Google Cloud × GPTsでお手軽RAGチャットボットを作ろう！

Posted at 2024-10-07

概要

GPT Actionsを使えば簡単にRAGチャットボットを作れるかもしれない！と友人が教えてくれたので、個人的に最推しな検索システムVertex AI Agent Builderを使ってRAGチャットボットを作ってみました。
GoogleアカウントとChatGPTのアカウントがあれば、簡単に作れます。

友人が教えてくれた技術記事：RAGで独自知識を回答~GPTs Actionsで簡単チャットbot開発

GPTs作成手順

1. 検索システムの準備

参考：Vertex AI Search の検索ウィジェットを埋め込んだ Web アプリを構築してみた

1-1. 検索システムに投入するドキュメントを用意します

PDFやOffice形式(WordやPowerPoint)、TXTファイル、JSONLファイルなど。
参考：アプリとデータストアについて | Vertex AI Agent Builder | Google Cloud
今回、私は以下のような料理のレシピを格納したJSONLファイルを用いました。

{
  "title": "レシピ名",
  "ingredients": [
    { "name": "材料名1", "amount": "量" },
    { "name": "材料名2", "amount": "量"},
    // 中略
    { "name": "材料名X", "amount": "量" }
  ],
  "steps": [
    "1. 手順1",
    "1. 手順2",
    // 中略
    "1. 手順X",
  ],
  "cooking_time": "20分",
  "description": "レシピの説明"
}
{
  "title": "レシピ名",
  "ingredients": [
    { "name": "材料名1", "amount": "量" },
    { "name": "材料名2", "amount": "量"},
    // 中略
    { "name": "材料名X", "amount": "量" }
  ],
  "steps": [
    "1. 手順1",
    "1. 手順2",
    // 中略
    "1. 手順X",
  ],
  "cooking_time": "20分",
  "description": "レシピの説明"
}
// 以下省略

1-2. Google Cloud Storage(GCS)にファイルをアップロードします

GCS上に適当なバケットを作成し、1.のファイルをアップロードします

1-3. Vertex AI Agent BuilderのWebコンソール画面から検索アプリを作成します

「アプリを作成する」→「検索」を選択します
構成の設定は以下の通りです
- 内容：汎用
- Enterpriseエディションの機能：OFF
- 高度なLLM機能：OFF
- アプリ名：適当
- 会社または組織名：適当(「test」等でOK)
- アプリのロケーション：global(グローバル)
「データストアを作成」→Cloud Storageを「SELECT」します
設定項目は以下の通りです
- 1-1.のファイルが
  - PDFやOffice形式(WordやPowerPoint)、TXTファイル：「非構造化ドキュメント(PDF、HTML、TXTなど)」
  - JSONL：「構造化データ(JSONL)」
- 同期の頻度：1回限り
- 2.でアップロードしたファイルもしくはファイルを配置したフォルダを選択
「構造化データ(JSONL)」を選択すると、スキーマの確認が挟まります。JSONL作成時に意図したスキーマであれば、「続行」
データストア名を入力して「作成」
1-1.のファイルがPDFやOffice形式(WordやPowerPoint)場合は、「ドキュメント処理オプション」で「ドキュメントの解析」と「ドキュメントのチャンキング」を以下のように設定すると良さそうです。
- ドキュメントの解析
  - テキストと画像を含むPDF：OCR Parser
  - HTML、PDF(恐らく、テキストのみの場合)、または DOCX：Layout Parser
  - (特に以上2つを選択しない場合はDigital Parserが選択される模様)
- 高度なチャンク構成を有効にする：ON
  参考：Parse and chunk documents | Vertex AI Agent Builder | Google Cloud
画面が戻るので、作成したデータストアにチェックを入れて「作成」
データストアの画面に遷移するので、「アクティビティ」タブからドキュメントのインポートが正常に完了しているかどうかを確認します

