Google、AlloyDBとVertex AIエージェントビルダーを使用したAIショッピングアシスタントを発表

今日の速いペースの小売業界では、パーソナライズされたショッピング体験を提供することが重要です。この記事では、Code Vipassana Season 7のcodelabに触発され、GoogleのAlloyDBとVertex AI Agent Builderを使用してスマートショッピングアシスタントを構築する方法を詳しく探ります。目標は、各顧客のユニークな好みに合わせた即時の回答と商品推薦を提供するAIエージェントを作成することです。重要なコンポーネントに深く入り込み、課題に取り組み、Google Cloudエコシステム内でこのソリューションを構築するためのステップを概説します。

主要ポイント

• AlloyDBとVertex AI Agent Builderは、AI駆動のショッピングアシスタントを開発するための重要なツールです。
• codelabは、顧客の意図を理解し、関連する商品提案を行うエージェントの作成を強調しています。
• 主要なステップには、AlloyDBインスタンスの設定、eコマースデータセットのインポート、エンベディングの生成が含まれます。
• ラボの第二部では、特にデータとエージェントの統合に関するAgent Builderのステップに焦点を当てます。
• gcloudコマンドの代替ドキュメントも見ていきます。

基礎の理解：AlloyDBとVertex AI Agent Builder

AlloyDBとVertex AI Agent Builderとは何ですか？

AlloyDB for PostgreSQLは、厳しいエンタープライズワークロード向けに設計された、完全に管理されたPostgreSQL互換のデータベースサービスです。標準のPostgreSQLと比較して、優れたパフォーマンス、可用性、スケーラビリティを誇り、データの保存と内部分析に最適で、コンテキストの理解に役立ちます。

一方、Vertex AI Agent Builderは、インテリジェントな会話型アシスタントを迅速に立ち上げるためのツールを提供します。データ保存にAlloyDB、コンテキスト理解のための内部分析エンジン、関連性の検証にLarge Language ModelのGemini、そしてGoogleのAgent Builderを組み合わせることで、顧客の質問を効果的に処理し、商品発見をガイドするシームレスなチャットアプリケーションを作成できます。

Code Vipassana Season 7：Agenticアプリケーションの構築

Code Vipassana Season 7は、Google Cloudデータベース、Agent Builder、およびReasoning Engineを使用してagenticアプリケーションを構築することに焦点を当てています。このシーズンでは、データ駆動型のAIアプリケーションを開発するためのGoogle Cloudの機能を活用し、生成モデルとagenticワークフローを強調しています。これらのアプリケーションは、会話型アシスタンスの向上、顧客とのインタラクションの効率化、パーソナライズされた体験の提供を目的としています。このシーズンから特に注目すべきセッションでは、AlloyDBとVertex AI Agent Builderを使用してスマートショッピングアシスタントを構築する方法をガイドします。

Google Cloudデータベースと推論エンジンを組み込むことで、データを中心としたAIアプリケーションの構築を目指しています。

課題：現代の小売顧客の期待

今日の小売顧客は、自分たちのユニークな好みに合った即時の回答と商品推薦を求めています。伝統的な検索方法では、このレベルのパーソナライゼーションを提供することが難しいです。

顧客は、商品を見つける手助けをし、詳細を提供するAIを手元に欲しがっています。伝統的な検索は顧客の意図を正確に捉える洗練さを欠いており、関連性のないまたは一般的な結果を生み出します。これは、現代の小売顧客の進化する需要に応えるためによりスマートでパーソナライズされたソリューションが必要であることを示しています。解決策は、小売データからの豊富な知識ベースを活用して顧客の意図を理解し、知識駆動型のチャットアプリケーションを通じてインテリジェントに応答し、超関連性の高い結果を提供することです。

Google Cloudの設定と構成

Google Cloudクレジットの取得

最初のステップは、Code Vipassanaプログラムを通じて提供されるGoogle Cloudクレジットの取得です。これらのクレジットは、codelabで必要なGoogle Cloudリソースにアクセスして使用するために不可欠です。登録メールにクレジットを引き換えるリンクが送られてきます。

クレジットを取得するには、登録メールに記載されているリンクをたどり、必要な情報を入力してください。ChromeまたはFirefoxを使用することをお勧めします。他のシステムやブラウザでは問題が発生する可能性があります。

新しいGoogle Cloudプロジェクトの作成

新しいGoogle Cloudプロジェクトを作成することで、スマートショッピングアシスタントを構築するための専用環境が設定され、リソースが効果的に整理され管理されます。

始める準備ができたら、まずこのプロジェクトを作成します。プロジェクト名は好きなものにすることができます。例えば「CV S7」（Code Vipassana Season 7）などです。以下の手順で作成します：

