AI & 機械学習

Vertex AI SDK でのプロンプト管理の発表

2025年10月30日

Pratima Arapakota

Product Manager

Sara Robinson

Software Engineer

Try Gemini 2.5

Our most intelligent model is now available on Vertex AI

Try now

※この投稿は米国時間 2025 年 10 月 17 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

生成 AI アプリケーションの高度化が進むにつれて、開発ワークフローはより断片化されます。AI は生産性を高める力となりますが、チームによっては、プロンプトを 1 つの環境で設計し、スプレッドシートやテキストファイルでバージョンを管理し、それらをコードに手動で統合している場合があります。これにより、非効率、バージョン管理の混乱、コラボレーションのボトルネックが生じます。

Vertex AI Studio は、この問題を解決するために設計されています。Google Cloud コンソール内でプロンプトをテストおよび管理するための強力なコラボレーションワークスペースを提供します。このたび、Vertex AI SDK のプロンプト管理の一般提供（GA）が開始されました。これは、プロンプト管理ワークフローに制御、スケーラビリティ、エンタープライズ対応をもたらすように設計された新しい機能群です。主なメリット:

プログラムによるプロンプト管理: プロンプトを Vertex AI SDK 内で直接作成、バージョン管理、管理できます。
UI から SDK へのシームレスな移行: Vertex AI Studio でプロンプトを設計してから、SDK で大規模に管理するまでをスムーズに移行できます。
コラボレーションの強化: Google Cloud プロジェクト内でプロンプトを一元化されたリソースとして管理することで、チームとしてプロンプトを共有して再利用できます。
エンタープライズ対応: セキュリティとコンプライアンスのニーズに対応する CMEK や VPCSC など、完全なサポートが提供され、誰でも利用できます。

Vertex SDK を使用してプロンプトを管理する方法を見てみましょう。

仕組み: コードとしてのプロンプト

Vertex AI SDK を使用すると、プロンプトをアプリケーション内のバージョン管理されたアセットとして扱うことができます。わずか数行の Python コードでプロンプトの作成、取得、更新、管理が可能になり、強力な新しいワークフローを実現できます。

Vertex AI Studio のビジュアルインターフェースを使用する場合でも、独自の環境内で SDK のプログラム機能を使用する場合でも、プロンプトは Google Cloud プロジェクト内の管理対象リソースであり、簡単に追跡、共有、再利用できます。Studio UI でプロンプトを設計してテストし、SDK を使用してバージョンを大規模なプログラムで管理します。さらに、この GA リリースには、アセットの保護に役立つ顧客管理の暗号鍵（CMEK）や VPC Service Controls（VPCSC）などのエンタープライズサポートが含まれています。

新しいプロンプトを作成するとします。SDK を使用すると、以下のように簡単に実装できます。

lang-py

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