Generative AI (生成AI)
G-gen の奥田梨紗です。オープンソースの Looker 拡張機能である Explore Assistant を使い、Looker のダッシュボードを生成 AI が自然言語で説明する機能を実装しました。本記事ではその機能の紹介や、実装手順について紹介します。 はじめに Looker Explor…
G-gen の坂本です。当記事では、Google Cloud Next Tokyo '24 セッション「生成 AI における MLOps とリクルートの導入事例」に関する速報レポートをお届けします。 他の Google Cloud Next Tokyo '24 関連記事は Google Cloud Next Tokyo '24 の記事一覧か…
G-gen の福井です。当記事では、Google が提供するマルチモーダル生成 AI モデル Geminiと、画像生成 AI モデル Imagen を使用して、アップロード画像から類似画像を生成する Web アプリを開発する手順をご紹介します。 はじめに 当記事の概要 実行イメージ …
G-gen の又吉です。今回は、RAG の精度向上に役立つ、Rerank を容易に構成できる Ranking API について紹介します。 はじめに RAG とは Vertex AI Search Vertex AI APIs for RAG Ranking API 概要 Rerank とは メリット 料金 検証 サンプルコード（Python）…
G-gen 大津です。 前回は Imagen と Gragio を使ってテキストプロンプトから新しい画像を生成するアプリを開発しました。 はじめに 当記事で開発するもの 背景生成アプリの活用例 背景生成アプリの実行イメージ 利用サービス・ライブラリ ソースコードの開発…
G-gen の堂原と又吉です。当記事では、Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure、Google Cloud（旧称 GCP）が提供するフルマネージドな RAG サービスの比較を行います。 はじめに 当記事について RAG とは 3社比較 前提条件 機能比較 料金シミュレーシ…
G-gen 又吉です。当記事では、2024年6月に GA した Vertex AI Search の最新検索方式である Answer API について紹介します。 はじめに RAG とは Vertex AI Search Answer API 概要 メリット クエリフェーズ クエリ言い換え クエリ簡素化 マルチステップ推論…
G-gen の奥田梨紗です。オープンソースの Looker 拡張機能である Looker Dashboard Summarization を使い、Looker のダッシュボードを生成 AI が自然言語で説明する機能を実装しました。本記事ではその機能の紹介や、実装手順について紹介します。 はじめに …
G-gen の大津です。当記事では、Google が提供する画像生成 AI モデル Imagen と、Web UI 用の Python フレームワークである Gradio を使用した、シンプルな画像生成 Web アプリの開発手順を紹介します。 はじめに Imagen Gradio 当記事で開発するもの ソー…
G-gen の佐々木です。当記事では、Gemini Pro に長文のリクエストを送信した際に発生することがある ResponseValidationError について解説します。 当記事で使用する環境 事象 原因と解決方法 原因 原因の詳細 解決方法 当記事で使用する環境 当記事では、…
G-gen の神谷です。今回、Gemini 1.5 Pro を活用して、ビジネス心理テストであるストレングスファインダーで自身の強みを分析し、AI によるマネジメントやメンタリングが可能か、試してみました。本記事では、その取り組みの詳細をご紹介します。 ストレング…
本記事では、Google の AI 言語モデルである Gemini の機能と Cloud SQL のデータ管理機能を組み合わせたツールである Gemini in Database について説明します。 はじめに Gemini in Database とは Database Studio とは Cloud SQL とは Preview 版のサービ…
G-gen の神谷です。本記事では、BigQuery の機能を使って、商品を意味&ランキング検索できる ChatBot を作ってみたので、そのご紹介ができればと思います。 アプリの概要 ユースケース 背景とメリット アーキテクチャ システムアーキテクチャ RAG テーブル設…
G-gen の堂原です。本記事は Google Cloud Next '24 in Las Vegas の 3 日目に行われた Breakout Session「Vertex AI Gemini: Model selection and prompt design principles and strategies」のレポートです。 他の Google Cloud Next '24 の関連記事は Goo…
G-gen 又吉です。本記事は Google Cloud Next '24 in Las Vegas の2日目に行われた Breakout Session「Build and deploy generative AI agents using natural language with Vertex AI Agent Builder」のレポートです。 他の Google Cloud Next '24 の関連記…
