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自然言語MongoDBクエリに Vertex AI拡張機能を使用する

注意

Vertex AI 拡張機能はプレビュー版であり、今後変更される可能性があります。この機能へのアクセス方法については、Google Cloud の担当者にお問い合わせください。

Vertex AI と MongoDB ベクトル検索を使用して RAG を実装するだけでなく、Vertex AI Extensions を使用することで、Vertex AI モデルを Atlas と交流する方法をさらに柔軟にカスタマイズできます。このチュートリアルでは、自然言語を使って Atlas 上のデータをリアルタイムにクエリできるようにする Vertex AI Extension を作成します。

Vertex AI 拡張機能と MongoDB Atlas を用いたワークフローの図解

このチュートリアルでは、以下のコンポーネントを使用して、Atlas での自然言語によるクエリ実行を可能にします。

  • Google Cloud Platform Vertex AI SDK を使用して、 AIモデルを管理し、Vertex AIのカスタム拡張機能を有効にします。このチュートリアルでは、GeoMon 1.5 を使用しますPro モデル。

  • Google Cloud RunVertex AI と Atlas 間の API エンドポイントとして機能する関数をデプロイするために使用します。

  • 自然言語クエリがMongoDB操作にマッピングする方法を定義するMongoDB APIの OpenAPI 3 仕様。詳しくは、 OpenAPI 仕様 を参照してください。

  • Vertex AI拡張機能 は、Vertex AIから Atlas とのリアルタイムインタラクションを可能にし、自然言語クエリの処理方法を構成します。

  • Google Cloud Secrets Manager を使用して、MongoDB の API キーを保存します。

注意

詳細なコードやセットアップ手順については、この例の「 GitHub リポジトリ 」を参照してください。

始める前に、以下のものを用意してください。

このセクションでは、Vertex AI Extension と Atlas クラスター間の API エンドポイントとして機能する Google Cloud Run 関数を作成します。この関数は、認証の処理、Atlas クラスターへの接続、および Vertex AI からのリクエストに基づくデータベース操作を行います。

1

Google Cloud Platformコンソールで、Cloud Run ページを開き、Write a function をクリックします。

2
  1. 関数を配置する関数名とGoogle Cloud Platformリージョンを指定します。

  2. Runtime として利用可能な最新の Python バージョンを選択してください。

  3. Authentication section で、Allow unauthenticated invocations を選択します。

  4. 残りの設定にデフォルト値を使用し、Next をクリックします。

詳細な構成手順については、Cloud Run のドキュメントを参照してください。

3

以下のコードをそれぞれのファイルに貼り付けます。

4
  1. Entry Point の名前を mongodb_crud に変更します。

  2. [Deploy] をクリックして、関数をデプロイします。

  3. Cloud Function をトリガーするための HTTPS エンドポイントをコピーし、ローカルに保存します。

  4. 関数の Details ページに移動し、その関数で使用されているサービス アカウント名をコピーしてローカルに保存します。

このセクションでは、Gemini 1.5 Pro モデルを使用して、Atlas 内のデータに対する自然言語クエリを可能にする Vertex AI 拡張機能を作成します。この拡張機能は、OpenAPI 仕様と、作成した Cloud Run 関数を使用して、自然言語をデータベース操作にマッピングし、Atlas のデータをクエリします。

この拡張機能を実装するには、対話式の Python ノートブックを使用します。これにより、Python のコード スニペットを個別に実行することができます。このチュートリアルでは、Colab Enterprise 環境で mongodb-vertex-ai-extension.ipynb という名前のノートブックを作成します。

Vertex AIで、左側のナビゲーション メニューにある [Extensions] をクリックします。MongoDB Vertex API Interpreter という名前の新しい拡張機能が拡張機能のリストに表示されます。

次の例では、Atlas 上のデータに対して使用できる 2 種類の自然言語クエリを示しています。