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AlloyDB AI を使用したベクトルエンベディングのスタートガイド

1. はじめに

この Codelab では、ベクトル検索と Vertex AI エンベディングを組み合わせて AlloyDB AI を使用する方法を学びます。

前提条件

Google Cloud コンソールの基本的な知識
コマンドラインインターフェースと Google Shell の基本的なスキル

学習内容

AlloyDB クラスタとプライマリインスタンスをデプロイする方法
Google Compute Engine VM から AlloyDB に接続する方法
データベースを作成して AlloyDB AI を有効にする方法
データベースにデータを読み込む方法
AlloyDB で Vertex AI エンベディングモデルを使用する方法
Vertex AI の生成モデルを使用して結果を拡充する方法

必要なもの

Google Cloud アカウントと Google Cloud プロジェクト
ウェブブラウザ（Chrome など）

2. 設定と要件

セルフペース型の環境設定

Google Cloud Console にログインして、プロジェクトを新規作成するか、既存のプロジェクトを再利用します。Gmail アカウントも Google Workspace アカウントもまだお持ちでない場合は、アカウントを作成してください。

プロジェクト名は、このプロジェクトの参加者に表示される名称です。Google API では使用されない文字列です。いつでも更新できます。
プロジェクト ID は、すべての Google Cloud プロジェクトにおいて一意でなければならず、不変です（設定後は変更できません）。Cloud コンソールでは一意の文字列が自動生成されます。通常は、この内容を意識する必要はありません。ほとんどの Codelab では、プロジェクト ID（通常は PROJECT_ID と識別されます）を参照する必要があります。生成された ID が好みではない場合は、ランダムに別の ID を生成できます。または、ご自身で試して、利用可能かどうかを確認することもできます。このステップ以降は変更できず、プロジェクトを通して同じ ID になります。
なお、3 つ目の値として、一部の API が使用するプロジェクト番号があります。これら 3 つの値について詳しくは、こちらのドキュメントをご覧ください。

次に、Cloud のリソースや API を使用するために、Cloud コンソールで課金を有効にする必要があります。この Codelab の操作をすべて行って、費用が生じたとしても、少額です。このチュートリアルの終了後に請求が発生しないようにリソースをシャットダウンするには、作成したリソースを削除するか、プロジェクトを削除します。Google Cloud の新規ユーザーは、300 米ドル分の無料トライアルプログラムをご利用いただけます。

Cloud Shell を起動する

Google Cloud はノートパソコンからリモートで操作できますが、この Codelab では、Google Cloud Shell（Cloud 上で動作するコマンドライン環境）を使用します。

Google Cloud Console で、右上のツールバーにある Cloud Shell アイコンをクリックします。

プロビジョニングと環境への接続にはそれほど時間はかかりません。完了すると、次のように表示されます。

この仮想マシンには、必要な開発ツールがすべて用意されています。永続的なホームディレクトリが 5 GB 用意されており、Google Cloud で稼働します。そのため、ネットワークのパフォーマンスと認証機能が大幅に向上しています。この Codelab での作業はすべて、ブラウザ内から実行できます。インストールは不要です。

3. はじめに

API を有効にする

出力:

Cloud Shell で、プロジェクト ID が設定されていることを確認します。

gcloud config set project [YOUR-PROJECT-ID]

環境変数 PROJECT_ID を設定します。

PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project)

必要なサービスをすべて有効にします。

gcloud services enable alloydb.googleapis.com \
                       compute.googleapis.com \
                       cloudresourcemanager.googleapis.com \
                       servicenetworking.googleapis.com \
                       aiplatform.googleapis.com

想定される出力

student@cloudshell:~ (test-project-001-402417)$ gcloud config set project test-project-001-402417
Updated property [core/project].
student@cloudshell:~ (test-project-001-402417)$ PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project)
Your active configuration is: [cloudshell-14650]
student@cloudshell:~ (test-project-001-402417)$ 
student@cloudshell:~ (test-project-001-402417)$ gcloud services enable alloydb.googleapis.com \
                       compute.googleapis.com \
                       cloudresourcemanager.googleapis.com \
                       servicenetworking.googleapis.com \
                       aiplatform.googleapis.com
Operation "operations/acat.p2-4470404856-1f44ebd8-894e-4356-bea7-b84165a57442" finished successfully.

