汎用レコメンデーションを使ってみる

ユーザーが閲覧中のコンテンツに類似したコンテンツを提案できる最新の汎用レコメンデーション アプリを、独自のデータ上に手軽に構築できます。

このチュートリアルでは、それぞれ異なる種類のデータを検索する、3 つの汎用レコメンデーション アプリを作成する方法について説明します。

  • Cloud Storage バケットから取り込まれた PDF 形式の非構造化データ
  • Cloud Storage バケットから取り込まれた NDJSON 形式の構造化データ
  • 指定した URL からのウェブサイト データ

このチュートリアルに進む前に、始める前にの手順が完了していることを確認してください。

このタスクを Google Cloud コンソールで直接行う際の順を追ったガイダンスについては、[ガイドを表示] をクリックしてください。

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始める前に

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  2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  3. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

  4. Enable the Vertex AI Agent Builder, Cloud Storage APIs.

    Enable the APIs

    5.

  5. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  6. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

  7. Enable the Vertex AI Agent Builder, Cloud Storage APIs.

    Enable the APIs

    8.

Vertex AI Agent Builder を有効にする

  1. Google Cloud コンソールで、[Agent Builder] ページに移動します。

    Agent Builder

  2. 利用規約を読んで同意し、[続行して API を有効にする] をクリックします。

データストアを作成

この手順では、データストアの作成と、提供されたサンプルデータのアップロードについて説明します。作成するデータストアのタイプに対応するタブをクリックします。

ウェブサイトのデータ

  1. [データストア] ページに移動します。

  2. [データストアを作成] をクリックします。

  3. [データソースを選択] ページで、[ウェブサイトのコンテンツ] を選択します。

  4. [データストアのウェブサイトの指定] ページで、おすすめアプリに含めるウェブサイトの URL を入力します。カンマ区切りを使用せずに、1 行に 1 つの URL を含めます。

  5. [続行] をクリックします。

  6. [データストアを設定] ページで、データストアの表示名を入力し、[作成] をクリックします。

  7. [データストア] ページで新しいデータストアを選択し、[作成] をクリックしてアプリを作成します。

  8. [データ] ページで [アクティビティ] タブに移動し、データの取り込みステータスを確認します。インポート プロセスが完了すると、[ステータス] 列に [インポートが完了しました] と表示されます。 [インポートが完了しました] と表示されない場合は、[更新] をクリックする必要があります。

  9. [ドキュメント] タブをクリックして、インポートしたドキュメントを確認します。

構造化データ

  1. [データストア] ページに移動します。

  2. [データストアを作成] をクリックします。

  3. [データソースを選択] ページで、[Cloud Storage] を選択します。

  4. [Cloud Storage からデータをインポート] ページで、[構造化データ（JSONL）] を選択します。

  5. [ファイル] をクリックします。

  6. gs:// フィールドに次の値を入力します。

    cloud-samples-data/gen-app-builder/search/kaggle_movies/movie_metadata.ndjson

    この Cloud Storage バケットには、Kaggle から提供される NDJSON 形式の映画のファイルが格納されています。

  7. [続行] をクリックします。

  8. 次のようにキープロパティを割り当てます。

    フィールド名 キーのプロパティ
    homepage uri
    original_title title
    overview description

    [次へ]をクリックします

  9. データストアの名前を入力してから、[作成] をクリックします。

  10. データストアの名前をクリックします。

  11. [データ] ページで [アクティビティ] タブに移動し、データの取り込みステータスを確認します。インポート プロセスが完了すると、[ステータス] 列に [インポートが完了しました] と表示されます。このデータセットの場合、インポートの完了までに通常 2～3 分かかります。[インポートが完了しました] と表示されない場合は、[更新] をクリックする必要があります。

  12. [ドキュメント] タブをクリックして、インポートしたドキュメントを確認します。

非構造化データ

  1. [データストア] ページに移動します。

  2. [データストアを作成] をクリックします。

  3. [データソースを選択] ページで、[Cloud Storage] を選択します。

  4. [Cloud Storage からデータをインポート] ページで、[フォルダ] が選択されていることを確認します。

  5. gs:// フィールドに次の値を入力します。

    cloud-samples-data/gen-app-builder/search/alphabet-investor-pdfs

    この Cloud Storage バケットには、Alphabet 投資家サイトの収益レポートの PDF が含まれています。

  6. [非構造化ドキュメント] を選択してから、[続行] をクリックします。

  7. データストアの名前を入力してから、[作成] をクリックします。

  8. 作成したデータストアを選択し、[作成] をクリックしてアプリを作成します。

  9. データストアの [データ] ページで、[アクティビティ] タブに移動してデータの取り込みステータスを確認します。インポート プロセスが完了すると、[ステータス] 列に [インポートが完了しました] と表示されます。このデータセットの場合、インポートの完了までに通常 2～3 分かかります。[インポートが完了しました] と表示されない場合は、[更新] をクリックする必要があります。

