このドキュメントでは、SAP 環境に Vertex AI SDK for ABAP をインストールして構成する方法について説明します。
インストール
ABAP SDK for Google Cloud のオンプレミス エディションまたはクラウド エディションのバージョン 1.8 をインストールすると、Vertex AI SDK for ABAP が自動的にインストールされます。インストール手順については、ABAP SDK for Google Cloud のオンプレミス エディションまたはクラウド エディションをインストールして構成するをご覧ください。
ABAP SDK for Google Cloud のオンプレミス エディションまたはクラウド エディションのバージョン 1.7 以前を使用している場合は、SDK を最新バージョンに更新して Vertex AI SDK for ABAP を入手してください。詳細については、ABAP SDK for Google Cloud を更新するをご覧ください。
一部のデベロッパーは Vertex AI やクラウド リソースへのアクセスが制限されている場合があります。最小限の設定でプロトタイピングとテストを有効にするには、Gemini による迅速なプロトタイピングをご覧ください。
Vertex AI API を有効にする
Google Cloud プロジェクトで Vertex AI API を有効にします。
Google Cloud APIs を有効にする方法については、API を有効にするをご覧ください。
認証
ABAP SDK for Google Cloud のオンプレミス エディションまたはクラウド エディションで Google Cloud APIs にアクセスするための認証を設定すると、Vertex AI SDK for ABAP は同じ認証方法を使用して Vertex AI API にアクセスします。ABAP SDK for Google Cloud のオンプレミス版またはクラウド版で認証を設定する方法については、認証の概要をご覧ください。
認証設定の一部として作成したクライアント キーをメモします。このクライアント キーは、AI モデル生成パラメータと検索パラメータを構成するときに使用します。
IAM の権限
クライアント キー テーブルで構成した API アクセス専用のサービス アカウントに Vertex AI リソースへのアクセス権があることを確認します。
Vertex AI
Vertex AI リソースを使用するには、Vertex AI API へのアクセス権を付与した専用のサービス アカウントに Vertex AI ユーザー（roles/aiplatform.user）ロールを付与する必要があります。
アーティファクトの作成、変更、デプロイに特定の権限を付与する必要がある場合は、必要に応じて特定の Vertex AI IAM 権限を付与します。
Vertex AI Feature Store
Vertex AI Feature Store を使用するには、サービス アカウントに次のロールを付与する必要があります。
| AI 機能 | 必要な IAM のロール |
|---|---|
| Vertex AI Feature Store |
モデル生成パラメータを構成する
大規模言語モデル（LLM）は、大量のテキストデータでトレーニングされたディープ ラーニング モデルです。モデルには、モデルがどのようにレスポンスを生成するかを制御するパラメータ値が含まれています。パラメータ値を変更することで、モデルから異なる結果を得ることができます。
Vertex AI SDK for ABAP は、モデルの生成パラメータを定義するためにテーブル /GOOG/AI_CONFIG を使用します。
モデルの生成パラメータを構成する手順は次のとおりです。
SAP GUI で、トランザクション コード
/GOOG/SDK_IMGを実行します。または、トランザクション コード
SPROを実行して、[SAP Reference IMG] をクリックします。[ABAP SDK for Google Cloud] > [Basic Settings] > [Vertex AI SDK: Configure Model Generation Parameters] をクリックします。
[New Entries] をクリックします。
次のフィールドに値を入力します。
フィールド データ型 説明 モデルキー 文字列 モデル構成を識別するために指定する一意の名前（
Geminiなど）。このモデルキーは、生成モデルクラスまたはエンベディング クラスをインスタンス化しながら、有効にする生成構成を指定するために使用します。
モデル ID 文字列 LLM のモデル ID（
gemini-1.5-flash-001など）。Vertex AI モデル バージョンの詳細については、モデルのバージョンとライフサイクルをご覧ください。