Vertex AI エンベディングモデルを使用するようにデフォルトのリージョンを構成します。詳細については、Vertex AI で利用可能なロケーションをご覧ください。この例では、us-central1 リージョンを使用します。

gcloud config set compute/region us-central1

4. AlloyDB をデプロイする

AlloyDB クラスタを作成する前に、将来の AlloyDB インスタンスで使用するために、VPC で使用可能なプライベート IP 範囲が必要です。ない場合は、それを作成し、Google の内部サービスで使用できるように割り当てて、クラスタとインスタンスを作成できるようにします。

プライベート IP 範囲を作成する

AlloyDB の VPC でプライベートサービスアクセスを構成する必要があります。ここでは、プロジェクトに「デフォルト」の VPC ネットワークがあり、すべてのアクションで使用されることを前提としています。

プライベート IP 範囲を作成します。

gcloud compute addresses create psa-range \
    --global \
    --purpose=VPC_PEERING \
    --prefix-length=24 \
    --description="VPC private service access" \
    --network=default

割り振られた IP 範囲を使用してプライベート接続を作成します。

gcloud services vpc-peerings connect \
    --service=servicenetworking.googleapis.com \
    --ranges=psa-range \
    --network=default

想定されるコンソール出力:

student@cloudshell:~ (test-project-402417)$ gcloud compute addresses create psa-range \
    --global \
    --purpose=VPC_PEERING \
    --prefix-length=24 \
    --description="VPC private service access" \
    --network=default
Created [https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/test-project-402417/global/addresses/psa-range].

student@cloudshell:~ (test-project-402417)$ gcloud services vpc-peerings connect \
    --service=servicenetworking.googleapis.com \
    --ranges=psa-range \
    --network=default
Operation "operations/pssn.p24-4470404856-595e209f-19b7-4669-8a71-cbd45de8ba66" finished successfully.

student@cloudshell:~ (test-project-402417)$

AlloyDB クラスタを作成する

us-central1 リージョンに AlloyDB クラスタを作成します。

postgres ユーザーのパスワードを定義します。独自のパスワードを定義するか、ランダムな関数を使用してパスワードを生成できます

export PGPASSWORD=`openssl rand -hex 12`

想定されるコンソール出力:

student@cloudshell:~ (test-project-402417)$ export PGPASSWORD=`openssl rand -hex 12`

後で使用できるように PostgreSQL のパスワードをメモしておきます。

echo $PGPASSWORD

想定されるコンソール出力:

student@cloudshell:~ (test-project-402417)$ echo $PGPASSWORD
bbefbfde7601985b0dee5723

リージョンと AlloyDB クラスタ名を定義します。クラスタ名として us-central1 リージョンと alloydb-aip-01 を使用します。

export REGION=us-central1
export ADBCLUSTER=alloydb-aip-01

コマンドを実行してクラスタを作成します。

gcloud alloydb clusters create $ADBCLUSTER \
    --password=$PGPASSWORD \
    --network=default \
    --region=$REGION

想定されるコンソール出力:

export REGION=us-central1
export ADBCLUSTER=alloydb-aip-01
gcloud alloydb clusters create $ADBCLUSTER \
    --password=$PGPASSWORD \
    --network=default \
    --region=$REGION
Operation ID: operation-1697655441138-6080235852277-9e7f04f5-2012fce4
Creating cluster...done.

AlloyDB プライマリインスタンスを作成する

同じ Cloud Shell セッションでクラスタの AlloyDB プライマリインスタンスを作成します。切断された場合は、リージョンとクラスタ名の環境変数を再度定義する必要があります。

gcloud alloydb instances create $ADBCLUSTER-pr \
    --instance-type=PRIMARY \
    --cpu-count=2 \
    --region=$REGION \
    --cluster=$ADBCLUSTER

想定されるコンソール出力:

student@cloudshell:~ (test-project-402417)$ gcloud alloydb instances create $ADBCLUSTER-pr \
    --instance-type=PRIMARY \
    --cpu-count=2 \
    --region=$REGION \
    --availability-type ZONAL \
    --cluster=$ADBCLUSTER
Operation ID: operation-1697659203545-6080315c6e8ee-391805db-25852721
Creating instance...done.

5. AlloyDB に接続する

AlloyDB はプライベート専用接続を使用してデプロイされるため、データベースで動作するには、PostgreSQL クライアントがインストールされている VM が必要です。

GCE VM をデプロイする

AlloyDB クラスタと同じリージョンと VPC に GCE VM を作成します。

Cloud Shell で、次のコマンドを実行します。

export ZONE=us-central1-a
gcloud compute instances create instance-1 \
    --zone=$ZONE \
    --create-disk=auto-delete=yes,boot=yes,image=projects/debian-cloud/global/images/$(gcloud compute images list --filter="family=debian-12 AND family!=debian-12-arm64" --format="value(name)") \
    --scopes=https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform

想定されるコンソール出力:

student@cloudshell:~ (test-project-402417)$ export ZONE=us-central1-a
student@cloudshell:~ (test-project-402417)$ export ZONE=us-central1-a
gcloud compute instances create instance-1 \
    --zone=$ZONE \
    --create-disk=auto-delete=yes,boot=yes,image=projects/debian-cloud/global/images/$(gcloud compute images list --filter="family=debian-12 AND family!=debian-12-arm64" --format="value(name)") \
    --scopes=https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform

Created [https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/test-project-402417/zones/us-central1-a/instances/instance-1].
NAME: instance-1
ZONE: us-central1-a
MACHINE_TYPE: n1-standard-1
PREEMPTIBLE: 
INTERNAL_IP: 10.128.0.2
EXTERNAL_IP: 34.71.192.233
STATUS: RUNNING

