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Google Vertex AI

はじめに​

始めるには、Vertex AI Gemini統合チュートリアルの「はじめに」セクションに記載されている手順に従って、 Google Cloud Platformアカウントを作成し、Vertex AI APIにアクセスできる新しいプロジェクトを設定してください。

依存関係の追加​

プロジェクトのpom.xmlに以下の依存関係を追加してください：

<dependency>
  <groupId>dev.langchain4j</groupId>
  <artifactId>langchain4j-vertex-ai</artifactId>
  <version>1.0.0-beta4</version>
</dependency>

またはプロジェクトのbuild.gradleに：

implementation 'dev.langchain4j:langchain4j-vertex-ai:1.0.0-beta4'

埋め込みモデルの作成​

認証​

Vertex AIを使用するには、Google Cloud認証情報を設定する必要があります。 これを行うには、いくつかの方法があります：

  1. 環境変数を使用する：
export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=/path/to/your/service-account-key.json
  1. コードで明示的に認証情報を設定する：
GoogleCredentials credentials = GoogleCredentials.fromStream(new FileInputStream("/path/to/your/service-account-key.json"));

埋め込みモデルの作成​

VertexAiEmbeddingModel embeddingModel = VertexAiEmbeddingModel.builder()
    .endpoint("us-central1-aiplatform.googleapis.com:443")
    .project("your-gcp-project-id")
    .location("us-central1")
    .publisher("google")
    .modelName("textembedding-gecko@001")
    .taskType(VertexAiEmbeddingModel.TaskType.RETRIEVAL_DOCUMENT)
    .outputDimensionality(512) // 異なる出力ベクトル次元をサポートするモデル用
    .build();

埋め込みタスクタイプ​

埋め込みモデルはさまざまなユースケースに使用できます。 より良い埋め込み値を得るために、以下のような_タスク_を指定できます：

  • RETRIEVAL_QUERY
  • RETRIEVAL_DOCUMENT
  • SEMANTIC_SIMILARITY
  • CLASSIFICATION
  • CLUSTERING
  • QUESTION_ANSWERING
  • FACT_VERIFICATION
  • CODE_RETRIEVAL_QUERY

サポートされているモデルのリストを参照してください。

参考文献​

Vertex AI埋め込みモデルに関するGoogleコードラボ

利用可能な安定版埋め込みモデル

最新の埋め込みモデルバージョン