Vertex AI Studio を使用して、Google の Gemini と PaLM 2 大規模言語モデル（LLM）に送信されるプロンプトを設計、テスト、カスタマイズします。LLM はプロンプトを処理した後、レスポンスを送信します。Vertex AI Studio の詳細については、Vertex AI Studio でモデルを試すをご覧ください。
Google Cloud を初めて利用する方
Google Cloud でセットアップする
Google Cloud を初めて使用する場合は、アカウントを作成して、実際のシナリオでの Google プロダクトのパフォーマンスを評価してください。新規のお客様には、ワークロードの実行、テスト、デプロイができる無料クレジット $300 分を差し上げます。設定プロセスは、次の 3 つの短いステップで完了します。
次のボタンをクリックしてアカウントを作成します。完了したら、このページに戻って初心者向けチュートリアルを完了してください。このサイトで利用可能なすべての機能を使用するには、ご自身のアカウントを使用してログインしてください。
アカウントを作成するGoogle Cloud でのセットアップの詳細については、Google Cloud でのセットアップをご覧ください。
プロンプト ギャラリーの言語モデルをテストする
- Google Cloud コンソールの Vertex AI セクションから [Vertex AI Studio] ページに移動します。
Vertex AI Studio - [言語モデル] オプションで [開く] をクリックします。
- Language Studio でプロンプト ギャラリーに移動し、
Transcript Summarizationプロンプトの例で [開く] を選択します。プロンプト、モデル、パラメータには、サンプル プロンプトの値が事前入力されています。 - [送信] をクリックして、テストモデルからレスポンスを受け取ります。下にスクロールしてすべての結果を表示します。
- さまざまな結果を表示するには、[モデル] プルダウンで [モデル] を変更し、パラメータを調整します。
プロンプトを設計してテストする
ビジネス ユースケースに関連するタスクのプロンプト（入力）を作成してテストし、レスポンスを生成できます。入力と出力を追加することで、LLM はレスポンスの例からコンテキスト内で学習できます。
正確な指示を示すプロンプトを作成し、LLM に文を完成させるか、1 回限りの質問に回答するように求めることができます。
- Google Cloud コンソールの Vertex AI セクションから [Vertex AI Studio] ページに移動します。
Vertex AI Studio - [言語モデル] オプションで [開く] をクリックします。
- [プロンプトを作成] をクリックします。無題のプロンプトが開きます。
- プロンプト ボックスに、モデルに実行させるタスクの明確で簡潔な説明を追加します。
- たとえば、モデルに
Suggest a name for a flower shop that sells bouquets of dried flowersするよう指示します。 - [送信] をクリックします。
- レスポンスはレスポンス ボックスに表示されます。別の結果を表示するには、パラメータを調整して [送信] をクリックします。
次のステップ
- テキスト プロンプトの設計とテキスト チャット プロンプトについて学習する。
- テキスト エンベディングについて学習する。
- 言語基盤モデルのチューニングをしてみる。
- 責任ある AI のベスト プラクティスと Vertex AI の安全フィルタについて学習する。
- モデルからのレスポンスのストリーミングについて学習する。