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

今日の急速に変化する小売業界では、パーソナライズされたショッピング体験の提供が重要です。この記事では、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、Code Vipassana Season 7のcodelabに触発されて詳しく説明します。目標は？各顧客の独自の好みに合わせた即時の回答と製品推奨を提供するAIエージェントを作成することです。必須コンポーネントに飛び込み、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手順を概説します。

主なポイント

• AlloyDBとVertex AI Agent Builderは、AI駆動のショッピングアシスタント開発の主要なツールです。
• codelabは、顧客の意図を理解し、関連する製品提案を提供するエージェントの作成を強調しています。
• 主な手順には、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。
• ラボの後半は、Agent Builderの手順、特にデータとのエージェント統合に焦点を当てています。
• gcloudコマンドの代替ドキュメントも確認します。

基礎の理解：AlloyDBとVertex AI Agent Builder

AlloyDBとVertex AI Agent Builderとは？

AlloyDB for PostgreSQLは、要求の厳しい企業向け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。標準的な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、データストレージや社内分析に最適で、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構築するためのツールを提供します。AlloyDBをデータストレージに、社内分析エンジンをコンテキストに、Gemini（大規模言語モデル）を関連性検証に、GoogleのAgent Builderを組み合わせることで、顧客の問い合わせを効果的に処理し、製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：エージェント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、推論エンジンを使用してエージェント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。このシーズンは、生成モデルとエージェントワークフローを活用してデータ駆動型AIアプリケーションを開発するGoogle Cloudの能力に重点を置き、会話型支援の強化、顧客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指しています。このシーズンの注目セッションでは、AlloyDBとVertex AI Agent Builderを使用したスマートショッピングアシスタントの構築をガイドします。

Google Cloudデータベースと推論エンジンを組み込むことで、データ中心のAIアプリケーションを構築することを目指します。

課題：現代の小売顧客の期待

今日の小売顧客は、即時の回答と独自の好みに合った製品推奨を求めています。従来の検索方法では、このレベルのパーソナライズを提供できないことがよくあります。

顧客は、AIがすぐそばで商品を見つけ、詳細を提供するなど、さまざまな支援を望んでいます。従来の検索は、顧客の意図を正確に捉える洗練さに欠け、関連性の低いまたは一般的な結果をもたらします。これにより、現代の小売顧客の進化する要求に応えるため、よりスマートでパーソナライズされたソリューションの必要性が強調されます。解決策は？小売データから豊富な知識ベースを活用して顧客の意図を理解し、インテリジェントに応答し、知識駆動型チャットアプリケーションを通じて非常に適切な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クレジットを取得することです。これらのクレジットは、codelabに必要な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届きます。

クレジットを取得するには、登録メールに記載されたリンクをたどり、必要な情報を入力します。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の環境が設定され、リソースが効果的に整理および管理されます。

開始する準備ができたら、まずこのプロジェクトを作成します。プロジェクト名は「CV S7」（Code Vipassana Season 7）など、好きな名前を付けることができます。方法は以下の通りです：

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、請求が有効になっていることを確認します。

Cloud Shellへのアクセス

Cloud Shellは、Google Cloud内で動作するコマンドライン環境で、gcloudやbqなどの必須ツールがプリロードされています。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の有効化」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クラスタの作成とeコマースデータセットの読み込み

クラスタ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。データ取り込みのためにAlloyDB Studioを構成し、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に渡すデータセットを学習できます。ドキュメントに従えば、設定は順調に進みます。

AlloyDBでのpgvectorおよび生成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。さらに、GoogleのAIモデル用の拡張を作成する必要があります。

これらのモデルにより、リアルタイム検索などのアクションが可能になり、後にVertex AIと統合できます。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、不可欠です。

VPCネットワークの設定（セキュリティのために重要）

VPCを設定することで、内部IPアドレスを通じてのみアクセス可能なネットワークを作成できます。このステップのために以下を作成してください：

許可と役割の付与：Vertex AIユーザーと許可の付与

プライベートサービス接続アクセスを設定した後、Vertex AIユーザーロールを付与する必要があります。さらに、以下の許可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利点と欠点

利点

• パーソナライズされたショッピング体験
• 即時の回答と製品推奨
• 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

欠点

• 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およびVertex AIサービスのコスト
• AIおよびデータベース技術の専門知識が必要
• データプライバシーとセキュリティの懸念に注意が必要

FAQ

AlloyDBとは？

AlloyDB for PostgreSQLは、要求の厳しい企業向け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？

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顧客サービスを可能にします。

Code Vipassanaとは？

Code Vipassanaは、データからAIアプリケーションを構築することを目的とした、インストラクター主導の実践的なセッションシリーズで、実践的なスキルと知識に焦点を当てています。

AlloyDBはデータベースのパフォーマンスをどのように向上させますか？

AlloyDBは、小売データを継続的に読み込み、コンテンツ抽出、エンベディング作成、ベクトル検索などの分析を実行します。

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、コストは問題になりません。ただし、システムを使用していないときは削除することを忘れないでください。少額の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構築するにはどうすればよいですか？

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むことから始めます。AlloyDBでpgvectorおよび生成AIモデル拡張を有効にします。製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実行します。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。必要なすべての許可と役割を付与することを忘れないでください。