Postgres クライアントをインストール

デプロイされた VM に PostgreSQL クライアントソフトウェアをインストールします。

VM に接続します。

gcloud compute ssh instance-1 --zone=us-central1-a

想定されるコンソール出力:

student@cloudshell:~ (test-project-402417)$ gcloud compute ssh instance-1 --zone=us-central1-a
Updating project ssh metadata...working..Updated [https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/test-project-402417].                                                                                                                                                         
Updating project ssh metadata...done.                                                                                                                                                                                                                                              
Waiting for SSH key to propagate.
Warning: Permanently added 'compute.5110295539541121102' (ECDSA) to the list of known hosts.
Linux instance-1.us-central1-a.c.gleb-test-short-001-418811.internal 6.1.0-18-cloud-amd64 #1 SMP PREEMPT_DYNAMIC Debian 6.1.76-1 (2024-02-01) x86_64

The programs included with the Debian GNU/Linux system are free software;
the exact distribution terms for each program are described in the
individual files in /usr/share/doc/*/copyright.

Debian GNU/Linux comes with ABSOLUTELY NO WARRANTY, to the extent
permitted by applicable law.
student@instance-1:~$

VM 内でソフトウェア実行コマンドをインストールします。

sudo apt-get update
sudo apt-get install --yes postgresql-client

想定されるコンソール出力:

student@instance-1:~$ sudo apt-get update
sudo apt-get install --yes postgresql-client
Get:1 https://packages.cloud.google.com/apt google-compute-engine-bullseye-stable InRelease [5146 B]
Get:2 https://packages.cloud.google.com/apt cloud-sdk-bullseye InRelease [6406 B]   
Hit:3 https://deb.debian.org/debian bullseye InRelease  
Get:4 https://deb.debian.org/debian-security bullseye-security InRelease [48.4 kB]
Get:5 https://packages.cloud.google.com/apt google-compute-engine-bullseye-stable/main amd64 Packages [1930 B]
Get:6 https://deb.debian.org/debian bullseye-updates InRelease [44.1 kB]
Get:7 https://deb.debian.org/debian bullseye-backports InRelease [49.0 kB]
...redacted...
update-alternatives: using /usr/share/postgresql/13/man/man1/psql.1.gz to provide /usr/share/man/man1/psql.1.gz (psql.1.gz) in auto mode
Setting up postgresql-client (13+225) ...
Processing triggers for man-db (2.9.4-2) ...
Processing triggers for libc-bin (2.31-13+deb11u7) ...

インスタンスに接続する

psql を使用して VM からプライマリインスタンスに接続します。

同じ Cloud Shell タブで、instance-1 VM への SSH セッションが開かれています。

メモした AlloyDB パスワード（PGPASSWORD）の値と AlloyDB クラスタ ID を使用して、GCE VM から AlloyDB に接続します。

export PGPASSWORD=<Noted password>

export PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project)
export REGION=us-central1
export ADBCLUSTER=alloydb-aip-01
export INSTANCE_IP=$(gcloud alloydb instances describe $ADBCLUSTER-pr --cluster=$ADBCLUSTER --region=$REGION --format="value(ipAddress)")
psql "host=$INSTANCE_IP user=postgres sslmode=require"

想定されるコンソール出力:

student@instance-1:~$ export PGPASSWORD=CQhOi5OygD4ps6ty
student@instance-1:~$ ADBCLUSTER=alloydb-aip-01
student@instance-1:~$ REGION=us-central1
student@instance-1:~$ INSTANCE_IP=$(gcloud alloydb instances describe $ADBCLUSTER-pr --cluster=$ADBCLUSTER --region=$REGION --format="value(ipAddress)")
gleb@instance-1:~$ psql "host=$INSTANCE_IP user=postgres sslmode=require"
psql (15.6 (Debian 15.6-0+deb12u1), server 15.5)
SSL connection (protocol: TLSv1.3, cipher: TLS_AES_256_GCM_SHA384, compression: off)
Type "help" for help.

postgres=>

psql セッションを閉じます。

exit

6. データベースの準備

データベースを作成し、Vertex AI インテグレーションを有効にして、データベースオブジェクトを作成して、データをインポートする必要があります。

AlloyDB に必要な権限を付与する

AlloyDB サービスエージェントに Vertex AI の権限を追加します。

上部の「+」記号を選択して、別の Cloud Shell タブを開きます。

新しい Cloud Shell タブで、次のコマンドを実行します。

PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project)
gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \
  --member="serviceAccount:service-$(gcloud projects describe $PROJECT_ID --format="value(projectNumber)")@gcp-sa-alloydb.iam.gserviceaccount.com" \
  --role="roles/aiplatform.user"