1. Google Cloud Consoleにサインインします。
2. ページ上部のプロジェクトセレクターをクリックします。
3. 「新しいプロジェクト」を選択します。
4. プロジェクト名を入力し、プロジェクト設定を構成します。
5. プロジェクトを作成します。
6. 最後に、請求設定が有効であることを確認します。

Cloud Shellへのアクセス

Cloud Shellは、gcloudやbqなどの重要なツールがプリロードされた、Google Cloud内で動作するコマンドライン環境です。ブラウザから直接Google Cloud内でコマンドを実行できます。

Cloud Shellを有効にするには：

1. Google Cloud Consoleの上部にある「Cloud Shellを有効化」アイコンをクリックします。
2. Cloud Shellターミナルが読み込まれるのを待ちます。
3. gcloud auth listコマンドを実行して、認証されていることを確認します。
4. gcloud config list projectコマンドを実行して、gcloudがあなたのプロジェクトを認識していることを確認します。

この設定により、AIエージェントとのコマンドのシームレスな統合と接続が可能になります。

AlloyDBクラスターの作成とEコマースデータセットの読み込み

クラスターとインスタンスの作成

データを読み込む前に、AlloyDBインスタンスを設定する必要があります。データの取り込みにAlloyDB Studioを設定し、ID「shopping-cluster」とPostgreSQLバージョン15を使用します。

Eコマースデータセットの読み込み

次に、AIの脳に顧客と共有できる情報を供給します。特定のCSVファイルをインポートすることで、AlloyDBはAIに渡す一連のデータを学習します。ドキュメントに従って設定すれば、問題なく進むでしょう。

AlloyDBでのpgvectorと生成AIモデル拡張の有効化

データをベクトルに変換するには、pgvectorを有効にする必要があります。また、GoogleのAIモデル用の拡張を作成する必要があります。

これらのモデルは、後でVertex AIと統合できるリアルタイム検索などのアクションを可能にします。これらの拡張は、データをAIアシスタントにとってより検索可能な形式に変換するために重要です。

VPCネットワークの設定（セキュリティに重要）

VPCを設定することで、内部IPアドレスでのみアクセス可能なネットワークを作成できます。このステップでは、以下のものを作成してください：

権限とロールの付与：Vertex AIユーザーと権限の付与

プライベートサービス接続アクセスを設定した後、Vertex AIユーザーの役割を付与する必要があります。また、以下の権限を設定する必要があります：

• Vertex AIユーザー
• エンベディング
• 関数

スマートショッピングアシスタントソリューションのメリットとデメリット

メリット

• パーソナライズされたショッピング体験
• 即時の回答と商品推薦
• 顧客エンゲージメントの向上
• スケーラブルで信頼性の高いインフラストラクチャ
• 顧客行動を理解するための高度な分析

デメリット

• 設定と構成の潜在的な複雑さ
• Google Cloudエコシステムへの依存
• AlloyDBとVertex AIサービスのコスト
• AIとデータベース技術の専門知識が必要
• データのプライバシーとセキュリティに関する問題の慎重な考慮が必要

FAQ

AlloyDBとは何ですか？

AlloyDB for PostgreSQLは、厳しいエンタープライズワークロード向けに設計された、完全に管理されたデータベースサービスで、優れたパフォーマンス、可用性、スケーラビリティを提供します。

Vertex AI Agent Builderとは何ですか？

Vertex AI Agent Builderは、インテリジェントな会話型アシスタントを迅速に作成するためのツールを提供し、パーソナライズされたカスタマーサービスを可能にします。

Code Vipassanaとは何ですか？

Code Vipassanaは、データからAIアプリケーションを構築するためのインストラクター主導のハンズオンセッションのシリーズで、実践的なスキルと知識に焦点を当てています。

AlloyDBはどのようにデータベースのパフォーマンスを向上させますか？

AlloyDBは、小売データを継続的にロードし、コンテンツの抽出、エンベディングの作成、ベクトル検索などの分析を行います。

スマートショッピングアシスタントにコストはかかりますか？

適切なクレジットがあれば、コストは心配する必要はありません。ただし、使用していないときはシステムを削除することを忘れないでください。使用していないときは小さな時間単位の料金が発生する可能性があります。

関連する質問

AlloyDBとVertex AI Agent Builderでスマートショッピングアシスタントをどのように構築できますか？

まず、AlloyDBインスタンスを作成し、eコマースデータセットを読み込みます。AlloyDBでpgvectorと生成AIモデル拡張を有効にします。商品説明からエンベディングを生成し、ユーザーの検索テキストに対してリアルタイムのコサイン類似性検索を行います。最後に、サーバーレスのCloud Run関数でソリューションをデプロイします。必要なすべての権限と役割を忘れずに付与してください。