Vertex AI Agent Builder の使い方を学習できる技術解説記事まとめ

Vertex AI Search とは

Vertex AI Search は、Vertex AI Agent Builder プラットフォームの一部で、企業が保有するデータを迅速かつ効率的に検索するための機能を提供します。

自然言語処理技術を活用し、ユーザーの意図に応じた正確な検索結果を提供することで、情報へのアクセスが一層スムーズになります。また、様々なデータソースに対応しているため、企業は多様な情報を統合的に管理し、活用することが可能です。
 

では、Vertex AI Agent Builder に関するソフトバンクのテックブログをご紹介します。

Vertex AI Search の概要・構築手順

• Vertex AI Search (旧称 Gen App Builder の Enterprise Search) の日本語版を試してみた (2023/10/05 公開)

Vertex AI Search を利用して検索アプリ構築を行う方法をキャプチャと共に1ステップずつ解説しています。ここでは Web サイトをデータストアとして選択しています。

• ノーコードでVertex AI Search を利用してGoogle サイトでRAG構築してみた (2024/03/15 公開)

こちらの記事では、Cloud Storage 内のバケットを検索対象とした Vertex AI Search を利用して検索アプリを作成し、Google Sites に埋め込む手順を紹介しています。

• Vertex AI Search で構築した検索アプリをGoogle Cloud Storage (GCS)で公開してみた (2024/03/18 公開)

こちらでは、Vertex AI Search で作成した検索アプリをHTMLファイルに埋め込むことで、Cloud Storage による静的サイト上に公開する方法を解説しています。

• Cloud Functions を使ってGoogle Cloud Storage とVertex AI Search データストアを同期してみた (2024/03/27 公開)

Cloud Storage にドキュメントをインポートするだけで、Vertex AI Search に接続されているデータストアにも更新後のドキュメントが自動同期される方法を紹介しています。

Vertex AI Search の精度向上

• Vertex AI Search で各種データを投入し精度検証してみた (2024/07/25公開)

Vertex AI Search を用いて、複数のデータソースを活用した検索アプリの精度検証を行った結果を紹介しています。Gemini 1.5 Flashモデルを使用し、Looker関連のPDF資料を基に、検索精度がどの程度高いかを検証しています。

• 【もうRAGの精度で悩まない！①】Vertex AI Search でグラフや画像データを元にした回答精度を向上させるコツ (2024/07/30 公開)

• 【もうRAGの精度で悩まない！②】Vertex AI Search で複雑な表データを元にした回答精度を向上させるコツ (2024/07/31 公開)

Vertex AI Search の回答精度を向上させる方法を、グラフや画像、表などのデータ形式ごとに紹介しています。具体的には、PDF 内の表やグラフを Markdown 形式に変換し、CSV ファイルとしてデータストアに投入する手法などについて解説しています。このアプローチにより、さまざまなデータ形式を効果的に活用し、回答精度や検索結果の関連性を高めることが可能です。

• Google スプレッドシートで Vertex AI Search を使った問い合わせシステムを構築、さらに Gemini を利用し回答を最適化してみた！ (2024/08/22 公開)

Vertex AI Search の API で GAS で回答を取得したあと、さらに Gemini API で回答をわかりやすくする例をサンプルコードとともに紹介しています。

• RAGの精度向上！Vertex AIで生成したQ&A表の活用術！ (2024/09/27 公開)

Vertex AI Search の検索結果の精度を向上させるためのアプローチを紹介しています。具体的には、オリジナルのデータから主要な質問とそれらの回答を生成したQ&A表を用いることで、RAGの精度が上がり活用範囲が広がる可能性を示唆しています。

• Google Cloud Vertex AIで実現するRAGとファインチューニングの統合的アプローチ: 方法論と実装への挑戦 (2024/10/29 公開)

検証から得られた結果と考察を用いて、RAGの回答精度評価とファインチューニングを組み合わせた方法論の提案と実装に挑戦します。具体的には、Rapid Evaluationを用いて自動的に回答の改善提案を行い、その結果をファインチューニングのデータセットとして蓄積させ、RAG × MLOpsの新しい手法を提案し、「RAGの回答に主体性をもたせる（企業ブランドトーンを反映させる）」ことを目指します。

Vertex AI DIY プラン

• 技術知識０（ゼロ）の新卒がGoogle Cloud のVertex AI で社内文書検索アプリつくってみた (2024/03/28 公開)

ソフトバンクの Vertex AI DIY プランのマニュアルを利用して、新入社員が実際に検索アプリを構築した体験について紹介しています。

※ Vertex AI DIY プラン：Vertex AI Search を使った社内文書検索アプリの構築手順を提供するソフトバンクのプラン

Vertex AI Agent Builder の応用

• 生成 AI パッケージに Vertex AI Agent Builder に対応した自作プラグインを繋いでみた (2024/07/31 公開)

ソフトバンクが提供する「生成AIパッケージ」において、Google の Vertex AI Agent Builder を利用した自作プラグインの接続方法を紹介しています。生成AIパッケージのプラグイン機能により、お客さまが保有されている独自データとの連携やインターネット検索などの機能を拡張でき、お客さまのニーズに合わせたカスタマイズが可能になります。この記事では、お客さま独自開発プラグインの一例としてVertex AI Agent Builder での独自データ連携プラグインを自作して接続した事例を紹介しています。

• Vertex AI Agent Builder のログを Looker Studio で分析してみた (2024/07/30 公開)

Vertex AI Agent Builder のログを BigQuery に出力し、そのログデータを Looker Studio で可視化する手順について解説しています。この方法により、Vertex AI Agent Builder で構築したアプリの利用状況を詳細に分析することが可能になります。

Vertex AI のマルチモーダル処理

• Vertex AI を利用して Google サイトにマルチターンプロンプトを構築してみた (2024/08/23 公開)

Vertex AI のマルチモーダル処理を活用したマルチターンプロンプトのアプリ作成とGoogleサイトへの埋め込み手順について説明しています。

• Vertex AI のマルチモーダルのサンプルコードを触ってみた (2024/10/07 公開)

Vertex AI SDK の機能とともに、Vertex AI マルチモーダルのサンプルコードを用いた簡単な利用例について紹介しております。

まとめ

この記事では、Vertex AI Agent Builder に関するソフトバンクのテックブログをまとめました。

Vertex AI Search は、企業が自社データを効率的に検索できるように設計された強力なツールです。当社の記事では、検索アプリを構築するための基本的な手順から、精度向上のための高度なテクニックまで幅広く紹介しています。これにより、自社のニーズに合わせた検索システムを簡単に実装し、運用することが可能です。

特に、ノーコードでのアプリ構築や、Cloud Storage との連携によるデータ同期など、実用的な手法が詳しく解説されています。また、精度検証やデータ形式ごとの最適化方法、マルチモーダル処理の構築手順や利用例についても取り上げており、実際の業務での活用に役立つ情報が満載です。

Vertex AI Search を利用することで、企業は情報の検索効率を大幅に向上させることができるでしょう。ぜひこれらの記事を参考にして、効果的な検索アプリケーションの構築に役立ててください！

Vertex AI DIYプランについて

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