BigQueryをベースに独自の生成AIチャットボットを構築する方法

Google Cloudは、BigQueryをベースに独自の生成AIチャットボットを構築する方法について解説する記事を公開しました。

企業は、顧客情報、財務記録、運用ログなど、大量のデータにアクセスできるようになり、新しい生成AIソリューションの構築に活用しようとしています。しかし、LLMの構築とトレーニングには、高度な技術的専門知識と計算リソースが必要であり、データガバナンスとデータ品質に関する課題、AIが人間の言語のニュアンスに苦労するなど、いくつかの課題に直面しています。

Google Cloudは、これらの課題を克服し、企業が独自の生成AIチャットボットを構築できるように、BigQueryとGeminiモデルを活用したソリューションを提供しています。

記事では、DataSageGenと呼ばれるサンプルアプリケーションを構築する方法が紹介されています。DataSageGenは、データとAI製品のドキュメント、ブログ投稿とホワイトペーパー、コミュニティの知識、製品とイベントの発表など、膨大なソースから情報にアクセスして処理するためのパーソナルガイドとして設計された革新的なチャットボットです。

DataSageGenは、BigQuery、Vertex AI Search、RAGなどの高度な技術を活用してクエリの意味を理解し、最も関連性の高い洞察に富んだ応答を提供します。

DataSageGenのデータアーキテクチャは、ユーザー入力の収集、インテリジェントなコンテキスト検索と取得、プロンプトの拡張、モデルの推論、応答の生成という5つのステップで構成されています。

記事では、これらの各ステップについて詳細に説明し、コード例も示しています。また、DataSageGenをアプリケーションにする方法についても説明しています。

生成AIの分野は急速に進化しており、チャットボットソリューションの継続的な適応と改良が必要です。DataSageGenアーキテクチャは、セキュリティとスケーラビリティを考慮して構築されており、可能な限り最も正確で関連性の高い情報を取得できるようにします。

この記事は、生成AIを活用して次世代のチャットボットを構築することを検討している人にとって貴重な洞察を提供します。BigQueryの新しいRAGおよびベクトル検索機能の詳細については、ドキュメントを参照してください。また、Googleのクラス最高のAIモデルをデータに適用し、BigQueryからデータを移動せずにモデルをデプロイしてMLワークフローを運用化する方法については、チュートリアルを参照してください。独自のコーパスを使用してこのようなアプリケーションをデプロイする方法については、このGitHubリポジトリをご覧ください。また、Geminiなどの高度なモデルの可能性を活用しながら、BigQueryからエンドツーエンドのデータ分析とAIアプリケーションを構築する方法のデモもご覧ください。

参照元サイト：Build your own generative AI chatbot directly from BigQuery

NewsPilot編集部

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