので1分以内に終わりました。
今回のテストではプレビューで結果をテストしましたが、既存のウェブサイトと統合する場合は、認証の設定やウィジェットで許可するドメインを指定した上、サイトへウィジェットを埋め込む必要があります。
Vertex AI Search は、データのインデックス登録の料金に加え、利用するオプションとクエリ回数に基づいた従量課金が発生します。
料金の詳細については、公式ページをご覧ください。
Vertex AI Search の日本語版が正式にリリース(GA)されましたので、早速試してみました!
いかがでしょうか。
コードを1行も書かずに、数回のクリックと簡単な設定で検索アプリを作れ、その簡単さと検索アプリを利用するまでの速さに驚きました。
Vertex AI Search を利用して企業内のナレッジ検索システムを構築したり、お客様向けのFAQナレッジやマニュアルを簡単に展開する等、さまざまなユースケースで利用できるかと思っています。
また、ここでは触れていませんが、オートコンプリート機能や生成AI を利用した検索結果のサマリ機能等、さまざまなオプションを簡単な設定で利用できます。
これからも継続してGoogle 生成AI に関する記事を書く予定ですので、継続して当社Tech Blogをウォッチいただけると幸いです!
Google Cloud (旧GCP ) に関する課題やご興味のある方はぜひソフトバンク法人向けページよりお問い合わせください。
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