このページは Cloud Translation API によって翻訳されました。

Gemini AI Chat アプリを使用して、Chat の会話内容に基づいて質問に回答できます

このチュートリアルでは、Vertex AI with Gemini を活用した生成 AI を使用して、Chat スペースの会話に基づいて質問に回答する Google Chat アプリを作成する方法について説明します。Chat アプリは、Google Workspace Events API と Pub/Sub を使用して、Chat スペースに投稿された質問を認識し、名前がリンクされていなくてもリアルタイムで回答します。

Chat アプリは、スペースで送信されたすべてのメッセージをデータソースとナレッジベースとして使用します。誰かが質問すると、Chat アプリは以前に共有された回答を確認し、その回答を共有します。回答が見つからない場合は、回答できないと表示されます。各回答で、アクセサリアクションボタンをクリックしてスペース管理者を @ メンションし、回答を依頼できます。Google Chat アプリは Gemini AI を使用して、追加されたスペースの会話で継続的にトレーニングを行い、ナレッジベースを適応させ、拡張します。

従業員のオンボーディングとサポートのスペースで Chat アプリがどのように機能するかは次のとおりです。

図 1: Charlie は、AI ナレッジアシスタントの Chat アプリを Chat スペースに追加します。
図 2. ダナは、会社で公開講演のトレーニングを提供しているかどうかを尋ねます。
図 3. AI ナレッジアシスタント Chat アプリは、Gemini を搭載した Vertex AI にプロンプトを送信し、Chat スペースの会話履歴に基づいて Dana の質問に回答し、回答を共有します。

前提条件

Google Chat へのアクセス権を持つビジネスまたはエンタープライズ Google Workspace アカウント。
Google Cloud サービスにアクセスして、次の操作を行います。
- Google Cloud プロジェクトを作成します。
- Google Cloud 請求先アカウントを Cloud プロジェクトにリンクします。アクセス権があるかどうかを確認するには、課金を有効にするために必要な権限をご覧ください。
- 未認証の Google Cloud Functions の関数の呼び出しを使用する。これは、Google Cloud 組織がドメインで制限された共有を使用しているかどうかを判断することで確認できます。
必要に応じて、Google Cloud 管理者にアクセス権または権限をリクエストします。
Google Cloud CLI を使用する場合、gcloud CLI と連携するように構成された Node.js 開発環境。Node.js 開発環境の設定をご覧ください。

目標

生成 AI を使用して、Chat スペースの会話で共有される知識に基づいて質問に回答する Chat アプリを作成します。
生成 AI を使用すると:
- 社員からの質問を検出して回答します。
- Chat スペースで進行中の会話から継続的に学習します。
Chat アプリに直接メッセージが送信されていない場合でも、Chat スペース内のメッセージをリアルタイムでリッスンして返信します。
Firestore データベースへの書き込みと読み取りによってメッセージを保持します。
質問に回答が見つからない場合は、スペースマネージャーをメンションして、Chat スペースでのコラボレーションを促進します。

アーキテクチャ

次の図は、AI ナレッジアシスタント Chat アプリで使用される Google Workspace リソースと Google Cloud リソースのアーキテクチャを示しています。

AI ナレッジアシスタント Chat アプリのアーキテクチャ図

AI ナレッジアシスタント Chat アプリは次のように機能します。

ユーザーが AI ナレッジアシスタントの Chat アプリを Chat スペースに追加します。
1. Chat アプリは、Chat スペースに追加したユーザーに、認証と承認を構成するよう求めるメッセージを表示します。
2. Chat アプリは Chat API の spaces.messages.list メソッドを呼び出してスペースのメッセージを取得し、取得したメッセージを Firestore データベースに保存します。
3. Chat アプリは、Google Workspace Events API の subscriptions.create メソッドを呼び出して、スペース内のメッセージなどのイベントのリッスンを開始します。サブスクリプションの通知エンドポイントは、Eventarc を使用して Chat アプリにイベントを転送する Pub/Sub トピックです。
4. Chat アプリがスペースに紹介メッセージを投稿します。
Chat スペース内のユーザーがメッセージを投稿します。
1. Chat アプリは、Pub/Sub トピックからメッセージをリアルタイムで受信します。
2. Chat アプリがメッセージを Firestore データベースに追加します。
  