2. OAuth 2.0 クライアント IDの用意

2-1. OAuth同意画面を作成します

左上のハンバーガーメニューから「APIとサービス > OAuth同意画面」を選択
「User Type」は「外部」を選択
アプリ情報は以下を登録
- アプリ名：適当
- ユーザーサポートメール：自分のメールアドレス
- デベロッパーの連絡先情報：自分のメールアドレス(ユーザーサポートメールと同一でも可)
「スコープ」「テストユーザー」はデフォルトのまま「保存して次へ」
入力内容を一通り確認し、「ダッシュボードへ戻る」をクリック
遷移後の画面で「公開ステータス」の「アプリを公開」をクリック

2-2. 認証情報の作成

サイドバーから「認証情報」を選択
画面上部の「認証情報を作成 > OAuthクライアントID」を選択
以下の項目を設定します
- アプリケーションの種類：ウェブアプリケーション
- 名前：適当
ポップアップ画面の「JSONをダウンロード」をクリック

3. GPTsの設定

3-1. GPTsを新規作成し、各項目を設定する(actions以外)

以下のURLにアクセスし、左上の「GPTを探す」を選択します
遷移した画面右上の「作成する」をクリックします
以下の項目を設定します
- 名前：適当
- 説明：適当
- 指示：システムプロンプトを入力します
- 機能：すべてチェックを外します
「コールバックURL」をコピーし、GCPのWebコンソールに戻り、2-2.で作成した認証情報を選択する。承認済みの「リダイレクトURI」で「URIを追加」をクリックし、コピーしたURIを貼り付け、「保存」をクリックします

3-2. actionsを設定します

アクションの項目をクリックします
遷移した画面の「認証」をクリックし、以下の通りに設定します
- 認証タイプ：OAuth
- クライアントID：「2-2. 認証情報の作成」の項番4でダウンロードしたJSONファイルの「client_id」の値
- クライアントシークレット：「2-2. 認証情報の作成」の項番4でダウンロードしたJSONファイルの「client_secret」の値
- 認証URL：「2-2. 認証情報の作成」の項番4でダウンロードしたJSONファイルの「auth_url」の値
- トークンURL：「2-2. 認証情報の作成」の項番4でダウンロードしたJSONファイルの「token_url」の値
- スコープ：https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform
- トークン交換メソッド：デフォルト(POST リクエスト)
  
  参考：Cloud Storage OAuth 2.0 スコープ | Google Cloud

スキーマを以下の通りに設定します

{
  "openapi": "3.1.0",
  "info": {
    "title": "Get recipe data",
    "description": "Retrieves Japanese home-cooked recipe.",
    "version": "v1.0.0"
  },
  "servers": [
    {
      "url": "https://discoveryengine.googleapis.com"
    }
  ],
  "paths": {
    "/v1/projects/[プロジェクトID]/locations/global/collections/default_collection/engines/[検索アプリID]/servingConfigs/default_search:search": {
      "post": {
        "description": "Search for Japanese home-cooked recipe based on search query",
        "operationId": "GetRecipe",
        "parameters": [
          {
            "name": "query",
            "in": "query",
            "description": "Ingredients used in recipes",
            "required": true,
            "schema": {
              "type": "string"
            }
          },
          {
            "name": "pageSize",
            "in": "query",
            "description": "The number of recipes to retrieve",
            "required": true,
            "schema": {
              "type": "number"
            }
          }
        ],
        "deprecated": false
      }
    }
  },
  "components": {
    "schemas": {}
  }
}

pathsに記載しているパスの[プロジェクトID]と[検索アプリID]は適宜置き換えてください。
プロジェクトIDはコンソール画面左上のプロジェクト名のボタンから確認できます。

検索アプリIDはVertex AI Agent Builderのアプリ一覧から確認できます。

「利用可能なアクション」の「テストする」をクリックします
「discoveryengine.googleapis.comでサインインする」をクリックします
(画像は異なるタイミングのスクリーンショットですが、参考までに)
Googleの認証画面が表示されるので、GCPアカウントでログインします
画面が自動で遷移し、「接続しました」と表示されたら成功です
もう一度「利用可能なアクション」の「テストする」をクリックします
「確認する」をクリックして、APIが正常に叩かれていることを確認します