Vertex AI Studio は、生成 AI モデルを迅速にプロトタイピングおよびテストするための Google Cloud コンソール ツールです。サンプル プロンプトのテスト、独自のプロンプトの設計、基盤モデルのカスタマイズを行い、アプリケーションのニーズを満たすタスクを処理できます。Vertex AI Studio では、次の操作を行うことができます。
- 提供されたサンプル プロンプトを使用してモデルをテストする
- プロンプトを設計して管理する
- モデルごとのプロンプト出力を比較する
- 選択した品質指標でプロンプトを評価する
- モデルを調整してカスタマイズされたレスポンスを取得する
- 処理の実装コードを取得する
Vertex AI Studio を使用するには、Google Cloud コンソールに移動して [Vertex AI Studio] ページを選択します。
プロンプト ギャラリーでプロンプトを確認する
プロンプトのサンプルは、Vertex AI Studio の [マルチモーダル] セクションと [言語] セクションにあります。ここには、モデルの機能を紹介する際に役立つさまざまなサンプル プロンプトが用意されています。サンプル プロンプトは、要約、分類、抽出などのタスクタイプ別に分類されています。各プロンプトには、指定されたモデルとパラメータ値が事前に構成されています。そのため、サンプル プロンプトを開き、[送信] をクリックするだけで、モデルを取得してレスポンスを生成できます。
プロンプトを設計して管理する
プロンプト設計とは、言語モデルから意図したレスポンスを引き出すプロンプトを手動で作成するプロセスです。プロンプトを慎重に作成することで、ユースケースに適した結果を生成するようにモデルを調整できます。プロンプトの設計は、モデル出力をテストする効率的な方法です。
Vertex AI Studio では、チームでプロンプトの作成、保存し、調整を行うことができます。新しいプロンプトを設計するときに、プロンプト テキストの入力、理想的なモデルの選択、パラメータのチューニングを行ってテストを実施し、すぐにフィードバックを得ることができます。プロンプトが完成したら、Vertex AI Studio の共有プロジェクトに保存できます。
モデルごとのプロンプト出力を比較する
Vertex AI Studio では、プロンプトの結果を比較して、ユースケースに最適なモデルと設定の組み合わせを確認できます。
[言語] タブでプロンプトを確認し、比較するプロンプトの横にある [比較] を選択します。最大 3 つのプロンプトを並べて比較できます。
プロンプトのライフサイクル管理
プロンプトが多数ある場合は、それらを管理するための一元的な場所が必要です。[マルチモーダル] ページと [言語] ページの [マイプロンプト] タブで、すべてのプロンプトをタイプ別に表示できます。これらのページでは、プロンプトのバージョニング、以前のバージョンの復元、プロンプトの削除、エクスポート、命名の管理を行うことができます。プロンプト チームと共同作業するために、プロンプトにメモを追加して記録を残すこともできます。
レスポンスの引用を取得する
Vertex AI Studio で Gemini などのモデルを使用している場合は、入力に基づいてテキスト レスポンスを受け取ることができます。Google の機能は、オリジナルのコンテンツを生成することを目的としており、既存のコンテンツを詳細に複製することは目的にしていません。Vertex AI Studio がウェブページから長い引用を行う場合は、出力にそのページが引用されます。
レスポンスの品質は、温度（出力のランダム性）を微調整して変えることができます。また、Vertex AI Studio で他のレスポンス パラメータを試すこともできます。
引用は、Vertex AI Studio と API で利用できます。責任ある AI と引用について詳しくは、引用メタデータをご覧ください。
Model Garden で生成 AI モデルを調べる
Model Garden は、Google 独自の厳選された OSS モデルやアセットを調査、テスト、カスタマイズ、デプロイする場合に便利なプラットフォームです。Vertex AI で使用可能な生成 AI モデルと API を探索するには、Google Cloud コンソールで Model Garden に移動します。
使用可能なモデルや機能など、Model Garden の詳細については、Model Garden で AI モデルを調べるをご覧ください。
基盤モデルをチューニングする
プロンプト設計は迅速な実験に適していますが、トレーニング データが使用可能な場合は、モデル自体をチューニングすることで、より高い品質を実現できます。モデルを調整すると、モデルで実行されるタスクの例に基づいてモデルのレスポンスをカスタマイズできます。
基盤モデルをチューニングする方法については、基盤モデルをチューニングするをご覧ください。
次のステップ
- 一般的なプロンプトの設計方法を確認する。
- サンプル プロンプトを確認する。
- プロンプトをテストする方法を確認する。
- 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。
- モデルをチューニングする方法を学習する。