モデル接続を認証
- 最終更新日2024/12/16
モデル接続を認証
モデル接続 を Amazon Bedrock、Google Vertex AI、Azure OpenAI、OpenAI などの基礎モデルを使用して作成します。 それぞれの接続認証方法を確認し、安全な接続を構成、確保します。
重要:
AI エージェント Studioで外部の生成 AIモデルに接続するには、APIキー、アクセスキー、トークンなど、各モデルプロバイダーからのライセンスを自分で用意する必要があります。
認証方法は、定義時に選択したモデルによって異なります モデル接続。 これらは各基礎モデルの認証の詳細です。
注:
モデル接続を作成およびテストする際に、Credential Vaultを介して取得された資格情報については、UsernameおよびPasswordの属性名にスペースを含めてはいけません。 例えば: 属性名が aws sign access key の場合、aws_sign _access_key と入力する必要があります。
Amazon Bedrock
Amazon Bedrock の場合、これらのフィールドに 認証の詳細 を定義します。
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領域: ドロップダウンリストから モデル接続 の認証のために接続する地域を選択します。
ドロップダウンリストにない地域を、Amazon Bedrock のリストを参照して追加することもできます。 この形式で入力して、地域をリストに追加してください。 例: us-east-1。
注: Amazon Bedrockモデルのサポートされているデプロイメント地域のリストについては、を参照してください。Amazon Bedrock 知識ベースのサポートされているリージョンとモデル . - アクセス キー: この AWS アクセス キーは、AWS エコシステム内で固有の識別子として機能します。 これは認証プロセスの基本的な部分であり、AWS サービスがアクセスを認識して検証することを可能にします。
- シークレット アクセス キー: このキーは、アクセス キー ID と対になる秘密キーです。 このキーは、AWS へのリクエストに署名するために使用され、許可された個人またはシステムのみが AWS リソースにアクセスできるようにすることで、セキュリティを強化します。
- セッション トークン (任意): また、一時的なセキュリティ資格情報を扱うときに使用する、一時的な制限付きトークンであるSessionトークンを含めるオプションもあります。 特に、一時的なセキュリティ資格情報を使用する場合など、一時的なアクセスが必要とされるシナリオにおいて、追加のセキュリティ レイヤーを提供します。
Google Vertex AI
Google Vertex AI の場合、これらのフィールドに 認証の詳細 を定義します。
- プロジェクト名: Google Cloud のアカウント プロジェクトです。
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領域: ドロップダウンリストから モデル接続 の認証のために接続する地域を選択します。
ドロップダウンリストにない地域を、Google Vertex AI のリストを参照して追加することもできます。 この形式で入力して、地域をリストに追加してください。 例: us-east-1。
- Control Room OAuth 接続: OAuth 2.0 クライアント ID を作成します。 クライアント ID は、Google の OAuth サーバーに対して 1 つのアプリケーションを識別するために使用されます。
注: のGoogle Cloud プロジェクトおよびOAuth 接続 の設Google Vertex AI定の詳細については、Vertex AI: [接続] アクション および OAuth 接続を作成する を参照してください。
Google Vertex AI OAuth 接続は有効期限が短く、作成から数時間以内に期限切れになります。 この制限を解除するには、Google Cloud Consoleで再認証ポリシーの ClientId アプリの例外設定を構成することをお勧めします。 詳細については、「Google Vertex AI の再認証ポリシーを設定する」を参照してください。
Azure OpenAI
Azure OpenAI の場合、これらのフィールドに 認証の詳細 を定義します。
- Azure OpenAI リソース名: この値は、Microsoft Azure リソースページから取得します。
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デプロイメントID: この値は、Microsoft Azure リソースページからも取得します。モデル接続構成では、ユーザーが Microsoft Azure ポータル内のデプロイの名前である [デプロイメント ID] を提供する必要があります。 このデプロイは特定の基礎モデルにマッピングされるため、ユーザーは モデル接続 デプロイ モデルにマッピングされる正しいMicrosoft Azureモデルを選択する必要があります。注: これらの値が一致しない場合は、警告メッセージが表示されます。