  ユーザーが後でメッセージを編集または削除すると、Chat アプリは更新または削除されたイベントをリアルタイムで受信し、Firestore データベースでメッセージを更新または削除します。
3. Chat アプリは、Gemini を使用して Vertex AI にメッセージを送信します。
  1. プロンプトは、メッセージに質問が含まれているかどうかを確認するように Gemini を使用する Vertex AI に指示します。チャットメッセージがある場合、Gemini は Firestore に保存されている Chat スペースのメッセージ履歴に基づいて質問に答え、Google Chat アプリは Chat スペースにメッセージを送信します。問題が解決しない場合は、返信しないでください。
  2. Gemini を搭載した Vertex AI が質問に回答すると、Chat アプリはアプリの認証を使用して Chat API の spaces.messages.create メソッドを呼び出して回答を送信します。
    
    Gemini を使用する Vertex AI が質問に回答できない場合、Chat アプリは、その質問に対する答えが Chat スペースの履歴に見つからないというメッセージを投稿します。
    
    メッセージには、ユーザーがクリックできるアクセサリアクションボタンが常に含まれています。このボタンをクリックすると、Chat アプリはスペースマネージャーに @ メンションを送信し、回答を求めます。
Chat アプリは、Chat スペースのサブスクリプションが期限切れになるというライフサイクル通知を Google Workspace Events API から受信します。
1. Chat アプリは、Google Workspace Events API の subscriptions.patch メソッドを呼び出して、サブスクリプションの更新リクエストを送信します。
Chat アプリが Chat スペースから削除された場合:
1. Chat アプリは、Google Workspace Events API の subscriptions.delete メソッドを呼び出してサブスクリプションを削除します。
2. Chat アプリは、Firestore から Chat スペースのデータを削除します。

AI ナレッジアシスタント Chat アプリで使用されるプロダクトを確認する

AI ナレッジアシスタント Chat アプリは、次の Google Workspace と Google Cloud のプロダクトを使用します。

Gemini を使用した Vertex AI API: Gemini を活用した生成 AI プラットフォーム。AI ナレッジアシスタントチャットアプリは、Vertex AI API と Gemini を使用して、社員の質問を認識、理解し、回答します。
Chat API: メッセージなどのチャットインタラクションイベントを受信して応答する Google Chat アプリを開発するための API。AI ナレッジアシスタント Chat アプリは、Chat API を使用して次の処理を行います。
- Chat から送信された操作イベントを受信して応答します。
- スペースで送信されたメッセージを一覧表示します。
- ユーザーの質問への回答をスペースに投稿します。
- チャットでの表示方法を決定する属性（名前やアバター画像など）を設定します。
Google Workspace Events API: この API を使用すると、イベントに登録し、Google Workspace アプリケーション全体の変更通知を管理できます。AI ナレッジアシスタントの Chat アプリは、Google Workspace Events API を使用して、Chat スペースに投稿されたメッセージをリッスンします。これにより、質問が言及されていない場合でも、質問を検出して回答できます。
Firestore: サーバーレスのドキュメントデータベース。AI ナレッジアシスタントの Chat アプリは、Firestore を使用して、Chat スペースで送信されたメッセージに関するデータを保存します。
Pub/Sub: Pub/Sub は、メッセージを生成するサービスとそのメッセージを処理するサービスを切り離す、非同期でスケーラブルなメッセージングサービスです。AI ナレッジアシスタントの Chat アプリは、Pub/Sub を使用して Chat スペースからサブスクリプションイベントを受け取ります。
Eventarc: Eventarc を使用すると、基盤となるインフラストラクチャを実装、カスタマイズ、またはメンテナンスすることなく、イベントドリブンアーキテクチャを構築できます。AI ナレッジアシスタント Chat アプリは、Eventarc を使用して、Pub/Sub から Chat スペースと、サブスクリプションイベントを受信して処理する Cloud Functions の関数にイベントを転送します。
Cloud Functions: サーバーやランタイム環境を管理せずに、Chat のインタラクションイベントとサブスクリプションイベントに応答する単一目的のスタンドアロン関数を作成できる軽量のサーバーレスコンピューティングサービス。AI ナレッジアシスタントの Chat アプリは、次の 2 つの Cloud Functions の関数を使用します。
- app: Chat がインタラクションイベントを送信する HTTP エンドポイントをホストします。また、これらのイベントを処理して応答するロジックを実行するコンピューティングプラットフォームとしても機能します。
- eventsApp: Pub/Sub サブスクリプションからのメッセージなどの Chat スペースイベントを受信して処理します。
Cloud Functions は、次の Google Cloud プロダクトを使用してコンピューティングリソースを構築してホストします。
- Cloud Build: 自動ビルドを実行する、継続的インテグレーション、デリバリー、デプロイのためのフルマネージドプラットフォーム。
- Cloud Run: コンテナ化アプリを実行するためのフルマネージド環境。

