Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Google製LLM PaLM2と対話できるLINE_Botを爆速開発ハンズオン
Search
Kento.Yamada
October 11, 2023
Programming
160
0
Share
Google製LLM PaLM2と対話できるLINE_Botを爆速開発ハンズオン
Kento.Yamada
October 11, 2023
More Decks by Kento.Yamada
See All by Kento.Yamada
.NETとA2Aプロトコルの現在地
ymd65536
0
37
Google Cloud上の.NETでA2A環境を構築できる説
ymd65536
0
34
現場を渡り歩く中で技術者として大事なことを学んだ話
ymd65536
0
76
さまざまなAgent FrameworkとAIエージェントの評価
ymd65536
1
490
AIエージェントの開発と評価、GenAIOps(LLM Ops)
ymd65536
1
370
C#および.NETに対する誤解をひも解くPart2
ymd65536
0
53
AIエージェント開発、DevOps and LLMOps
ymd65536
1
720
なぜ発信するのか。何を伝えるのか Qiita Tech Festa 2025の結果報告
ymd65536
0
120
Google ADKを使ったメディア生成AI入門(概要)
ymd65536
1
180
Other Decks in Programming
See All in Programming
AI Agent と正しく分析するための環境作り
yoshyum
1
210
How We Benchmarked Quarkus: Patterns and anti-patterns
hollycummins
1
190
認証統合から始めるフロントエンドの機能単位開発 — マイクロサービス思想の適用
koukimiura
0
100
Cache-moi si tu peux : patterns et pièges du cache en production - Devoxx France 2026 - Conférence
slecache
0
350
運転動画を検索可能にする〜Cosmos-Embed1とDatabricks Vector Searchで〜/cosmos-embed1-databricks-vector-search
studio_graph
1
690
AIベース静的検査器の偽陽性率を抑える工夫3選
orgachem
PRO
4
450
WebAssembly を読み込むベストプラクティス 2026年春版 / Best Practices for Loading WebAssembly (Spring 2026)
petamoriken
5
1.1k
tRPCの概要と少しだけパフォーマンス
misoton665
2
270
GoogleCloudとterraform完全に理解した
terisuke
1
190
🦞OpenClaw works with AWS
licux
1
350
Programming with a DJ Controller — not vibe coding
m_seki
3
820
20260514 - build with ai 2026 - build LINE Bot with Gemini CLI
line_developers_tw
PRO
0
400
Featured
See All Featured
Responsive Adventures: Dirty Tricks From The Dark Corners of Front-End
smashingmag
254
22k
brightonSEO & MeasureFest 2025 - Christian Goodrich - Winning strategies for Black Friday CRO & PPC
cargoodrich
3
690
How to train your dragon (web standard)
notwaldorf
97
6.6k
Odyssey Design
rkendrick25
PRO
2
610
The agentic SEO stack - context over prompts
schlessera
0
770
ReactJS: Keep Simple. Everything can be a component!
pedronauck
666
130k
A Modern Web Designer's Workflow
chriscoyier
698
190k
More Than Pixels: Becoming A User Experience Designer
marktimemedia
3
400
技術選定の審美眼(2025年版) / Understanding the Spiral of Technologies 2025 edition
twada
PRO
118
110k
GraphQLとの向き合い方2022年版
quramy
50
15k
Build The Right Thing And Hit Your Dates
maggiecrowley
39
3.1k
Stop Working from a Prison Cell
hatefulcrawdad
274
21k
Transcript
Google製LLM「PaLM2」と対話できるLINE Botを 爆速開発ハンズオン 1
本日やること • 本日やること • 自己紹介 • 完成品の動作 • 構成 •
今回使う技術 • VertexAIとは • PaLM2とは • CloudRunとは • 実際に作ろう • まとめ 2
自己紹介 3 Amazon ベストセラー獲得 Kento.Yamada (github,Twitter,zenn,Qiita@ymd65536) 経歴 • 2022年10月~現在 虎ノ門のCIer
◦ Multi Cloud Developer • (2016年~2022年9月)某通信キャリアの子会社 ◦ ITスペシャリスト
完成品の動作 4 デモをやります!
全体構成 5 Artifact Registry Cloud Run Vertex AI
デプロイ時の構成 6 Artifact Registry Cloud Run 2.コンテナイメージをpull 1.イメージをpush
Vertex AIとの疎通確認 7 Cloud Run Vertex AI 2. text-bison@001のAPIを実行 1.
エンドポイント接続 (GETリクエスト) 3.結果を取得 4.ブラウザで結果を参照
LINE botからVertex AIのAPIを実行 8 Cloud Run 1.Webhookによる接続 Vertex AI 2.
chat-bison@001のAPIを実行 2. chat-bison@001のAPIを実行 3.結果を取得 4.LINEアプリ上で結果を閲覧
今回使う技術 • LINE API ◦ Messaging API • Google Cloud
◦ CloudRun ◦ Artifact Registry ◦ Vertex AI 9
LINE Messaging API 👈詳しく知りたい人はこちら 10 https://www.youtube.com/watch?v=KiuLRTSuTzg
CloudRunとは コンテナを実行できるマネージドサービス 特徴 • サーバレスコンピューティング • 受信リクエストに合わせて、コンテナが自動的にスケール 今回はジョブではなく、サービスとしてコンテナを実行 LINE Messaging
APIのWebhook URLとして利用 11 CloudRunの料金:https://cloud.google.com/run/pricing?hl=ja
Artifact Registryとは 12 次世代の Container Registry 特徴 • パッケージと Docker
コンテナイメージを1 か所で保管し、管理できる • CloudBuildのアーティファクトを保存する場所として利用できる Caution 現在はContainer Registryではなく、Artifact Registryが推奨されています! 今回はCloudRunに使うコンテナのイメージを保存するために利用 Artifact Registryの料金:https://cloud.google.com/artifact-registry/pricing?hl=ja
VertexAIとは 13 エンタープライズ対応の生成 AI でイノベーションを加速する 特徴 • さまざまなAIモデルの提供およびトレーニング • 検証にちょうどいいGenerative
AI Studio • もちろん、PaLM2も提供 今回はCloudRunからVertex AIのAPIを実行してAIを呼び出す
PaLM2とは • Google が開発した最新のLLMであり、PaLMの後継 • 4種類のモデル:Gecko、Otter、Bison、Unicorn • 25 を超える Google
の製品と機能に搭載 なお、読み方は「パーム」 14 引用元:PaLM 2 のご紹介 https://japan.googleblog.com/2023/05/palm-2.html
Vertex AIでPaLM2を利用する時 1. text prompts a. 一問一答という形で利用する 2. chat prompts
a. 文字通りチャット、コンテキスト(文脈)を理解して返信 3. text embeddings a. テキスト同士の類似性を測定して返信 15
Vertex AI における生成 AI サポートの料金 16 Vertex AI における生成 AI
サポートの料金:https://cloud.google.com/vertex-ai/pricing?hl=ja 1,000文字あたり、$0.0010 1,000文字あたり、$0.0005
実際に作ろう 百聞は一つのハンズオンにしかず!! 17
まとめ • 今回はCloudRunを使ってVertexAIを実行した • VertexAIを使うと手軽に生成AIが扱える! • PaLM2は比較的に安い!すごい! • まだまだ知見は少ないけども、可能性は無限大! 18