  10. [ドキュメント] タブをクリックして、インポートしたドキュメントを確認します。

アプリの作成

次に、おすすめアプリを作成し、先ほど作成したデータストアをリンクします。

  1. [アプリ] ページに移動します。

  2. [アプリを作成] をクリックします。

  3. [アプリの作成] ページの [レコメンデーション エンジン] で、[作成] をクリックします。

  4. [アプリ名] フィールドに、アプリの名前を入力します。アプリ名の下にアプリ ID が表示されます。

  5. [続行] をクリックします。

  6. データストアのリストで、前に作成したデータストアを選択します。

  7. [作成] をクリックします。

アプリをプレビューする

ウェブサイトのデータ

  1. ナビゲーション メニューで [プレビュー] をクリックし、アプリをテストします。

  2. [URI] フィールドをクリックします。ウェブサイトの URL のリストが表示されます。

  3. おすすめを表示するウェブページの URL をクリックします。または、[URL] フィールドにウェブサイトの URL を入力します。

  4. [レコメンデーションを表示] をクリックします。おすすめのウェブページの URL リストが表示されます。

  5. URL をクリックすると、ウェブページが表示されます。

構造化データ

  1. ナビゲーション メニューで [プレビュー] をクリックし、アプリをテストします。

  2. 「ここでレコメンデーション エンジンをプレビューできます。エンジンを準備しています。しばらくしてから再度ご確認ください」というメッセージが表示された場合は、しばらく待ってからページを定期的に更新してください。データのプレビューが表示されるまでに数時間かかる場合や、翌日までかかる場合があります。

  3. [ドキュメント ID] フィールドをクリックします。ドキュメント ID のリストが表示されます。

  4. レコメンデーションの対象となるドキュメントのドキュメント ID をクリックします。または、ドキュメント ID を [ドキュメント ID] フィールドに入力します。

  5. [レコメンデーションを表示] をクリックします。おすすめのドキュメントのリストが表示されます。

  6. ドキュメントをクリックすると、ドキュメントの詳細が表示されます。

非構造化データ

  1. ナビゲーション メニューで [プレビュー] をクリックし、アプリをテストします。

  2. [ドキュメント ID] フィールドをクリックします。ドキュメント ID のリストが表示されます。

  3. レコメンデーションの対象となるドキュメントのドキュメント ID をクリックします。または、ドキュメント ID を [ドキュメント ID] フィールドに入力します。

  4. [レコメンデーションを表示] をクリックします。おすすめのドキュメントのリストが表示されます。

  5. ドキュメントをクリックすると、ドキュメントの詳細が表示されます。

アプリをデプロイする

アプリをデプロイするためのレコメンデーション ウィジェットはありません。デプロイ前にアプリをテストするには、以下の手順を行います。

  1. [データ] ページに移動して、ドキュメントの ID をコピーします。

  2. [統合] ページに移動します。このページには、REST API の servingConfigs.recommend メソッドのサンプル コマンドが含まれます。

  3. 先ほどコピーしたドキュメント ID を [ドキュメント ID] フィールドに貼り付けます。

  4. [ユーザー Pseudo ID] 欄はそのままにします。

  5. サンプル リクエストをコピーして、Cloud Shell で実行します。

    結果は、選択したドキュメントに基づくおすすめドキュメントの ID です。

レコメンデーション アプリをウェブアプリに統合する方法については、アプリのレコメンデーションを取得するで、C#、Go、Java、Node.js、PHP、Ruby のコードサンプルをご覧ください。

クリーンアップ

このページで使用したリソースについて、Google Cloud アカウントに課金されないようにするには、次の手順を行います。

  1. 不要な Google Cloud 料金が発生しないようにするには、Google Cloud コンソールを使用して、不要なプロジェクトを削除します。
  2. Vertex AI Agent Builder の学習用に新しいプロジェクトを作成し、そのプロジェクトが不要になった場合は、そのプロジェクトを削除します。
  3. 既存の Google Cloud プロジェクトを使用した場合は、作成したリソースを削除して、アカウントに課金されないようにします。詳細については、アプリを削除するをご覧ください。
  4. Vertex AI Agent Builder を無効にするの手順を実行します。

次のステップ