Google Vertex AI セットアップガイド

動作原理

このコネクタは、カスタムプロンプトとマッピングされたTealiumデータを使用してGoogle Vertex AIモデルを呼び出し、その応答をJSONイベントとしてTealium Collectに送信し、リアルタイムでデータを豊かにします。

Google Vertex AIコネクタは、高頻度のイベントではなく、ターゲットを絞った高価値のインタラクションに使用すべきです。過度な使用は、Google Vertex AIアカウントでのレート制限やAPIコストの増加につながり、受信Tealiumイベントの量を増加させる可能性があります。

プロンプト

プロンプトは、モデルにコンテキストデータを送信し、特定の質問を行い、期待される応答を定義します。

コンテキストデータ
モデルは、リクエストを評価するためにコンテキストデータを持っている必要があります。コネクタアクションを構成してイベントデータまたは訪問データを使用し、このデータオブジェクトをプロンプトで参照します：

• イベントデータ: {{event_payload}}
• 訪問データ: {{visitor_profile}}

例えば、プロンプトの最初の行にこれを含めます：

顧客イベントを説明するJSONオブジェクトを受け取ります：
{{event_payload}}

質問
モデルにコンテキストデータを評価させ、値を生成するように依頼する必要があります。1つ以上の特定の値を求め、何を求めているのかを明確にしてください。

例えば、このプロンプトは3つの値のうちの1つを求めます：

提供された製品レビューイベントに基づいて、顧客の感情を「不満」「中立」「満足」のいずれかとして分類してください。

さらに、モデルが特定のJSON形式で応答するよう指示する必要があります。これにより、有効なイベントとしてアカウントに送信できます。

例えば、このプロンプトの部分は正確なJSON形式を指定し、Tealium変数を中括弧を使用して参照します：

次の構造を持つ単一のJSONオブジェクトを1行でのみ返します：
{
  "tealium_account": "{{tealium_account}}",
  "tealium_profile": "{{tealium_profile}}",
  "tealium_visitor_id": "{{tealium_visitor_id}}",
  "tealium_event":  "vertexai_response",
  "vertexai_review_sentiment": "<customer review sentiment>"
}

tealium_eventにこのコネクタに固有の値を構成し、このプロンプトに特有の応答属性の名前を付けます。これにより、これらのイベントに一致するイベントフィードやルールを簡単に作成できます。

応答イベント

このコネクタは、Google Vertex AIモデルからの応答を解析します。それが必要なTealiumパラメータを持つ有効なJSONオブジェクトである場合、コネクタはそれを受信イベントとしてアカウントに送り返します。

これらのイベントをキャプチャするには、Google Vertex AIの応答によって生成されたイベントに一致するエンリッチメントルールまたはイベントフィードを作成します。例えば、このルールは感情イベントをキャプチャします：

例：イベントトリガー

この例では、顧客が製品レビューを提出したばかりで、プロンプトはモデルに感情を評価するよう依頼します。

例のプロンプト：

顧客の製品レビューを説明するJSONオブジェクトを受け取ります：
{{event_payload}}

提供された製品レビューイベントに基づいて、顧客の感情を「不満」「中立」「満足」のいずれかとして分類してください。

次の構造を持つ単一のJSONオブジェクトを1行でのみ返します：
{
  "tealium_account": "{{tealium_account}}",
  "tealium_profile": "{{tealium_profile}}",
  "tealium_visitor_id": "{{tealium_visitor_id}}",
  "tealium_event":  "vertexai_response",
  "vertexai_review_sentiment": "<customer review sentiment>"
}

例の応答イベント：

{
  "tealium_account": "acme",
  "tealium_profile": "main",
  "tealium_visitor_id": "383...05d",
  "tealium_event": "vertexai_response",
  "vertexai_review_sentiment": "satisfied"
}

例：オーディエンストリガー

この例では、顧客が「頻繁なブラウザ、購入なし」というオーディエンスに参加し、プロンプトはモデルに顧客の意図を評価するよう依頼します。

例のプロンプト：

小売り訪問を説明するJSONオブジェクトを受け取ります：
{{visitor_profile}}

提供された顧客データに基づいて、彼らの可能性のある意図を「掘り出し物を探す」「製品比較」「後で調査」「興味なし」のいずれかとして分類してください。データが欠けている場合は、最善の推測を行ってください。

次の構造を持つ単一のJSONオブジェクトを1行でのみ返します：
{
  "tealium_account": "{{tealium_account}}",
  "tealium_profile": "{{tealium_profile}}",
  "tealium_visitor_id": "{{tealium_visitor_id}}",
  "tealium_event":  "vertexai_response",
  "vertexai_intent": "<customer intent>"
}

例の応答イベント：

{
  "tealium_account": "acme",
  "tealium_profile": "main",
  "tealium_visitor_id": "383...05d",
  "tealium_event": "vertexai_response",
  "vertexai_intent": "bargain hunting"
}