想定されるコンソール出力:

student@cloudshell:~ (test-project-001-402417)$ PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project)
Your active configuration is: [cloudshell-11039]
student@cloudshell:~ (test-project-001-402417)$ gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \
  --member="serviceAccount:service-$(gcloud projects describe $PROJECT_ID --format="value(projectNumber)")@gcp-sa-alloydb.iam.gserviceaccount.com" \
  --role="roles/aiplatform.user"
Updated IAM policy for project [test-project-001-402417].
bindings:
- members:
  - serviceAccount:service-4470404856@gcp-sa-alloydb.iam.gserviceaccount.com
  role: roles/aiplatform.user
- members:
...
etag: BwYIEbe_Z3U=
version: 1

タブに実行コマンド「exit」を入力して、タブを閉じます。

exit

データベースを作成する

データベース作成のクイックスタート。

GCE VM セッションで、次のコマンドを実行します。

データベースを作成します。

psql "host=$INSTANCE_IP user=postgres" -c "CREATE DATABASE quickstart_db"

想定されるコンソール出力:

student@instance-1:~$ psql "host=$INSTANCE_IP user=postgres" -c "CREATE DATABASE quickstart_db"
CREATE DATABASE
student@instance-1:~$

Vertex AI インテグレーションを有効にする

データベースで Vertex AI インテグレーションと pgvector 拡張機能を有効にする。

GCE VM で次のコマンドを実行します。

psql "host=$INSTANCE_IP user=postgres dbname=quickstart_db" -c "CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS google_ml_integration CASCADE"
psql "host=$INSTANCE_IP user=postgres dbname=quickstart_db" -c "CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector"

想定されるコンソール出力:

student@instance-1:~$ psql "host=$INSTANCE_IP user=postgres dbname=quickstart_db" -c "CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS google_ml_integration CASCADE"
psql "host=$INSTANCE_IP user=postgres dbname=quickstart_db" -c "CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector"
CREATE EXTENSION
CREATE EXTENSION
student@instance-1:~$

データをインポートする

準備したデータをダウンロードして、新しいデータベースにインポートします。

GCE VM で次のコマンドを実行します。

gsutil cat gs://cloud-training/gcc/gcc-tech-004/cymbal_demo_schema.sql |psql "host=$INSTANCE_IP user=postgres dbname=quickstart_db"
gsutil cat gs://cloud-training/gcc/gcc-tech-004/cymbal_products.csv |psql "host=$INSTANCE_IP user=postgres dbname=quickstart_db" -c "\copy cymbal_products from stdin csv header"
gsutil cat gs://cloud-training/gcc/gcc-tech-004/cymbal_inventory.csv |psql "host=$INSTANCE_IP user=postgres dbname=quickstart_db" -c "\copy cymbal_inventory from stdin csv header"
gsutil cat gs://cloud-training/gcc/gcc-tech-004/cymbal_stores.csv |psql "host=$INSTANCE_IP user=postgres dbname=quickstart_db" -c "\copy cymbal_stores from stdin csv header"

想定されるコンソール出力:

student@instance-1:~$ gsutil cat gs://cloud-training/gcc/gcc-tech-004/cymbal_demo_schema.sql |psql "host=$INSTANCE_IP user=postgres dbname=quickstart_db"
SET
SET
SET
SET
SET
 set_config 
------------
 
(1 row)
SET
SET
SET
SET
SET
SET
CREATE TABLE
ALTER TABLE
CREATE TABLE
ALTER TABLE
CREATE TABLE
ALTER TABLE
CREATE TABLE
ALTER TABLE
CREATE SEQUENCE
ALTER TABLE
ALTER SEQUENCE
ALTER TABLE
ALTER TABLE
ALTER TABLE
student@instance-1:~$ gsutil cat gs://cloud-training/gcc/gcc-tech-004/cymbal_products.csv |psql "host=$INSTANCE_IP user=postgres dbname=quickstart_db" -c "\copy cymbal_products from stdin csv header"
COPY 941
student@instance-1:~$ gsutil cat gs://cloud-training/gcc/gcc-tech-004/cymbal_inventory.csv |psql "host=$INSTANCE_IP user=postgres dbname=quickstart_db" -c "\copy cymbal_inventory from stdin csv header"
COPY 263861
student@instance-1:~$ gsutil cat gs://cloud-training/gcc/gcc-tech-004/cymbal_stores.csv |psql "host=$INSTANCE_IP user=postgres dbname=quickstart_db" -c "\copy cymbal_stores from stdin csv header"
COPY 4654
student@instance-1:~$

7. エンベディングを計算する

データをインポートした後、cymbal_products テーブルに商品データ、cymbal_inventory テーブルには各店舗で購入可能な商品の数を示す在庫、および cymbal_stores テーブルの店舗リストを取得しました。商品の説明に基づいてベクトルデータを計算する必要があり、そのために関数 embedding を使用します。関数を使用して Vertex AI Integration を使用して、プロダクトの説明に基づいてベクトルデータを計算し、テーブルに追加します。使用されているテクノロジーについて詳しくは、ドキュメントをご覧ください。