Google Cloud キー名 文字列 認証の設定時に Google Cloud への認証用に構成したクライアント キー。 Google Cloud リージョンのロケーション ID 文字列 使用する Vertex AI 機能が利用可能な Google Cloud リージョンのロケーション ID。
通常は、自分の物理的ロケーションまたは対象ユーザーの物理的ロケーションに最も近いリージョンを使用します。詳細については、Vertex AI のロケーションをご覧ください。
LLM のパブリッシャー ID 文字列 省略可。LLM の公開元（ googleなど）。レスポンスの MIME タイプ 文字列 省略可。生成された候補テキストの MIME タイプのレスポンスを出力します。サポートされている MIME タイプ: text/plain: テキスト出力（デフォルト）。application/json: 候補の JSON レスポンス。
ランダム性の温度 文字列 省略可。予測のランダム性を制御します。詳細については、温度をご覧ください。
範囲: [0.0, 1.0]
Top-K サンプリング 浮動小数点数 省略可。Top-K は、モデルが出力用にトークンを選択する方法を変更します。
ランダムなレスポンスを減らしたい場合は小さい値を、ランダムなレスポンスを増やしたい場合は大きい値を指定します。詳細については、Top-K をご覧ください。
範囲: [1, 40]
Top-P サンプリング 浮動小数点数 省略可。Top-P は、モデルが出力用にトークンを選択する方法を変更します。
ランダムなレスポンスを減らしたい場合は小さい値を、ランダムなレスポンスを増やしたい場合は大きい値を指定します。詳細については、Top-P をご覧ください。
範囲: [0.0, 1.0]
msg あたりの出力トークンの最大数 整数 省略可。レスポンスで生成できるトークンの最大数。トークンは約 4 文字です。100 トークンは約 60～80 語に相当します。
回答を短くしたい場合は小さい値を、長くしたい場合は大きい値を指定します。
正のペナルティ 浮動小数点数 省略可。値が正の場合は、生成されたテキストに出現したトークンにペナルティが課されるため、より多様なトピックが生成される可能性が高くなります。
範囲: [-2.0, 2.0]
頻度のペナルティ 浮動小数点数 省略可。値が正の場合は、生成されたテキストに繰り返し出現するトークンにペナルティが課されるため、同じコンテンツが繰り返される可能性は低くなります。
範囲: [-2.0, 2.0]
オプションのパラメータの値を指定しない場合、SDK は
Model IDで構成されたモデル バージョンに固有のパラメータのデフォルト値を使用します。新しいエントリを保存します。
ベクトル検索パラメータを構成する
Vertex AI SDK for ABAP は、ベクトル検索の構成を定義するためにテーブル /GOOG/SEARCHCONF を使用します。
ベクトル検索パラメータを構成する手順は次のとおりです。
SAP GUI で、トランザクション コード
/GOOG/SDK_IMGを実行します。または、トランザクション コード
SPROを実行して、[SAP Reference IMG] をクリックします。[ABAP SDK for Google Cloud] > [Basic Settings] > [Vertex AI SDK: Configure Vector Search Parameters] をクリックします。
[New Entries] をクリックします。
次のフィールドに値を入力します。
フィールド データ型 説明 検索キー 文字列 検索構成を識別するために指定する一意の名前。 Google Cloud キー名 文字列 認証の設定時に Google Cloud への認証用に構成したクライアント キー。 Google Cloud リージョンのロケーション ID 文字列 使用する Vertex AI 機能が利用可能な Google Cloud リージョンのロケーション ID。
通常は、自分の物理的ロケーションまたは対象ユーザーの物理的ロケーションに最も近いリージョンを使用します。詳細については、Vertex AI のロケーションをご覧ください。
ベクトル インデックスのデプロイ ID 文字列 インデックスのデプロイ ID。インデックスをエンドポイントにデプロイするときに、一意のデプロイ ID を割り当てます。 インデックスのデプロイについては、ベクトル インデックスをインデックス エンドポイントにデプロイするをご覧ください。
ベクトル インデックス エンドポイント ID 文字列 インデックスがデプロイされるインデックス エンドポイントの ID。
インデックス エンドポイントの詳細については、ベクトル インデックス エンドポイントを作成するをご覧ください。
新しいエントリを保存します。
次のステップ
- 組み込みの SAP 向け生成 AI デモを確認する。
- SAP 向け Vertex AI の生成 AI について学習する。