Vertex AI Agent Builder

エンタープライズ向け生成 AI エクスペリエンスの構築とデプロイ

自然言語またはコード ファーストのアプローチを使用して、AI エージェントとアプリケーションを作成します。さまざまなオプションを使用して、エージェントやアプリをエンタープライズ データに簡単にグラウンディングできます。Vertex AI Agent Builder は、デベロッパーが AI エージェントとアプリケーションを構築するために必要なすべてのサーフェスとツールを収集します。

機能

ノーコードの対話型 AI エージェントを簡単に構築

自然言語を使用して、インテリジェントな会話型 AI とプロセス自動化エージェントを設計、デプロイ、管理します。プロンプトベースのエージェント ビルダー ツールと事前構築済みのテンプレートを組み合わせることで、大量のコードを記述することなく、迅速なプロトタイピング、テスト、デプロイを実現できます。企業のワークフローやエクスペリエンスに合わせて複数のエージェントをつなぎ合わせます。ビジネスの優先事項に基づいてエージェントの対応を調整したり、エンタープライズ データに接続して取引を促進したり、複数のチャネルをまたいだやり取りを効率化したりできます。エージェントの出力をテストおよびモニタリングし、リアルタイムでパフォーマンスを変更します。

RAG サービスで Google 検索や企業データにグラウンディング

AI エージェントを信頼できるデータソースに接続することで、AI エージェントの精度と関連性を確保します。Gemini API の使用により Google 検索の検索結果にグラウンディングし、回答の完全性と精度を向上させることができます。エージェントを企業データにグラウンディングするには、Vertex AI Search のすぐに使える RAG システムをご利用ください。このシステムは、数回クリックするだけで開始できます。DIY RAG を作成する場合は、ドキュメントの処理、ランキング、グラウンディングの生成、出力のチェックにコンポーネント API を使用できます。また、ベクトル検索を使用して、ベクトル エンベディング ベースの高度なアプリケーションを作成することもできます。コネクタを使用すると、アプリで JIRA、ServiceNow、Hadoop などの一般的なエンタープライズ アプリケーションからの新しいデータをインデックスに登録して表示することができます。また、Vertex AI 拡張機能関数呼び出しツールにより、アプリとエージェントがユーザーに代わってアクションを実施できます。

ローコードからハイコードまで AI アプリケーションを迅速に作成

ローコード API とコード ファーストのオーケストレーションを組み合わせることで、生成 AI を活用したアプリケーションの開発を加速します。LangChain on Vertex AI により、LangChain のオープンソース ライブラリを活用してカスタムの生成 AI アプリケーションを構築し、モデル、ツール、デプロイに Vertex AI を使用できます。LlamaIndex on Vertex AI を RAG に使用すると、追加の非公開情報で LLM のコンテキストを拡充し、ハルシネーションを減らし、質問により正確に答えることができます。Firebase Genkit を使用して開発を行っている場合は、Vertex AI プラグインの Vertex AI API を複数の Google 生成 AI モデルへのインターフェースとして使用できます。これらのコード ファーストのツールを使用すると、テストを迅速に行い、企業固有のビジネスニーズに合わせて次世代の AI を活用したエクスペリエンスを創出できます。

テストとデプロイを加速

包括的な評価指標とツールを使用して、生成 AI アプリケーションのパフォーマンスと品質を評価し、アプリケーションをテストして、動作と対応を微調整します。生成 AI アプリケーションを本番環境に簡単にデプロイし、Google Cloud のエンタープライズ対応インフラストラクチャでエンタープライズ需要を満たすスケーラビリティと信頼性を確保します。使用状況、レイテンシ、安全性、費用などの主要な指標を継続的にモニタリングして、潜在的な問題を特定し、時間の経過とともにパフォーマンスを最適化します。Vertex AI Studio のモデルのチューニング機能を使用して、基盤モデルを直接操作したり、完全に統合されたプラットフォームを備えたすぐに使えるツールとアプリを組み合わせたりできます。

エンタープライズ レベルのセキュリティとコンプライアンスを活用

企業の厳格な基準とスケーリング ニーズを満たす AI エクスペリエンスを構築します。Vertex AI Agent Builder は、HIPAA、ISO 27000 シリーズ、SOC-1/2/3、VPC-SC、CMEK などの業界認証に沿った、組み込みのセキュリティ、コンプライアンス、ガバナンスの各機能を提供します。データのプライバシーと AI アプリに対するコントロールを維持し、アクセスを管理し、AI モデルとデータの責任ある使用を徹底します。