エンベディング列を作成する

psql を使用してデータベースに接続し、cymbal_products テーブルのエンべディング関数を使用してベクトルデータを含む仮想列を作成します。エンベディング関数は、product_description 列から提供されたデータに基づいて、Vertex AI からベクトルデータを返します。

psql "host=$INSTANCE_IP user=postgres dbname=quickstart_db"

データベースに接続した後の psql セッションで、次のコマンドを実行します。

ALTER TABLE cymbal_products ADD COLUMN embedding vector GENERATED ALWAYS AS (embedding('text-embedding-004',product_description)) STORED;

このコマンドにより、仮想列が作成され、ベクトルデータが入力されます。

想定されるコンソール出力:

student@instance-1:~$ psql "host=$INSTANCE_IP user=postgres dbname=quickstart_db"
psql (13.11 (Debian 13.11-0+deb11u1), server 14.7)
WARNING: psql major version 13, server major version 14.
         Some psql features might not work.
SSL connection (protocol: TLSv1.3, cipher: TLS_AES_256_GCM_SHA384, bits: 256, compression: off)
Type "help" for help.

quickstart_db=> ALTER TABLE cymbal_products ADD COLUMN embedding vector GENERATED ALWAYS AS (embedding('text-embedding-004',product_description)) STORED;
ALTER TABLE
quickstart_db=>

8. 類似検索を実行する

これで、説明用に計算されたベクトル値とリクエストで取得したベクトル値に基づいて、類似性検索を使用して検索を実行できます。

SQL クエリは、同じ psql コマンドラインインターフェースまたは AlloyDB Studio から実行できます。複数行や複雑な出力は、AlloyDB Studio でより鮮明に表示できます。

AlloyDB Studio に接続する

以降の各章では、データベースへの接続を必要とするすべての SQL コマンドを、AlloyDB Studio で代替として実行できます。コマンドを実行するには、プライマリインスタンスをクリックして、AlloyDB クラスタのウェブコンソールインターフェースを開く必要があります。

次に、左側の [AlloyDB Studio] をクリックします。

quickstart_db データベースとしてユーザー「postgres」を選択し、クラスタの作成時にメモしたパスワードを入力します。[Authenticate] をクリックします] ボタンを離します。

AlloyDB Studio インターフェースが開きます。データベースでコマンドを実行するには、[Editor 1] をクリックします。タブをクリックしてください。

SQL コマンドを実行できるインターフェースが開きます。

コマンドライン psql を使用する場合は、前の章で説明したように、別のルートに従って VM SSH セッションからデータベースに接続します。

psql から類似検索を実行する

データベースセッションが切断された場合は、psql または AlloyDB Studio を使用してデータベースに再度接続します。

データベースに接続します。

psql "host=$INSTANCE_IP user=postgres dbname=quickstart_db"

クエリを実行し、クライアントのリクエストに最も関連性が高い商品のリストを取得します。ベクトル値を取得するために Vertex AI に渡すリクエストは、「ここではどのような種類の果樹がよく育っているか」のような聞こえるでしょう。

次のクエリを実行すると、リクエストに最も適した最初の 10 個のアイテムを選択できます。

SELECT
        cp.product_name,
        left(cp.product_description,80) as description,
        cp.sale_price,
        cs.zip_code,
        (cp.embedding <=> embedding('text-embedding-004','What kind of fruit trees grow well here?')::vector) as distance
FROM
        cymbal_products cp
JOIN cymbal_inventory ci on
        ci.uniq_id=cp.uniq_id
JOIN cymbal_stores cs on
        cs.store_id=ci.store_id
        AND ci.inventory>0
        AND cs.store_id = 1583
ORDER BY
        distance ASC
LIMIT 10;

想定される出力は次のとおりです。

quickstart_db=> SELECT
        cp.product_name,
        left(cp.product_description,80) as description,
        cp.sale_price,
        cs.zip_code,
        (cp.embedding <=> embedding('text-embedding-004','What kind of fruit trees grow well here?')::vector) as distance
FROM
        cymbal_products cp
JOIN cymbal_inventory ci on
        ci.uniq_id=cp.uniq_id
JOIN cymbal_stores cs on
        cs.store_id=ci.store_id
        AND ci.inventory>0
        AND cs.store_id = 1583
ORDER BY
        distance ASC
LIMIT 10;
    product_name     |                                   description                                    | sale_price | zip_code |      distance       
---------------------+----------------------------------------------------------------------------------+------------+----------+---------------------
 Cherry Tree         | This is a beautiful cherry tree that will produce delicious cherries. It is an d |      75.00 |    93230 |   0.287184013172779
 Toyon               | This is a beautiful toyon tree that can grow to be over 20 feet tall. It is an e |      10.00 |    93230 | 0.30574073611569963
 Secateurs           | These secateurs are perfect for pruning small branches and vines.                |      15.00 |    93230 |  0.3264385326189635
 Trimming Shears     | These trimming shears are perfect for trimming hedges and bushes.                |      20.00 |    93230 | 0.33293036535756393
 Cypress Tree        | This is a beautiful cypress tree that will provide shade and privacy. It is an e |      75.00 |    93230 | 0.33485770716129326
 Madrone             | This is a beautiful madrona tree that can grow to be over 80 feet tall. It is an |      50.00 |    93230 |  0.3354408801293012
 California Redwood  | This is a beautiful redwood tree that can grow to be over 300 feet tall. It is a |    1000.00 |    93230 |  0.3427243109636263
 California Lilac    | This is a beautiful lilac tree that can grow to be over 10 feet tall. It is an d |       5.00 |    93230 |  0.3427628377929176
 California Sycamore | This is a beautiful sycamore tree that can grow to be over 100 feet tall. It is  |     300.00 |    93230 |  0.3430208475356905
 Maple Tree          | This is a beautiful maple tree that will produce colorful leaves in the fall. It |     100.00 |    93230 |  0.3432609589330091
(10 rows)

