環境をセットアップする

Vertex AI で LangChain を使用する前に、環境が設定されていることを確認する必要があります。課金が有効になっている Google Cloud プロジェクトと、適切な権限が必要であり、Cloud Storage バケットを設定し、Vertex AI SDK for Python をインストールする必要があります。以下の各トピックを使用して、Vertex AI で LangChain を使い始めるための準備を整えます。

Google Cloud プロジェクトを設定する

1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

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

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

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

4. Enable the Vertex AI and Cloud Storage APIs.

   Enable the APIs

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

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

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

7. Enable the Vertex AI and Cloud Storage APIs.

   Enable the APIs

必要なロールを取得する

推論エンジンの使用に必要な権限を取得するには、プロジェクトに対する次の IAM ロールを付与するよう管理者に依頼してください。

• Vertex AI ユーザー（roles/aiplatform.user）
• ストレージ管理者（roles/storage.admin）

ロールの付与については、プロジェクト、フォルダ、組織へのアクセスを管理するをご覧ください。

必要な権限は、カスタムロールや他の事前定義ロールから取得することもできます。

サービス エージェントの権限を設定する

推論エンジンにデプロイするアプリケーションは、AI Platform Reasoning Engine サービス エージェントのサービス アカウントとして実行されます。このアカウントには、推論エンジン アプリケーションに必要な基本的な権限を付与する Vertex AI Reasoning Engine サービス エージェント ロールがあります。基本的な権限の一覧については、IAM のドキュメントをご覧ください。

追加の権限が必要な場合は、次の手順を実行することで、このサービス エージェントに追加のロールを付与できます。

1. [IAM] ページに移動し、[Google 提供のロール付与を含める] チェックボックスをオンにします。

   [IAM] に移動

2. [e-mail] に一致するプリンシパルを見つけます。

3. 編集ボタンをクリックして必要なロールをプリンシパルに追加した後、保存ボタンをクリックします。

Reasoning Engine サービス エージェントを手動で生成する

Reasoning Engine サービス エージェントは、推論エンジンのデプロイ中に自動的にプロビジョニングされますが、事前に手動で生成する必要がある場合があります。これは、デプロイ プロセスに必要な権限を付与してデプロイの失敗を避けるために、Reasoning Engine サービス エージェントに特定のロールを割り当てる必要がある場合に特に重要です。

Reasoning Engine サービス エージェントを手動で生成する手順は次のとおりです。

1. Google Cloud CLI を使用して Reasoning Engine サービス エージェントを生成します。

   gcloud beta services identity create --service=aiplatform.googleapis.com --project=PROJECT-ID-OR-PROJECT-NUMBER

   注: Google Cloud CLI コマンドのレスポンスには、Vertex AI サービス エージェントしか表示されない場合があります。その場合でも、Reasoning Engine サービス エージェントも作成されます。

2. [IAM] ページに移動し、[アクセスを許可] をクリックします。

   [IAM] に移動

3. [プリンシパルの追加] セクションの [新しいプリンシパル] フィールドに「[e-mail]」と入力します。

4. [ロールを割り当てる] セクションで、必要なロールを見つけて選択します。

5. [保存] をクリックします。

Cloud Storage バケットを作成する

推論エンジンは、デプロイ プロセスの一環として、アプリケーションのアーティファクトを Cloud Storage バケットにステージします。Vertex AI の使用を認証されたプリンシパル（ご自身またはサービス アカウント）に、このバケットへの Storage Admin アクセス権があることを確認してください。このアクセス権は、Vertex AI SDK for Python がコードをパッケージ化してこのバケットに書き込むために必要になります。

Google Cloud コンソール

1. In the Google Cloud console, go to the Cloud Storage Buckets page.

   Go to Buckets page

2. Click Create bucket.
3. On the Create a bucket page, enter your bucket information. To go to the next step, click Continue.
   • For Name your bucket, enter a name that meets the bucket naming requirements.
   • For Choose where to store your data, do the following:
     • Select a Location type option.
     • Select a Location option.
   • For Choose a default storage class for your data, select a storage class.
   • For Choose how to control access to objects, select an Access control option.
   • For Advanced settings (optional), specify an encryption method, a retention policy, or bucket labels.
4. Click Create.

コマンドライン

Create a Cloud Storage bucket and configure it as follows:
• STORAGE_CLASS は、目的のストレージ クラスで置き換えます。
• LOCATION は、目的のロケーション（ASIA、EU、または US）で置き換えます。
• BUCKET_NAME は、 バケット名の要件を満たすバケット名に置き換えます。

gcloud storage buckets create gs://BUCKET_NAME --default-storage-class STORAGE_CLASS --location LOCATION

Vertex AI SDK for Python をインストールして初期化する

次のコマンドを実行して、Vertex AI SDK for Python の推論エンジン パッケージをインストールします。

pip install google-cloud-aiplatform[reasoningengine,langchain]

次のコードを実行して、推論エンジンの SDK をインポートし、初期化します。

import vertexai
from vertexai.preview import reasoning_engines

vertexai.init(
    project="PROJECT_ID",
    location="LOCATION",
    staging_bucket="gs://BUCKET_NAME",
)

• PROJECT_ID: 実際のプロジェクト ID。
• LOCATION: リージョン。現在のところ、us-central1 のみがサポートされています。
• BUCKET_NAME: Google Cloud バケット。

次のステップ

• アプリケーションを開発する