環境を準備する

このセクションでは、Chat アプリ用の Google Cloud プロジェクトを作成して構成する方法について説明します。

Google Cloud プロジェクトを作成する

Google Cloud コンソール

Google Cloud コンソールで、メニュー > [IAM と管理] > [プロジェクトを作成] に移動します。
[プロジェクトの作成] に移動
[プロジェクト名] フィールドに、プロジェクトのわかりやすい名前を入力します。
省略可: プロジェクト ID を編集するには、[編集] をクリックします。プロジェクトの作成後にプロジェクト ID を変更することはできません。プロジェクトの存続期間中にニーズを満たす ID を選択してください。
[ロケーション] フィールドで [参照] をクリックして、プロジェクトの候補となるロケーションを表示します。[選択] をクリックします。
注意: Google Workspace 組織が見つからない
つまり、Google Workspace アカウントにログインしていないということです。Google Workspace デベロッパードキュメントに記載されている機能の一部は、組織に関連付けられたプロジェクトでのみ使用できます。
[作成] をクリックします。Google Cloud コンソールで [ダッシュボード] ページが開き、数分以内にプロジェクトが作成されます。

gcloud CLI

次のいずれかの開発環境で、Google Cloud CLI（gcloud）にアクセスします。

Cloud Shell: gcloud CLI がすでに設定されているオンラインターミナルを使用するには、Cloud Shell をアクティブにします。
Cloud Shell を有効にする
ローカルシェル: ローカル開発環境を使用するには、gcloud CLI をインストールして初期化します。
Cloud プロジェクトを作成するには、gcloud projects create コマンドを使用します。
```
gcloud projects create PROJECT_ID
```
作成するプロジェクトの ID を設定して、PROJECT_ID を置き換えます。

Cloud プロジェクトの課金を有効にする

Google Cloud コンソール

Google Cloud コンソールで、[お支払い] に移動します。メニュー アイコン > [お支払い] > [マイプロジェクト] をクリックします。
[マイプロジェクトのお支払い] に移動
[組織を選択] で、Google Cloud プロジェクトに関連付けられている組織を選択します。
プロジェクトの行で [アクション] メニュー（）を開き、[お支払い情報を変更] をクリックして、Cloud 請求先アカウントを選択します。
[アカウントを設定] をクリックします。

gcloud CLI

使用可能な請求先アカウントを一覧表示するには、次のコマンドを実行します。
```
gcloud billing accounts list
```
請求先アカウントを Google Cloud プロジェクトにリンクします。
```
gcloud billing projects link PROJECT_ID --billing-account=BILLING_ACCOUNT_ID
```
次のように置き換えます。
- PROJECT_ID は、課金を有効にする Cloud プロジェクトのプロジェクト ID です。
- BILLING_ACCOUNT_ID は、Google Cloud プロジェクトにリンクする請求先アカウント ID です。