quickstart_db=>

9. 対応能力の向上

クエリの結果を使用してクライアントアプリケーションへのレスポンスを改善し、Vertex AI の生成基盤言語モデルへのプロンプトの一部として、提供されたクエリ結果を使用して意味のある出力を準備できます。

そのためには、ベクトル検索の結果を使用して JSON を生成し、生成された JSON を Vertex AI のテキスト LLM モデルのプロンプトに加えて使用して、意味のある出力を作成する予定です。最初のステップでは JSON を生成し、次に Vertex AI Studio でテストします。最後のステップでは JSON をアプリケーションで使用できる SQL ステートメントに組み込みます。

JSON 形式で出力を生成する

JSON 形式で出力を生成し、Vertex AI に渡す 1 行のみを返すようにクエリを変更する

クエリの例を次に示します。

WITH trees as (
SELECT
        cp.product_name,
        left(cp.product_description,80) as description,
        cp.sale_price,
        cs.zip_code,
        cp.uniq_id as product_id
FROM
        cymbal_products cp
JOIN cymbal_inventory ci on
        ci.uniq_id=cp.uniq_id
JOIN cymbal_stores cs on
        cs.store_id=ci.store_id
        AND ci.inventory>0
        AND cs.store_id = 1583
ORDER BY
        (cp.embedding <=> embedding('text-embedding-004','What kind of fruit trees grow well here?')::vector) ASC
LIMIT 1)
SELECT json_agg(trees) FROM trees;

出力に想定される JSON は次のとおりです。

[{"product_name":"Cherry Tree","description":"This is a beautiful cherry tree that will produce delicious cherries. It is an d","sale_price":75.00,"zip_code":93230,"product_id":"d536e9e823296a2eba198e52dd23e712"}]

Vertex AI Studio でプロンプトを実行する

生成された JSON を、Vertex AI Studio の生成 AI テキストモデルへのプロンプトの一部として使用できます。

Cloud コンソールで Vertex AI Studio を開きます。

追加の API を有効にするよう求めるメッセージが表示されることがありますが、リクエストを無視してかまいません。このラボを完了するために API を追加する必要はありません。

使用するプロンプトは次のとおりです。

フレンドリーなアドバイザーとして、お客様のニーズに合ったプロダクトを見つけるお手伝いをしてください。

クライアントからの要望に基づいて、検索と密接に関連するプロダクトの一覧を読み込みました。

{"product_name":"name","description":"some description","sale_price":10,"zip_code": 10234, "produt_id": "02056727942aeb714dc9a2313654e1b0"} のような値のリストを含む JSON 形式のリスト

プロダクトのリストは以下のとおりです。

[JSON の場所]

お客様は「ここで最も成長している木はどれ？」と尋ねられました。

商品や価格に関する情報と補足情報を指定する必要がありますプロンプト

JSON 値で gemini-1.5-flash モデルを使用してプロンプトを実行したときの結果は次のとおりです。

この例のモデルから得た答えは、次のとおりです。時間とともにモデルとパラメータは変化するため、回答は異なる場合があります。

「お住まいの地域でよく育つ樹木を探しているとのことですね。郵便番号 93230 から考えると、桜の木がおすすめです。

おいしいサクランボを生産する美しい木といわれています。現在 $75.00 でセール中です。

あなたの地域におけるその生育率について具体的な詳細はありませんが、桜の木は水はけのよい土と日差しを好む傾向があります。

最善の結果を得るために、お近くの種苗店やガーデニングの専門家に相談することをおすすめします。これらの専門家は、あなたの地域や土壌の状態に合ったアドバイスを提供できます。また、ニーズに合った品種を選ぶのを手伝ってくれたり、植え付けやお手入れのヒントをもらったりすることができます。」

PSQL でプロンプトを実行する

AlloyDB AI と Vertex AI のインテグレーションを使用すると、データベースで直接 SQL を使用して生成モデルから同じレスポンスを得ることができます。ただし、gemini-1.5-flash モデルを使用するには、まずモデルを登録する必要があります。

