Créer Grounded Connexions de modèle avec Google Vertex AI RAG la capacité

Utilisez la capacité Google Vertex AI RAG (génération augmentée par extraction) pour créer Fondé sur la boutique de données Connexions de modèle afin de générer des informations précises et contextuellement pertinentes référencées à partir de Source de données Google.

Remarque :

Google Vertex AI Fondé sur la boutique de données Connexions de modèle est désormais disponible dans la version Automation 360 v34 sur Cloud également. Vous pouvez utiliser cette fonction en Cloud et Sur site.

Boutique de données Google avec fragmentation de documents est désormais pris en charge pour garantir des résultats optimaux dans les exécutions d\'automatisation. Vous pouvez activer le découpage de documents dans le Boutique de données Google pour utiliser les modèles Grounded Google Vertex AI dans Studio d\'Agent IA.

Nous vous offrons désormais la possibilité de créer Fondé sur la boutique de données Connexions de modèle en utilisant le service Créateur d\'agent. Une requête de recherche sur le Boutique de données Google récupère du contenu pertinent à partir de grands ensembles de données et l\'alimente au modèle pour générer une réponse précise.

Lors d\'une exécution d\'automatisation, l\'utilisation de Connexions de modèle créé avec Fondé sur la boutique de données récupère la réponse en se référant à Source de données Google dans Boutique de données Google. Cela garantit une réponse optimisée du contenu pertinent avec une plus grande précision. L\'ancrage est un aspect important de l\'utilisation d\'un modèle fondamental, car il fournit des réponses ancrées par rapport aux données organisationnelles et prévient les inexactitudes dans les réponses ainsi que les hallucinations du modèle.
Remarque : Pour utiliser la capacité Google Vertex AI RAG dans Studio d\'Agent IA, vous devez d\'abord créer une source de données dans Créateur d\'agent. Ensuite, créez un Connexion de modèle en utilisant l\'option Fondé sur la boutique de données.

Voir : Magasins de données dans Google Vertex AI .

Prérequis

L\'administrateur de l\'automatisation a besoin de ces rôles et autorisations pour créer et gérer des Connexions de modèle pour son organisation.
  • Rôle : AAE_Basic, rôle personnalisé Administrateur de l\'automatisation
  • Autorisation : Bot Runner assisté
  • Paramètres: La gestion des données de l\'IA doit être activée par l\'administrateur d\'automatisation et la case à cocher sélectionnée pour l\'option Autoriser les utilisateurs à désactiver les journaux sur les compétences de l\'IA.

Voir Rôles et autorisations pour les autorisations du rôle personnalisé Administrateur d\'automatisation.

Autres exigences:
  • Comme mentionné précédemment, vous commenceriez par créer un Source de données Google pour créer un Fondé sur la boutique de données Connexion de modèle et l\'utiliser avec succès dans un Compétence en IA. Voir Magasins de données et Création d\'un Magasin de données Vertex.
  • Si vous souhaitez stocker des détails d\'authentification dans un coffre d\'accréditation, ayez ces informations à portée de main. Voir Magasin d'informations d'identification sécurisé via Credential Vault.
  • Pour essayer une Connexion de modèle, vous devez être connecté à un Agent robot 22.60.10 ou ultérieur. Dans le cadre de l\'essai, vous devrez exécuter le robot sur votre bureau. Veillez donc à ce que le Agent robot soit configuré pour votre utilisateur. Pour cette tâche, si vous devez basculer la connexion vers une autre Control Room, voir : Basculer l\'enregistrement de périphérique entre des instances de la Control Room.
  • Vous auriez besoin d\'accès au Enregistreur package et au Compétences IA package pour tester correctement la connexion. Un test Invite sera exécuté pour tester la Connexion de modèle.

