Google Cloud で生成 AI アプリケーションを構築する

Google Cloud では、エンタープライズクラスのスケーリング、セキュリティ、オブザーバビリティを備えた生成 AI アプリケーションの構築に使用できる、さまざまなプロダクトとツールを提供しています。

このページでは、生成 AI アプリケーションの開発段階、ユースケースに最適なプロダクトとツールを選択する方法、最初に必要なドキュメントについて説明します。

生成 AI 開発の基礎を学ぶ

生成 AI アプリケーションの開発方法について説明します。

生成 AI の一般的なユースケースとモデルタイプについて説明します。

生成 AI、従来の AI、またはその両方の組み合わせのいずれが、お客様のビジネスユースケースに適しているかを判断します。

生成 AI アプリケーション開発の各段階における課題への対処方法について説明します。

生成 AI アプリケーションの構築に最適なプロダクト、フレームワーク、ツールについて説明します。クラウドでホストされる生成 AI アプリケーションの一般的なコンポーネントには、次のようなものがあります。

アプリケーションホスティング: アプリケーションをホストするコンピューティング。アプリケーションは、Google Cloud のクライアントライブラリと SDK を使用して、さまざまな Cloud プロダクトと通信できます。
モデルホスティング: 生成モデルのスケーラブルで安全なホスティング。
モデル: テキスト、チャット、画像、コード、エンベディング、マルチモーダルの生成モデル。
グラウンディングソリューション: 検証可能な最新の情報源とモデルの出力を関連付けます。
データベース: アプリケーションのデータを保存します。SQL クエリによってプロンプトを拡張したり、pgvector などの拡張機能を使用してデータをベクトルエンベディングとして保存することで、既存のデータベースをグラウンディングソリューションとして再利用できます。
ストレージ: 画像、動画、静的ウェブフロントエンドなどのファイルを保存します。ストレージを未加工のグラウンディングデータ（PDF など）として使用することもできます。このデータを後でエンベディングに変換し、ベクトルデータベースに保存します。

モデルとそのモデルホスティングインフラストラクチャ、グラウンディングソリューション、データベース、ストレージ、アプリケーションホスティングなど、生成 AI アプリケーションのホスティングインフラストラクチャの概要図。

以降のセクションでは、これらの各コンポーネントについて説明します。この情報を参考にして、試してみる Google Cloud プロダクトを選択してください。

アプリケーションワークロードをホストして、サービングするプロダクトを選択します。このプロダクトから生成モデルを呼び出します。

以下を使用できます。

Google Cloud では、生成モデルをホストする方法がいくつか用意されています。主力の Vertex AI プラットフォームを使用することも、ホストをカスタマイズして Google Kubernetes Engine に移植し、ホスティングすることもできます。

優先順位と要件に基づいて、モデルに適切なホスティングクラウドサービスを選択するためのディシジョンツリー。

以下を使用できます。

Google Cloud では、Vertex AI で最先端の基盤モデルのセット（Gemini など）を提供しています。サードパーティモデルを Vertex AI Model Garden にデプロイすることも、GKE、Cloud Run、Compute Engine 上のセルフホストにデプロイすることもできます。

テキストまたはコードを生成する Vertex AI サービスを選択するためのディシジョンツリー。テキストエンベディング、画像、動画を使用するオプションが示されています。