Vertex AI: プロンプト AI アクション

Vertex AI: プロンプト AI アクションは、Google の PaLM API を使用します。PaLM API は、モデルのテキスト生成機能へのアクセスを提供します。モデルに英語のテキスト プロンプトを与えると、入力候補を生成します。

前提条件

  • Bot で Vertex のプロンプト 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、[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 のプロンプト AI] アクションを使用して自然言語プロンプトを送信し、適切なレスポンスを得る方法を示しています。

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: プロンプト 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。

    Google Vertex のプロンプト AI アクション

    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 の詳細については、「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。
      • text-bison (最新)
      • text-bison-32k (最新)
      • text-bison-32k@002
      • text-bison@001
      • text-bison@002
      • text-unicorn@001
      • code-bison (最新)
      • code-bison-32k@002
      • code-bison@001
      • code-bison@002
      • code-gecko@001
      • code-gecko@002
      • code-gecko
      • [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。
      注:
      • Bison: 機能とコストの面で最高の価値があります。
      • Gecko: シンプルな作業に最適な軽量な最廉価モデル。
    5. レスポンスを生成するためにモデルが使用する [プロンプト] を入力します。
    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、[Top K] と [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。
    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 google-vertex_prompt-response 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、google-vertex_prompt-response がレスポンスを印刷します。