G-gen の堂原です。本記事は Google Cloud Next '24 in Las Vegas の 2 日目に行われた Breakout Session「Optimize your machine learning applications using BigQuery DataFrames」のレポートです。 他の Google Cloud Next '24 の関連記事は Google Clou…
G-gen の堂原です。当記事では、生成 AI モデル「Claude 3」を Google Cloud（旧称 GCP）の Vertex AI 上で使う際のコスト・使用方法について紹介します。 はじめに 前提知識 Claude 3 Model Garden コスト コスト サンプル 使用方法 Model Garden から API …
G-gen の堂原です。本記事は Google Cloud Next '24 in Las Vegas の1日目に行われた Breakout Session「Provide better search and generative AI experiences with Vertex AI Search」のレポートです。 他の Google Cloud Next '24 の関連記事は Google Cl…
G-gen の佐々木です。当記事では Google が提供する生成 AI モデル Gemini Pro と、Web UI 用の Python フレームワークである Gradio を使用した、シンプルなチャットボットの作り方を紹介します。 前提知識 Gemini Pro Gradio Gradio を使用して Gemini Pro…
G-gen の堂原です。Gemini を搭載した Vertex AI Search を用いて、Google Chat のチャットボットを作成してみましたので、紹介します。 はじめに 前提知識 Vertex AI Search Google Chat API 構成図 Vertex AI Search の設定 Cloud Functions の設定 パラメ…
G-gen の佐々木です。当記事では、生成 AI モデルである PaLM 2 のチャットボットを構築した際に、モデルからの回答文で同じ文章が何度も繰り返されてしまう事象の解決策を紹介します。 前提知識 事象 解決策 Frequency Penalty パラメータ サンプルコード F…
G-gen の片岩です。当記事では文書のデジタル化と解析を自動化するサービスである Document AI について解説します。 概要 Document AI とは ユースケース 利用方法 対応フォーマット プロセッサ プロセッサとは 汎用プロセッサ OCR プロセッサ Form パーサ…
G-gen 又吉です。Google の提供する最新の生成 AI モデルである Gemini を用いて、マルチモーダルな生成 AI チャットアプリを簡単に開発できましたので、ご紹介します。 概要 当記事の内容 デモ動画 前提知識 Gemini とは 使用するモデル Gradio Cloud Runサ…
G-genの杉村です。Google の提供する最新の生成 AI モデルである Gemini は、Google Cloud 環境をお持ちであれば、すぐに試してみることができます。Gemini Pro の使い方を簡単にご紹介します。 はじめに Gemini とは Gemini Pro の試用 料金 Gemini Pro の…
G-gen 又吉です。今回は、Vertex AI Gemini API の Function Calling を触ってみたの概要を紹介します。 はじめに Gemini とは Function calling とは Function calling の仕組み Vertex AI Extensions との違い 触ってみる 実行環境 事前準備 動作確認 はじ…
当記事では、BigQuery に統合された Vertex AI Feature Store というベクトルストアと、テキストの意味をベクトル化できる Vertex AI Text-Embeddings API を使った活用事例をご紹介します。 当記事は Google Cloud Champion Innovators Advent Calendar 202…
G-gen の堂原です。本記事では Google Cloud (旧称 GCP) の生成 AI サービスである Vertex AI Search の活用事例として、技術サポート窓口支援ツールを紹介します。 はじめに 本ツールの概要 デモ 処理フロー 技術的ポイント Vertex AI text-bison model Ver…
G-gen 又吉です。当記事では、LangChain と Vertex AI Search で Google Cloud 公式ドキュメントから回答を生成する LLM を構築してみたいと思います。 はじめに Vertex AI Search and Conversation とは LangChain とは 今回の構成 環境構築 API の有効化 V…
G-gen 又吉です。当記事では、Google Cloud の LLM (Vertex AI PaLM API) と LangChain を組み合わせて、自然言語から BigQuery 上の統計データを取得する方法を紹介します。 はじめに 準備 実行環境 使用するデータ 実装 ライブラリのインストール 関数の定…