拡張機能をバージョン 1.3 にアップグレードします。前に示したように pSQL から quickstart_db データベースに接続し（または AlloyDB Studio を使用して）、次を実行します。

ALTER EXTENSION google_ml_integration UPDATE TO '1.3'

次に、google_ml_integration.enable_model_support データベースフラグを「on」に設定する必要があります。そのためには、AlloyDB ウェブコンソールインターフェースを使用するか、次の gcloud コマンドを実行します。

PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project)
REGION=us-central1
ADBCLUSTER=alloydb-aip-01
gcloud beta alloydb instances update $ADBCLUSTER-pr \
  --database-flags google_ml_integration.enable_model_support=on \
  --region=$REGION \
  --cluster=$ADBCLUSTER \
  --project=$PROJECT_ID \
  --update-mode=FORCE_APPLY

このコマンドのバックグラウンドでの実行には 3 ～ 5 分ほどかかります。その後、psql セッションまたは AlloyDB Studio を使用して quickstart_db データベースに接続し、新しいフラグを検証できます。

show google_ml_integration.enable_model_support;

psql セッションから想定される出力は「on」です。

postgres=> show google_ml_integration.enable_model_support;
 google_ml_integration.enable_model_support 
--------------------------------------------
 on
(1 row)

次に、2 つのモデルを登録する必要があります。1 つ目は、すでに使用されている text-embedding-004 モデルです。モデル登録機能を有効にしたため、登録する必要があります。

モデルを登録するには、次のコードを psql または AlloyDB Studio で実行します。

CALL
  google_ml.create_model(
    model_id => 'text-embedding-004',
    model_provider => 'google',
    model_qualified_name => 'text-embedding-004',
    model_type => 'text_embedding',
    model_auth_type => 'alloydb_service_agent_iam',
    model_in_transform_fn => 'google_ml.vertexai_text_embedding_input_transform',
    model_out_transform_fn => 'google_ml.vertexai_text_embedding_output_transform');

次に登録する必要があるモデルは gemini-1.5-flash-001 で、これを使用してユーザーフレンドリーな出力を生成します。

CALL
  google_ml.create_model(
    model_id => 'gemini-1.5-flash-001',
    model_request_url => 'https://$REGION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/$PROJECT_ID/locations/$REGION/publishers/google/models/gemini-1.5-flash-001:streamGenerateContent',
    model_provider => 'google',
    model_auth_type => 'alloydb_service_agent_iam');

google_ml.model_info_view から情報を選択することで、登録済みモデルのリストをいつでも確認できます。

select model_id,model_type from google_ml.model_info_view;

サンプル出力は次のとおりです。

quickstart_db=> select model_id,model_type from google_ml.model_info_view;
        model_id         |   model_type   
-------------------------+----------------
 textembedding-gecko     | text_embedding
 textembedding-gecko@001 | text_embedding
 text-embedding-004      | text_embedding
 gemini-1.5-flash-001    | generic
(4 rows)

これで、サブクエリ JSON で生成されたこの JSON を、SQL を使用して生成 AI テキストモデルへのプロンプトの一部として提供できるようになりました。

データベースの psql または AlloyDB Studio セッションで、クエリを実行する

WITH trees AS (
SELECT
        cp.product_name,
        cp.product_description AS description,
        cp.sale_price,
        cs.zip_code,
        cp.uniq_id AS product_id
FROM
        cymbal_products cp
JOIN cymbal_inventory ci ON
        ci.uniq_id = cp.uniq_id
JOIN cymbal_stores cs ON
        cs.store_id = ci.store_id
        AND ci.inventory>0
        AND cs.store_id = 1583
ORDER BY
        (cp.embedding <=> embedding('text-embedding-004',
        'What kind of fruit trees grow well here?')::vector) ASC
LIMIT 1),
prompt AS (
SELECT
        'You are a friendly advisor helping to find a product based on the customer''s needs.
Based on the client request we have loaded a list of products closely related to search.
The list in JSON format with list of values like {"product_name":"name","product_description":"some description","sale_price":10}
Here is the list of products:' || json_agg(trees) || 'The customer asked "What kind of fruit trees grow well here?"
You should give information about the product, price and some supplemental information' AS prompt_text
FROM
        trees),
response AS (
SELECT
        json_array_elements(google_ml.predict_row( model_id =>'gemini-1.5-flash-001',
        request_body => json_build_object('contents',
        json_build_object('role',
        'user',
        'parts',
        json_build_object('text',
        prompt_text)))))->'candidates'->0->'content'->'parts'->0->'text' AS resp
FROM
        prompt)
SELECT
        string_agg(resp::text,
        ' ')
FROM
        response;