テスト

本番環境でGoogle Vertex AIコネクタを有効にする前に、コネクタマッピングでデバッグモードを有効にし、トレースを使用して構成とプロンプトの動作を検証します。デバッグモードでは、コネクタはVertex AIリクエストを実行しますが、応答イベントをアカウントに送信せずに結果を記録します。トレースツールでリクエストと応答をリアルタイムで検査し、生成された出力を確認し、トリガー条件と属性マッピングが正しく機能していることを確認します。これにより、本番コストを発生させたり、ライブデータに影響を与える前にエラーをキャッチし、プロンプトを最適化するのに役立ちます。

使用とコストの考慮事項

Google Vertex AIコネクタを有効にする前に、Google Cloudのクォータと制限を確認してください。コネクタは、イベントとオーディエンストリガーに応じて多くのリクエストを生成する可能性があり、予期しない使用や超過コストが発生する可能性があります。

詳細については、Google: Vertex AIのクォータと制限を参照してください。

主な考慮事項

• 使用層とレート制限
  Google Vertex AIは、アカウント層に基づいてレート制限を適用します（分あたりのリクエスト数と分あたりのトークン数）。高頻度のイベントや大規模なオーディエンスは、これらの制限にすぐに達し、スロットリングやリクエストの失敗を引き起こす可能性があります。
• 価格構成とトークンの消費
  Google Vertex AIは、モデルによって処理される入力トークンと出力トークンの数に基づいて課金します。長いプロンプト、大きなペイロード、高容量モデルは、リクエストごとのコストを増加させます。使用する予定の特定のモデルの価格を確認してください。
• 月間支出と予算管理
  予定外の支出を防ぐために、Google Cloudアカウントで使用制限またはアラートを構成します。制限がない場合、自動化されたワークフローが大きなコストを蓄積する可能性があります。
• トリガーのボリューム 高頻度で低価値のイベント（ページビューなど）にコネクタを接続することは避けてください。意味のある顧客アクションを表し、管理可能な頻度で発生するイベントやオーディエンスを使用してください。

ベストプラクティス

このコネクタから最大の価値を得るために、効果的なソリューションを構築するための以下のガイドラインに従ってください：

• 高価値のトリガー：エンリッチされたコンテキストまたは意味のある顧客入力を含むイベントフィードまたはオーディエンストリガーを選択してください。高ボリュームのユースケースでこのコネクタをトリガーすると、Google Cloudアカウントで追加のコストが発生したり、リクエストが失敗する可能性があります。
• 具体的に：モデルが評価する内容と期待する値の詳細を含めてください。期待する正確な値をリストしてください。
• JSON形式：Tealiumイベントとして送信できる有効なJSON応答テンプレートを含めてください。
• 応答値：応答値をキャプチャするために参照します。たとえば、プロンプトが購入意図を評価するように依頼する場合、イベントJSONにその値が表示される場所で<customer purchase intent>を参照してください。
• Tealiumデータ：二重中括弧を使用してTealiumデータとマップされたパラメータを参照します。たとえば、tealium_accountのマップされた値を参照するには、プロンプトに{{tealium_account}}と書いてください。

API情報

このコネクタは以下のベンダーAPIを使用しています：

• API名：Vertex API
• APIバージョン：v1
• APIエンドポイント：https://aiplatform.googleapis.com/v1
• ドキュメント：Google API

構成

コネクタマーケットプレイスにアクセスして新しいコネクタを追加します。コネクタを追加する一般的な手順については、コネクタについてを参照してください。

コネクタを追加した後、以下の構成を構成します：

• Google Cloud PlatformプロジェクトID：（必須）Vertex AIが有効になっているGoogle CloudプロジェクトID。
• プライベートキーJSONファイル：（必須）サービスアカウント用に生成されたJSONキーの内容を貼り付けます。プロジェクトでサービスアカウントにVertex AIユーザーロール（roles/aiplatform.user）を付与します。このロールにより、コネクタは利用可能なモデルをリストアップし、Vertex AI Generative APIを通じて選択したモデルを呼び出すことができます。
• ロケーション：モデルが実行されるVertex AIのロケーションを選択します。Googleの公開社Geminiモデルの場合はglobalを使用します。データ居住性の要件がある場合や、Vertexリソースが地域にある場合は、地域ロケーションを選択してください。

アクション

アクションの名前を入力し、アクションタイプを選択します。

次のセクションでは、各アクションのパラメータとオプションの構成方法について説明します。

Vertex AIへのプロンプト送信

このアクションは、カスタムプロンプトとマップされたTealiumデータを使用してVertex AIモデルを呼び出します。モデルが有効なJSONイベントオブジェクトで応答すると、このイベントはあなたのアカウントに送り返され、リアルタイムエンリッチメントで生成された値をキャプチャすることができます。

パラメータ

プロンプトパラメータ

高度なモデル構成