Vertex AI: チャット AI アクション

Vertex AI: チャット AI アクションは、モデルと対話するために、Google の Vertex AI completion API を使用します。会話形式でテキストを生成します。

前提条件

  • Bot で Vertex のチャット AI アクションを使用するには、Bot Creator ロールが必要です。
  • Google Cloud のアクションを呼び出す前に、リクエストを送信するために必要な認証情報があり、Vertex AI: [接続] アクション が含まれていることを確認してください。

この例では、[Vertex AI: チャット AI] アクション使用して、自然言語メッセージを送信し、適切なレスポンスを得る方法について説明します。

手順

  1. Automation Anywhere Control Room で [アクション] ペインに移動し、[生成 AI] > [Google] を選択し、[Vertex AI: チャット AI] をドラッグしてキャンバスに配置します。
  2. 以下のフィールドを入力または選択します。

    Vertex チャット AI

    1. [プロジェクト番号/名前] を入力します。GCP からの一意のプロジェクト ID です。プロジェクト ID については、「Google Cloud Project のプロジェクト ID」を参照してください。
    2. 場所を入力します。Vertex AI の場所の詳細については、「Vertex AI の場所」を参照してください。
    3. [発行元] ドロップダウンをクリックし、[Google] を選択するか、[サードパーティ] を選択してサードパーティの発行元を入力します。
    4. [モデル] ドロップダウンからプロンプトに使用する大規模言語モデル (LLM) を選択します。以下のモデルを選択できます。
      • chat-bison (最新)
      • chat-bison-32k (最新)
      • chat-bison-32k@002
      • chat-bison@001
      • chat-bison@002
      • codechat-bison
      • codechat-bison-32k
      • codechat-bison-32k@002
      • codechat-bison@001
      • codechat-bison@002
      • gemini-1.0-pro-001
      • [その他のサポートされているバージョン] にその他の対応モデルを入力できます。
    5. モデルが応答を生成するために使用するチャット [メッセージ] を入力します。
      注: チャット アクションは、同じセッション内で前のチャット アクションの結果を保持します。 チャット アクションを連続して呼び出すと、モデルは後続のメッセージを理解し、前のメッセージに関連付けることができます。 ただし、セッションが終了すると、チャット履歴はすべて削除されます。
    6. 生成するトークンの最大数 ([最大トークン]) を入力します。デフォルトでは、値を入力しない場合、生成されるトークンの最大数は、生成されるレスポンスの長さを考慮することで、選択されたモデルのコンテキストの最大長に収まるように自動的に設定されます。
    7. [Temperature (温度)] を入力します。この値は、レスポンスのランダム性を示します。温度がゼロに近づくにつれて、レスポンスの焦点がより絞り込まれ、決定的になります。値が高いほど、よりランダムなレスポンスとなります。
    8. 現在のセッションに限定するセッション名として、「デフォルト」と入力します。
    9. オプションのパラメーターを管理するには、[その他のオプションを表示] をクリックし、[はい] を選択します。[はい] を選択した場合は、次のような他のパラメーターを追加できます。[コンテキスト]、[例]、[Top K]、[Top P]。これらのパラメーター (任意) については、「モデルを学ぶ」を参照してください。
      注: codechat-bison@002 のような Vertex AI モデルでは、コンテキストや例を提供してプロンプトを改良できますが、gemini-1.0-pro-001 モデルでは現在これらの機能をサポートしていません。これらのフィールドはインターフェースで利用可能ですが、空のままにしても問題ありません。
    10. 変数にレスポンスを保存します。この例では、レスポンスは VertexChatResponse に保存されます。
  3. [実行] をクリックして、Bot を起動します。メッセージ ボックス アクションでレスポンスを印刷することで、フィールドの値を読み取ることができます。この例では、VertexChatResponse がレスポンスを印刷します。追加のチャット リクエストを追加して、追加の応答を取得できます。
    ヒント: 同じ Bot で複数のチャットを維持するには、異なる名前や変数で複数のセッションを作成する必要があります。