仕組み

Vertex AI Agent Builder は、高品質の生成 AI エクスペリエンスの構築を加速します。使いやすいノーコード エージェント ビルダー インターフェースを選択して、自然言語を使用してエージェントを構築できます。また、Vertex AI の LangChain などの強力なオーケストレーション機能とカスタマイズ機能を使用できます。

一般的な使用例

会話型 AI エージェントを数分で構築

コードを 1 行も記述せずにエージェントを作成できます。

コードなしで強力な AI エージェントを構築できます。複雑な目標の場合は、1 つのエージェントがメインのエージェント、他のエージェントがサブエージェントとして機能するなど、複数のエージェントを簡単につなぎ合わせることができます。データを使用したトレーニング、タスクの自動化、イテレーションを簡単に行えます。運用と分析を、すべてユーザー フレンドリーなプラットフォーム内で行えます。

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コードを 1 行も記述せずにエージェントを作成できます。

コードなしで強力な AI エージェントを構築できます。複雑な目標の場合は、1 つのエージェントがメインのエージェント、他のエージェントがサブエージェントとして機能するなど、複数のエージェントを簡単につなぎ合わせることができます。データを使用したトレーニング、タスクの自動化、イテレーションを簡単に行えます。運用と分析を、すべてユーザー フレンドリーなプラットフォーム内で行えます。

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アプリを Google 検索にグラウンディングし、最新のデータをユーザーに提示する

Gemini API のスタートガイド

Gemini などの最先端モデルを Google 検索にグラウンディングすることで、Google の最新の基盤モデルの能力と、最新で質の高い情報へのアクセスを組み合わせて、回答の完全性と精度を大幅に向上させることができます。Google の API を 1 回クリックするだけで、Google 検索の強化された Gemini にアクセスできます。Google 検索によるグラウンディングは、まもなく動的取得を提供する予定です。動的取得とは、Google 検索の検索結果を使用するタイミングとモデルのトレーニング データを使用するタイミングをインテリジェントに選択することで、品質と費用対効果のバランスを取ることができる新機能です。

Gemini API を設定する

Gemini API のスタートガイド

Gemini などの最先端モデルを Google 検索にグラウンディングすることで、Google の最新の基盤モデルの能力と、最新で質の高い情報へのアクセスを組み合わせて、回答の完全性と精度を大幅に向上させることができます。Google の API を 1 回クリックするだけで、Google 検索の強化された Gemini にアクセスできます。Google 検索によるグラウンディングは、まもなく動的取得を提供する予定です。動的取得とは、Google 検索の検索結果を使用するタイミングとモデルのトレーニング データを使用するタイミングをインテリジェントに選択することで、品質と費用対効果のバランスを取ることができる新機能です。

Gemini API を設定する

Vertex AI Search をエージェントとアプリ向けにすぐに使用できる RAG として活用

生成 AI アプリ用のすぐに使える RAG システム

Vertex AI Search では、すぐに使用できる Google 品質の RAG(検索拡張生成)システムを利用できます。これにより、言語モデルと独自のデータを簡単に根拠づけることができます。Vertex AI Search は、多様なデータソースのインデックス作成の複雑さに対処し、Google のテクノロジーを活用した高度な検索機能を提供し、Vertex AI 内の言語モデルとシームレスに統合します。

Vertex AI Search の詳細

生成 AI アプリ用のすぐに使える RAG システム

Vertex AI Search では、すぐに使用できる Google 品質の RAG(検索拡張生成)システムを利用できます。これにより、言語モデルと独自のデータを簡単に根拠づけることができます。Vertex AI Search は、多様なデータソースのインデックス作成の複雑さに対処し、Google のテクノロジーを活用した高度な検索機能を提供し、Vertex AI 内の言語モデルとシームレスに統合します。

Vertex AI Search の詳細

カスタム RAG の実装に Vertex AI Search のコンポーネント API を使用する

DIY RAG ビルダー向け

独自の AI ニーズに合わせてカスタムの検索拡張生成(RAG)を構築するにはVertex AI は次のツールを使用してプロセスを簡素化します。

  • Document AI レイアウト パーサー: 複雑なドキュメントから重要なデータを抽出して検索を改善します。
  • Ranking API: LLM を利用したランキングで関連性の高い回答を優先
  • Grounded Generation API: データまたは信頼できるソースを使用して正確な回答を作成します。この API の試験運用プレビュー版で高忠実度モードが提供されるようになりました。この新機能は、根拠づけとしてお客様から提供されたコンテキストに焦点を当てることで、ハルシネーションをさらに低減する新機能です。
  • Check Grounding API: 信頼性について、事実に照らして回答を検証します。
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DIY RAG ビルダー向け