API を有効にする

Google Cloud コンソール

Google Cloud コンソールで、Google Chat API、Vertex AI API、Cloud Functions API、Firestore API、Cloud Build API、Pub/Sub API、Google Workspace Events API、Eventarc API、Cloud Run Admin API を有効にします。

API を有効にする
正しい Cloud プロジェクトで API を有効にしていることを確認し、[次へ] をクリックします。
正しい API を有効にしていることを確認し、[有効にする] をクリックします。

gcloud CLI

必要に応じて、現在の Cloud プロジェクトを作成したプロジェクトに設定します。
```
gcloud config set project PROJECT_ID
```
PROJECT_ID は、作成した Cloud プロジェクトのプロジェクト ID に置き換えます。

Google Chat API、Vertex AI API、Cloud Functions API、Firestore API、Cloud Build API、Pub/Sub API、Google Workspace Events API、Eventarc API、Cloud Run Admin API を有効にします。

gcloud services enable chat.googleapis.com \
aiplatform.googleapis.com \
cloudfunctions.googleapis.com \
firestore.googleapis.com \
cloudbuild.googleapis.com \
pubsub.googleapis.com \
workspaceevents.googleapis.com \
eventarc.googleapis.com \
run.googleapis.com

認証と権限付与の設定

認証と認可により、Chat アプリは Google Workspace と Google Cloud のリソースにアクセスできます。

このチュートリアルでは、Google Chat アプリを社内で公開するため、プレースホルダ情報を使用しても問題ありません。Google Chat アプリを外部に公開する前に、同意画面のプレースホルダ情報を実際の情報に置き換えます。

Google Cloud コンソールで、メニュー > [API とサービス] > [OAuth 同意画面] に移動します。

[OAuth 同意画面] に移動
[ユーザーの種類] で [内部] を選択し、[作成] をクリックします。
[アプリ名] に「AI knowledge assistant」と入力します。
[ユーザーサポートメール] で、メールアドレスまたは適切な Google グループを選択します。
[デベロッパーの連絡先情報] にメールアドレスを入力します。
[保存して次へ] をクリックします。
[スコープを追加または削除] をクリックします。パネルが表示され、Cloud プロジェクトで有効にした各 API のスコープのリストが表示されます。
[スコープを手動で追加] に、次のスコープを貼り付けます。
- https://www.googleapis.com/auth/chat.messages
[表に追加] をクリックします。
[更新] をクリックします。
[保存して次へ] をクリックします。
アプリ登録の概要を確認し、[ダッシュボードに戻る] をクリックします。

OAuth クライアント ID を作成する

Google Cloud コンソールで、メニュー アイコン > [API とサービス] > [認証情報] に移動します。

[認証情報] に移動
[認証情報を作成] > [OAuth クライアント ID] をクリックします。
[アプリケーションの種類] > [ウェブアプリケーション] をクリックします。
[名前] フィールドに、認証情報の名前を入力します。この名前は Google Cloud コンソールにのみ表示されます。
[承認済みのリダイレクト URI] の下の [URI を追加] をクリックします。
[URI 1] に次のように入力します。
```
https://REGION-PROJECT_ID.cloudfunctions.net/app/oauth2
```
次のように置き換えます。
- REGION: Cloud Functions の関数のリージョン（us-central1 など）。後で 2 つの Cloud Functions を作成するときに、そのリージョンをこの値に設定する必要があります。
- PROJECT_ID: 作成した Cloud プロジェクトのプロジェクト ID。
[作成] をクリックします。
[OAuth クライアントを作成しました] ウィンドウで、[JSON をダウンロード] をクリックします。
ダウンロードしたファイルに client_secrets.json という名前を付けて保存します。後で 2 つの Cloud Functions を作成するとき、各デプロイに client_secrets.json ファイルを含めます。
[OK] をクリックします。

Pub/Sub トピックを作成する

Pub/Sub トピックは Google Workspace Events API と連携して、メッセージなどの Chat スペースのイベントをサブスクライブし、Chat アプリにリアルタイムで通知します。