G-gen タナです。Google Cloud (旧称 GCP) の生成 AI チャットモデルである PaLM 2 の chat-bison モデルを使い、運用を考慮に入れたチャットツールを作成してみましたのでご紹介します。 はじめに 前提知識 Vertex AI PaLM API サンプルコード (Python) ス…
G-gen 又吉です。LangChain とは、大規模言語モデル (LLM) を効率よく実装するために使用するフレームワークです。 当記事では LangChain を用いて、Google Cloud (旧称 : GCP) の LLM である PaLM 2 を操作する基本的な方法をご紹介します。 はじめに Verte…
G-gen 又吉です。Google Cloud (旧称 GCP) の生成 AI (Generative AI) である PaLM 2 を用いて、Cloud Run 上に社内 LLM Web アプリを構築してみました。 はじめに 前提知識 Vertex AI PaLM API Gradio Cloud Runサービスへのアクセス制御 準備 ディレクトリ…
G-gen の杉村です。当記事では Google の生成 AI 技術利用してチャットボットエージェントや検索エンジンを簡単に作成できる Vertex AI Agent Builder を解説します。 概要 Vertex AI Agent Builder とは 名称の変遷 ユースケース 社内検索エンジン 顧客対応…
G-gen の杉村です。生成 AI を使って Google Workspace における業務をサポートする Duet AI for Google Workspace をプレビューしてみましたので、その機能の一部をご紹介します。今回は Google Slides 編です。 はじめに Duet AI for Google Workspace と…
G-gen の杉村です。生成 AI を使って Google Workspace における業務をサポートする Duet AI for Google Workspace をプレビューしてみましたので、その機能の一部をご紹介します。今回は Gmail 編です。 はじめに Duet AI for Google Workspace とは 当記事…
G-gen又吉です。当記事では、Googleの生成AI、PaLM 2(言語基盤モデル)のモデルチューニングについて解説します。 構成図 はじめに Generative AI support on Vertex AI 基盤モデル モデルチューニングとは ユースケース 仕組み トレーニングデータセット サ…
G-gen の杉村です。生成 AI を使って Google Workspace における業務をサポートする Duet AI for Google Workspace をプレビューしてみましたので、その機能の一部をご紹介します。今回は Google Docs 編です。 はじめに Duet AI for Google Workspace とは …
Google Cloud (旧称 GCP) の生成 AI (Generative AI) である PaLM 2 を用いて、Slack と連携した簡易的なチャットボットの PoC を行いました。 生成 AI を社内で運用し、データを内部で管理することで、機密情報の保護ができます。また社員が入力したプロン…
G-gen 又吉です。当記事では、Cloud Vision API を用いて PDF ファイルからテキストを抽出し、Google Cloud の Generative AI モデルが利用できる Vertex AI PaLM API を呼び出して抽出したテキストの要約をやってみたので解説します。 前提知識 Generative …
G-gen 又吉です。当記事では、BigQuery ML から Vertex AI の基盤モデルを呼び出して感情分析を行う方法を解説します。 前提知識 Generative AI Support on Vertex AI リモートモデル ML.GENERATE_TEXT 関数 概要 引数 出力 クォータと制限 概要 使用するデ…
G-gen の又吉です。当記事では、Goolge Cloud (旧称 GCP) の Vertex AI でサポートされた Generative AI を解説します。 Vertex AI での Generative AI サポート 概要 Generative AI とは Generative AI モデル Generative AI Studio 概要 利用可能モデル 概…
当記事は みずほリサーチ&テクノロジーズ × G-gen エンジニアコラボレーション企画 で執筆されたものです。 はじめまして、みずほリサーチ&テクノロジーズの小野寺と申します。 本記事では、ChatGPTの事例を題材に、Cloud FunctionsでWeb APIを作る際の要点…
G-gen の堂原です。 ChatGPT (GPT-4) を使ってほぼ頭を使うことなく、Cloud Functions を作成してみたので、その過程を紹介します。 はじめに 事前準備 事前準備も ChatGPT を使用 Cloud Functions コード生成 一発で Python コード生成 エラー修正も可能 動…