独自の AI ニーズに合わせてカスタムの検索拡張生成(RAG)を構築するにはVertex AI は次のツールを使用してプロセスを簡素化します。

  • Document AI レイアウト パーサー: 複雑なドキュメントから重要なデータを抽出して検索を改善します。
  • Ranking API: LLM を利用したランキングで関連性の高い回答を優先
  • Grounded Generation API: データまたは信頼できるソースを使用して正確な回答を作成します。この API の試験運用プレビュー版で高忠実度モードが提供されるようになりました。この新機能は、根拠づけとしてお客様から提供されたコンテキストに焦点を当てることで、ハルシネーションをさらに低減する新機能です。
  • Check Grounding API: 信頼性について、事実に照らして回答を検証します。
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強力なエンベディング ベースのアプリケーション向けのベクトル検索

ベクトル エンベディングを活用したエクスペリエンスの構築

カスタム エンベディング ベースの情報検索を必要とする企業向けに、Vertex AI は高度なベクトル検索機能を提供します。ベクトル検索は数十億のベクトルにスケーリングでき、数ミリ秒で最近傍を見つけることができます。ベクトル検索がハイブリッド検索に対応しました。ハイブリッド検索とは、ベクトルベースとキーワード ベースの検索手法を統合して、ユーザーに最も関連性の高い応答を保証するものです。

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ベクトル エンベディングを活用したエクスペリエンスの構築

カスタム エンベディング ベースの情報検索を必要とする企業向けに、Vertex AI は高度なベクトル検索機能を提供します。ベクトル検索は数十億のベクトルにスケーリングでき、数ミリ秒で最近傍を見つけることができます。ベクトル検索がハイブリッド検索に対応しました。ハイブリッド検索とは、ベクトルベースとキーワード ベースの検索手法を統合して、ユーザーに最も関連性の高い応答を保証するものです。

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Vertex AI で LangChain を使用する

カスタマイズされた高パフォーマンスのエージェントをオーケストレート

Vertex AI Agent Builder を使用すると、すべてのコンポーネントを使用して、ニーズに基づいて高性能のカスタム エージェントを作成できます。Vertex AI の LangChain は、Google が数多く提供するコードファースト サービスの一つにすぎません。これにより、生成 AI 開発者が好む、Vertex AI にデプロイしてエンタープライズ規模でデプロイできる、最も人気のあるオープンソース Python フレームワークの一つを使用して簡単に構築できます。

詳細

    カスタマイズされた高パフォーマンスのエージェントをオーケストレート

    Vertex AI Agent Builder を使用すると、すべてのコンポーネントを使用して、ニーズに基づいて高性能のカスタム エージェントを作成できます。Vertex AI の LangChain は、Google が数多く提供するコードファースト サービスの一つにすぎません。これにより、生成 AI 開発者が好む、Vertex AI にデプロイしてエンタープライズ規模でデプロイできる、最も人気のあるオープンソース Python フレームワークの一つを使用して簡単に構築できます。

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      LlamaIndex on Vertex AI を使用する

      非公開情報で LLM のコンテキストを拡充する

      Vertex AI の LlamaIndex は、データの取り込みと変換からエンベディング、インデックス登録、取得、生成までの検索拡張生成(RAG)プロセスを簡素化します。Vertex AI のお客様は Google のモデルと AI に最適化されたインフラストラクチャ、および LlamaIndex のシンプルで柔軟なオープンソース データ フレームワークを活用して、カスタム データソースを生成モデルに接続できるようになりました。

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        非公開情報で LLM のコンテキストを拡充する

        Vertex AI の LlamaIndex は、データの取り込みと変換からエンベディング、インデックス登録、取得、生成までの検索拡張生成(RAG)プロセスを簡素化します。Vertex AI のお客様は Google のモデルと AI に最適化されたインフラストラクチャ、および LlamaIndex のシンプルで柔軟なオープンソース データ フレームワークを活用して、カスタム データソースを生成モデルに接続できるようになりました。

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          Firebase Genkit を使用して構築する