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API キー:
- 安全でない文字列: このオプションを選択すると、このフィールドに提供された値は暗号化されていない旨の警告メッセージが表示されます。 データ セキュリティのために資格情報の使用をお勧めします。
- 資格情報: このオプションを使用することをお勧めします。 選択 をクリックして、ドロップダウン リストから、ロッカー、資格情報、属性 の各値を選択します。 これは、資格情報マネージャー用の接続済み Control Room で維持されている設定に基づいています。
確認 をクリックし、次へ をクリックして、テスト接続セクションに進み、モデル接続 をテストします。
注:
Azure OpenAI の構成 と Azure OpenAI: [認証] アクション を参照して、Azure OpenAI リソース名 および デプロイメント ID パラメーターの設定の詳細を確認してください。
OpenAI
OpenAI では、API キー フィールドに 認証の詳細 を定義します。
API キー
- 安全でない文字列: このオプションを選択すると、このフィールドに提供された値は暗号化されていない旨の警告メッセージが表示されます。 データ セキュリティのために資格情報の使用をお勧めします。
- 資格情報: このオプションを使用することをお勧めします。 選択 をクリックして、ドロップダウン リストから、ロッカー、資格情報、属性 の各値を選択します。 これは、資格情報マネージャー用の接続済み Control Room で維持されている設定に基づいています。
[確認] をクリックし、[次へ] をクリックして、[テスト接続] セクションに進み、モデル接続 をテストします。
Automation Anywhere
まず、https://ai.automationanywhere.com/?signup=true でアカウントを作成する必要があります。 Automation Anywhere AI の場合、これらのフィールドに 認証の詳細 を定義します。
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API キー & API シークレット: これらの重要な資格情報を取得するには、次の手順に従います。
- プロジェクトにアクセス: あなたの Automation Anywhere AI アカウントにログインし、希望のプロジェクトに移動するか、新しいプロジェクトを作成してください。
- 設定に移動する: プロジェクト内で、設定をクリックします。
- API キーを生成: :API キー セクションで、新しいキーを作成 をクリックします。
- 資格情報をコピー: 作成後、生成された API Key と API Secretをコピーしてください。
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ベース URL: ベースURLは、APIサーバーへのすべてのHTTPリクエストのデフォルトURLです。 たとえば、「https://api.getodin.ai」と入力します。注: あなたの組織はカスタムベースURLを設定できます。 正しいベースURLを使用していることを確認するために、Automation Anywhereアカウントチームに連絡して支援を受けてください。
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プロジェクトID： プロジェクトIDを取得するには:
- 設定に移動する: プロジェクト内で、設定をクリックします。
- プロジェクト IDをコピー: 一般 セクションの下で、プロジェクトID をコピーします。
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エージェント ID： AI エージェント は、大規模言語モデル (LLM) によって駆動される知的で自律的なシステムであり、ユーザーが定義した目標を達成するために自己決定されたタスクを実行するように設計されています。 エージェントIDを取得するには:
- AI の左側のナビゲーションでエージェントAutomation Anywhereに移動します。
- 利用可能なエージェントから、希望するエージェント（三つの水平ドット）を選択し、編集をクリックします。
- 表示されたエージェント IDをコピーします。
注:
API キーと API シークレットには、安全でない文字列または資格情報を使用して値を入力できます。
- 安全でない文字列: このオプションを選択すると、このフィールドに提供された値は暗号化されていない旨の警告メッセージが表示されます。 データ セキュリティのために資格情報の使用をお勧めします。
- 資格情報: このオプションを使用することをお勧めします。 選択 をクリックして、ドロップダウン リストから、ロッカー、資格情報、属性 の各値を選択します。 これは、資格情報マネージャー用の接続済み Control Room で維持されている設定に基づいています。