予想される出力は次のとおりです。出力は、モデルのバージョンとパラメータによって異なる場合があります。

--------------------------------------------------------------------------------------------------------
 "I" " see you're interested in fruit trees! Based on your location, I found" " one great option:\n\n**Cherry Tree:** \n\nThis beautiful cherry tree will" " produce delicious cherries. It's a deciduous tree, meaning it loses its leaves in the fall, and can grow up to 15 feet tall. The" " leaves are a vibrant dark green in the summer, turning a beautiful red in the fall. \n\nCherry trees are known for their beauty and ability to provide shade" " and privacy. They prefer a cool, moist climate and sandy soil, making them a good fit for your area. \n\nThe Cherry Tree is currently on sale for $75.00.\n\nWould you like to know more about" " the Cherry Tree, or are you interested in exploring other fruit tree options? \n" ""
(1 row)

10. 環境をクリーンアップする

ラボの終了時に AlloyDB インスタンスとクラスタを破棄します。

AlloyDB クラスタとすべてのインスタンスを削除する

クラスタは force オプションで破棄され、クラスタに属するすべてのインスタンスも削除されます。

接続が切断され、以前の設定がすべて失われた場合は、Cloud Shell でプロジェクトと環境変数を定義します。

gcloud config set project <your project id>

export REGION=us-central1
export ADBCLUSTER=alloydb-aip-01
export PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project)

クラスタを削除します。

gcloud alloydb clusters delete $ADBCLUSTER --region=$REGION --force

想定されるコンソール出力:

student@cloudshell:~ (test-project-001-402417)$ gcloud alloydb clusters delete $ADBCLUSTER --region=$REGION --force
All of the cluster data will be lost when the cluster is deleted.

Do you want to continue (Y/n)?  Y

Operation ID: operation-1697820178429-6082890a0b570-4a72f7e4-4c5df36f
Deleting cluster...done.

AlloyDB バックアップを削除する

クラスタの AlloyDB バックアップをすべて削除します。

for i in $(gcloud alloydb backups list --filter="CLUSTER_NAME: projects/$PROJECT_ID/locations/$REGION/clusters/$ADBCLUSTER" --format="value(name)" --sort-by=~createTime) ; do gcloud alloydb backups delete $(basename $i) --region $REGION --quiet; done

想定されるコンソール出力:

student@cloudshell:~ (test-project-001-402417)$ for i in $(gcloud alloydb backups list --filter="CLUSTER_NAME: projects/$PROJECT_ID/locations/$REGION/clusters/$ADBCLUSTER" --format="value(name)" --sort-by=~createTime) ; do gcloud alloydb backups delete $(basename $i) --region $REGION --quiet; done
Operation ID: operation-1697826266108-60829fb7b5258-7f99dc0b-99f3c35f
Deleting backup...done.

これで、VM を破棄できます。

GCE VM を削除する

Cloud Shell で、次のコマンドを実行します。

export GCEVM=instance-1
export ZONE=us-central1-a
gcloud compute instances delete $GCEVM \
    --zone=$ZONE \
    --quiet

想定されるコンソール出力:

student@cloudshell:~ (test-project-001-402417)$ export GCEVM=instance-1
export ZONE=us-central1-a
gcloud compute instances delete $GCEVM \
    --zone=$ZONE \
    --quiet
Deleted

11. 完了

以上で、この Codelab は完了です。

学習した内容

AlloyDB クラスタとプライマリインスタンスをデプロイする方法
Google Compute Engine VM から AlloyDB に接続する方法
データベースを作成して AlloyDB AI を有効にする方法
データベースにデータを読み込む方法
AlloyDB で Vertex AI エンベディングモデルを使用する方法
Vertex AI の生成モデルを使用して結果を拡充する方法

12. アンケート

出力:

このチュートリアルをどのように使用されますか？

全体を通して読むだけ

内容を読んで演習をやり遂げる

AlloyDB AI を使用したベクトル エンベディングのスタートガイド

1. はじめに

前提条件

学習内容

必要なもの

2. 設定と要件

セルフペース型の環境設定

Cloud Shell を起動する

3. はじめに

API を有効にする

4. AlloyDB をデプロイする

プライベート IP 範囲を作成する

AlloyDB クラスタを作成する

AlloyDB プライマリ インスタンスを作成する

5. AlloyDB に接続する

GCE VM をデプロイする

Postgres クライアントを インストール

インスタンスに接続する

6. データベースの準備

AlloyDB に必要な権限を付与する

データベースを作成する

Vertex AI インテグレーションを有効にする

データをインポートする

7. エンベディングを計算する

エンベディング列を作成する

8. 類似検索を実行する

AlloyDB Studio に接続する

psql から類似検索を実行する

9. 対応能力の向上

JSON 形式で出力を生成する

Vertex AI Studio でプロンプトを実行する

PSQL でプロンプトを実行する

10. 環境をクリーンアップする

AlloyDB クラスタとすべてのインスタンスを削除する

AlloyDB バックアップを削除する

GCE VM を削除する

11. 完了

学習した内容

12. アンケート

このチュートリアルをどのように使用されますか？

AlloyDB AI を使用したベクトルエンベディングのスタートガイド

AlloyDB プライマリインスタンスを作成する

Postgres クライアントをインストール