          Firebase を使用した開発で Gemini などの Google モデルにアクセスする

          FirebaseGenkit は、プロダクション レディな AI エージェントの開発、デプロイ、モニタリングを簡素化するために設計されたオープンソースの TypeScript/JavaScript フレームワークです。Firebase デベロッパーは、Vertex AI プラグインを使用して Gemini や Imagen 2 などのモデルとテキスト エンベディングを利用できるようになりました。

          詳細

            Firebase を使用した開発で Gemini などの Google モデルにアクセスする

            FirebaseGenkit は、プロダクション レディな AI エージェントの開発、デプロイ、モニタリングを簡素化するために設計されたオープンソースの TypeScript/JavaScript フレームワークです。Firebase デベロッパーは、Vertex AI プラグインを使用して Gemini や Imagen 2 などのモデルとテキスト エンベディングを利用できるようになりました。

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              料金

              Vertex AI Agent Builder の料金の仕組み 公表されている料金は、このページで確認できます。プレビュー版のサービスについては、セールスチームにお問い合わせください。
              ツールと使用状況 説明Price

              Vertex AI エージェント

              自然言語を使用して、生成 AI エージェントを構築してデプロイします。ビューの詳細

              Starting at

              $12

              クエリ 1,000 件あたり

              Vertex AI Search

              Vertex AI Search は、Google 検索の品質情報検索および回答生成システムであり、RAG を利用した生成アプリの作成や検索アプリケーションのパフォーマンス向上に役立ちます。

              Starting at

              $2

              クエリ 1,000 件あたり

              ベクトル検索

              カスタム エンベディング ベースの情報検索を必要とする企業向けに、Vertex AI は高度なベクトル検索機能を提供します。詳細を表示

              詳細については料金ページをご覧ください

              一部の SKU については、1,000 ドル分の無料トライアル特典をご覧ください。詳しくは料金ページをご覧ください。簡単に利用を開始していただけるように、Vertex AI Agent Builder を初めて使用するお客様(Google Cloud の既存のお客様を含みます)に、Google Cloud 請求先アカウントあたり $1,000 分の 1 回限りのクレジットを進呈しています。クレジットは、有効化を実施した後最大 12 か月間(またはご利用額がクレジットの付与額に達するまでのいずれか早いほう)ご利用いただけます。Vertex AI Agent Builder は、Vertex AI Search and Conversation を拡張したものです。商品ページは新しいブランディングに更新中です。

              Vertex AI Agent Builder の料金の仕組み

              公表されている料金は、このページで確認できます。プレビュー版のサービスについては、セールスチームにお問い合わせください。

              Vertex AI エージェント

              説明

              自然言語を使用して、生成 AI エージェントを構築してデプロイします。ビューの詳細

              Price

              Starting at

              $12

              クエリ 1,000 件あたり

              Vertex AI Search

              説明

              Vertex AI Search は、Google 検索の品質情報検索および回答生成システムであり、RAG を利用した生成アプリの作成や検索アプリケーションのパフォーマンス向上に役立ちます。

              Price

              Starting at

              $2

              クエリ 1,000 件あたり

              ベクトル検索

              説明

              カスタム エンベディング ベースの情報検索を必要とする企業向けに、Vertex AI は高度なベクトル検索機能を提供します。詳細を表示

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              詳細については料金ページをご覧ください

              一部の SKU については、1,000 ドル分の無料トライアル特典をご覧ください。詳しくは料金ページをご覧ください。簡単に利用を開始していただけるように、Vertex AI Agent Builder を初めて使用するお客様(Google Cloud の既存のお客様を含みます)に、Google Cloud 請求先アカウントあたり $1,000 分の 1 回限りのクレジットを進呈しています。クレジットは、有効化を実施した後最大 12 か月間(またはご利用額がクレジットの付与額に達するまでのいずれか早いほう)ご利用いただけます。Vertex AI Agent Builder は、Vertex AI Search and Conversation を拡張したものです。商品ページは新しいブランディングに更新中です。

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              リージョン固有の料金と手数料を含む、毎月の費用を試算できます。

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              カスタム見積もりをご希望の場合は、Google のセールスチームにお問い合わせください。

              概念実証を開始する

              新規のお客様には、$1,000 分の無料クレジットを差し上げます

              Vertex AI プロジェクト環境を設定する

              根拠づけのアプリとエージェントには Google 品質の検索を使用する

              Model Builder を使用して AI モデルの探索、微調整、トレーニング、評価、管理を行う

              プロジェクトのサポートが必要な場合は、セールスチームにお問い合わせください

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