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プされたTealiumデータを使用してGoogle Vertex AIモデルを呼び出し、JSONイベントとしてTealium Collectにレスポンスを送信し、リアルタイムでエンリッチメントを行います。

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。過度の使用は、Google Vertex AIアカウントでのレート制限やAPIコストの増加、および受信Tealiumイベント量の増加につなが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、期待されるレスポンスを定義します。

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必要とします。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、プロンプトでこのデータオブジェクトを参照します：

• 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「不満足」、「中立」、または「満足」として分類します。

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レスポンス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。

レスポンスイベント

このコネクタは、Google Vertex AIモデルからのレスポンスを解析します。それが有効なJSONオブジェクトで必要なTealiumパラメータを含んでいる場合、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レスポンス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「不満足」、「中立」、または「満足」として分類します。

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>"
}

例のレスポンスイベント：

{
  "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「お買い得品を探す」、「製品比較」、「後で調査する」、または「興味なし」として分類します。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>"
}

例のレスポンスイベント：

{
  "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テストして、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、レスポンスイベントをアカウントに送信せずに結果をログに記録します。トレースツールでリクエストとレスポンス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、エラーをキャッチし、本番コストを発生させる前に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アカウントで使用上限またはアラートを構成します。制限が設けられていない場合、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すイベントやオーディエンスを使用し、管理可能な頻度で発生するものを選択してください。

ベストプラクティス

このコネクター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：

• 高価値トリガー：豊富な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ーをトリガーすると、Google Cloudアカウントで追加費用が発生するか、リクエストが失敗する可能性があります。
• 具体的に：モデルが評価すべき内容と期待する値について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レスポンステンプレートを含めてください。
• レスポンス値：キャプチャするレスポンス値を参照してください。例えば、プロンプトが購買意向を評価するように求める場合、イベントJSONで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てください。例えば、tealium_accountのマップされた値を参照するには、プロンプトで{{tealium_account}}と記述してください。

API情報

このコネクターは以下のベンダーAPIを使用します：

• 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

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

コネクターを追加した後、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、コネクターは利用可能なモデルをリストアップし、選択したモデルをVertex AI Generative APIを通じて呼び出すことができます。
• 場所：モデルが実行されるVertex AIの場所を選択します。GoogleのパブリッシャーGeminiモデルの場合はglobalを使用します。データ居住性が必要な場合や、Vertexリソースが地域にある場合は、地域の場所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