Procédure

  1. Dans votre Control Room environnement, accédez à IA > Connexions du modèle > Créer une connexion du modèle.
  2. Dans l\'écran Créer une connexion du modèle, vous devez configurer ces paramètres de connexion :
    Créer Grounded Connexions de modèle avec Google Vertex AI RAG la capacité
    1. Nom de la connexion de modèle : Fournissez un nom pour une identification facile de la Connexion de modèle.
    2. Description (facultatif) : Ajoutez une description courte et significative qui définit la connexion.
    3. Choisir un fournisseur : Choisissez un fournisseur de modèle fondamental parmi la liste des fournisseurs pris en charge. Pour créer un Fondé sur la boutique de données Connexion de modèle avec Google Vertex AI, sélectionnez Google Vertex AI dans la liste déroulante.
    4. Choisir un type : Choisissez Fondé sur la boutique de données pour utiliser la capacité RAG pour Google Vertex AI.
    5. Sélectionnez un modèle ou créez-en un personnalisé : Choisissez un modèle dans la liste déroulante.
      De plus, nous prenons également en charge d\'autres modèles disponibles chez Boutique de données Google, qui ne figurent pas dans la liste déroulante. Vous pouvez saisir manuellement le nom et la version du modèle avec l\'URI complète du modèle dans le champ Sélectionner un modèle ou en créer un personnalisé. Le nom que vous saisissez sera utilisé pour créer le Connexion de modèle. Par exemple : Si le modèle est Gemini 1.5 Flash 001, le format serait gemini-1.5-001/answer_gen/v1.
      Pour obtenir la liste complète des modèles pris en charge pour chaque fournisseur de modèles fondamentaux, consultez FAQ générale.
    6. Cliquez sur Suivant pour passer à la section Détails d\'authentification.
  3. Dans la section Détails d\'authentification, configurez ces paramètres :
    1. Nom du projet : il s\'agit du projet de compte Google Cloud.
    2. Région: Sélectionnez une région dans la liste déroulante pour vous connecter afin d\'authentifier la Connexion de modèle. Vous pouvez également ajouter votre propre région que vous avez configurée lors de la création d\'une source de données dans Créateur d\'agent.
      Voir Créer un magasin de données .
    3. Connexion OAuth de la Control Room : Créez un ID client OAuth 2.0. Un ID client est utilisé pour identifier une seule application auprès des serveurs OAuth de Google.
    4. Après avoir configuré les détails d\'authentification, confirmez et cliquez sur Suivant pour passer à la section Tester la connexion afin de tester la Connexion de modèle.
    Remarque : Pour plus d\'informations sur la configuration du Google Cloud Project et de la connexion OAuth Control Room pour Google Vertex AI, voir L'action Vertex AI : Action Se connecter.
  4. Cliquez sur Tester la connexion pour vous assurer que tous les détails de la connexion ont été correctement définis et vérifier si la connexion fonctionne.
    Il s\'agit d\'une opération de bureau utilisant un Agent robot. Utilisez Agent robot 22.60.10 et versions ultérieures pour un essai conforme.
    • Si la connexion fonctionne comme prévu, le système traitera la demande et génèrera un message de réussite.
    • Si la connexion ne fonctionne pas comme prévu, vous recevrez un message généré par le système indiquant la raison de l\'échec de la connexion. Par exemple, si vous n\'avez pas téléchargé le package du modèle fondamental pris en charge sur votre espace de travail, vous recevrez un message d\'erreur. Vous devrez télécharger le package et essayer à nouveau la Connexion de modèle.
    • Si l\'essai d\'une Connexion de modèle échoue ou si la tâche n\'est pas terminée, la Connexion de modèle ne sera pas enregistrée et vous devrez recommencer le processus de création de la Connexion de modèle.
  5. Cliquez sur Suivant pour passer à la section Inviter des rôles pour commencer à attribuer des rôles personnalisés aux utilisateurs.
    L\'administrateur d\'automatisation devra créer des rôles personnalisés et attribuer les Connexions de modèle au rôle, qui pourra ensuite être attribué aux utilisateurs. Seuls les utilisateurs affectés à ce rôle personnalisé peuvent utiliser ce Connexion de modèle.
  6. Attribuez le Connexion de modèle au rôle personnalisé (en utilisant le RBAC) afin que les utilisateurs assignés à ce rôle puissent y accéder.
  7. Cliquez sur Créer une connexion du modèle pour terminer la création de la Connexion de modèle.
    Après avoir créé avec succès le Connexion de modèle, le développeur Pro l\'utiliserait pour créer un Compétence en IA.

    Voir : Create Compétences IA with Fondé sur la boutique de données Connexions de modèle

    .

Étapes suivantes

Après avoir créé et testé la Connexion de modèle, attribuez-la aux développeurs professionnels, qui pourront utiliser cette connexion pour créer Compétences IA.

Comme étape suivante de votre séquence de tâches, accédez à Create Compétences IA with Fondé sur la boutique de données Connexions de modèle et créez un Compétence en IA et connectez-vous à un Fondé sur la boutique de données Connexion de modèle pour l\'utiliser dans une automatisation.