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学ぶ目的
顧客体験をよくする提供物
- Agent Search … 自社のサイトやアプリに、生成AIを使った検索を組み込む(以前の名前は Vertex AI Search)
- Customer Engagement Suite … 問い合わせ窓口のための一式。会話するエージェント(Conversational Agents)、人の担当者を助ける Agent Assist、会話を分析する Conversational Insights、コンタクトセンターのサービス(CCaaS)
開発者が作るための Agent Platform
Agent Platform(Gemini Enterprise Agent Platform、以前の名前は Vertex AI)は、モデルを選んで試し、自社のアプリやエージェントを作るための土台です。
- Model Garden … Google・他社・公開モデルを探して選べる一覧
- AutoML … コードをほとんど書かずに、自社のデータでモデルを学習させる
- RAG の提供物 … Agent Search で用意済みの RAG を使うか、RAG の API で自分で組む
エージェントと道具
エージェントは、目的に向けて自分で手順を考え、道具を使って外の世界に働きかけるAIです。道具には、拡張機能、関数、データストア、プラグインがあります。Cloud Storage やデータベース、Cloud Run、音声認識や翻訳、文書の読み取り(Document AI)などのAPIが、道具の候補になります。
Agent Studio と Google AI Studio
Google AI Studio は、Gemini をすぐに試す軽い入り口です。Agent Studio(以前の名前は Vertex AI Studio)は、Google Cloud の中で、企業のセキュリティや管理の仕組みと一緒に使う入り口です。試すだけなら前者、会社のデータと仕組みにつなぐなら後者です。
このレクチャーで学ぶこと
- Agent Search と Customer Engagement Suite の役割
- Agent Platform と Model Garden・AutoML・RAG の提供物
- エージェントが使う道具と、道具になるサービスやAPI
- Agent Studio と Google AI Studio の使い分け
質問
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#1
未完了
試験の全体像と学び方 ― 4つの分野と出題の比率を知り、合格までの計画を立てる
#2
未完了
生成AIの基礎 ― AI・機械学習・基盤モデルの関係と、学習の種類を説明する
#3
未完了
データと生成AIの全体像 ― データの質、5つの層、Googleの基盤モデルを使い分ける
#4
未完了
Google Cloudの強みと、すぐ使える生成AI ― Geminiアプリ・Gemini Enterprise・Workspaceを使い分ける
#5
未完了
顧客体験と開発者向けの提供物 ― Customer Engagement Suite・Agent Platform・エージェントの道具を選ぶ
#6
未完了
基盤モデルの限界とプロンプト ― ハルシネーションに備え、手法を目的で選ぶ
#7
未完了
グラウンディングとRAGと出力の設定 ― 根拠のある答えにし、temperatureとtop-pを調整する
#8
未完了