Pub/Sub トピックを作成する方法は次のとおりです。

Google Cloud コンソール

Google Cloud コンソールで、メニュー アイコン > [Pub/Sub] に移動します。

[Pub/Sub] に移動
[トピックを作成] をクリックします。
[トピック ID] に「events-api」と入力します。
[デフォルトのサブスクリプションを追加する] の選択を解除します。
[暗号化] で、[Google が管理する暗号鍵] を選択します。
[作成] をクリックします。Pub/Sub トピックが表示されます。
この Pub/Sub トピックと Google Workspace Events API を連携させるには、Chat IAM ユーザーに Pub/Sub トピックへの投稿権限を付与します。
1. [events-api] パネルの [権限] で、[プリンシパルを追加] をクリックします。
2. [プリンシパルの追加] の [新しいプリンシパル] に「[email protected]」と入力します。
3. [ロールを割り当て] の [ロールを選択] で、[Pub/Sub] > [Pub/Sub パブリッシャー] を選択します。
4. [保存] をクリックします。

gcloud CLI

トピック ID events-api の Pub/Sub トピックを作成します。
```
gcloud pubsub topics create events-api
```

Chat IAM ユーザーに、Pub/Sub トピックに投稿する権限を付与します。

gcloud pubsub topics add-iam-policy-binding events-api \
--member='serviceAccount:[email protected]' \
--role='roles/pubsub.publisher'

Firestore データベースを作成する

Firestore データベースは永続化され、メッセージなどの Chat スペースからデータを取得します。データモデルは定義しません。これは、model/message.js ファイルと services/firestore-service.js ファイルによってサンプルコードで暗黙的に設定されます。

AI ナレッジアシスタント Chat アプリのデータベースは、 コレクションに編成された ドキュメントに基づく NoSQL データモデルを使用します。詳細については、Firestore データモデルをご覧ください。

次の図は、AI ナレッジアシスタント Chat アプリのデータモデルの概要を示しています。

Firestore データベースのデータモデル。

ルートには次の 2 つのコレクションが含まれています。

spaces。各ドキュメントは、Chat アプリが追加された Chat スペースを表します。各メッセージは、messages サブコレクション内のドキュメントで表されます。
users。各ドキュメントは、Chat アプリを Chat スペースに追加したユーザーを表します。

コレクション、ドキュメント、フィールドの定義を表示する

`spaces`

AI ナレッジアシスタント Chat アプリを含む Chat スペース。

フィールド
`Document ID`	`String` 特定のスペースの一意の ID。Chat API でのスペースのリソース名の一部。
`messages`	`Subcollection of Documents (messages)` Chat スペースで送信されたメッセージ。Firebase の `message` の `Document ID` に対応します。
`spaceName`	`String` Chat API 内のスペースの一意の名前。Chat API のスペースのリソース名に対応します。

`messages`

Chat スペースで送信されたメッセージ。

フィールド
`Document ID`	`String` 特定のメッセージの一意の ID。
`name`	`String` Chat API 内のメッセージの一意の名前。Chat API のメッセージのリソース名に対応しています。
`text`	`String` メッセージのテキスト本文。
`time`	`String (Timestamp format)` メッセージが作成された時刻。

`users`

AI ナレッジアシスタントの Chat アプリを Chat スペースに追加したユーザー。

フィールド
`Document ID`	`String` 特定ユーザーの一意の ID。
`accessToken`	`String` OAuth 2.0 ユーザー認可時に付与されたアクセストークン。Google Workspace API の呼び出しに使用されます。
`refreshToken`	`String` OAuth 2.0 ユーザー認証中に付与された更新トークン。

Firestore データベースを作成する方法は次のとおりです。

Google Cloud コンソール

Google Cloud コンソールで、メニュー > [Firestore] に移動します。

Firestore に移動
[データベースを作成] をクリックします。
[Firestore モードの選択] で、[ネイティブモード] をクリックします。
[続行] をクリックします。
データベースを構成します。
1. [データベースに名前を付ける] で、[データベース ID] は (default) のままにします。
2. [ロケーションタイプ] で [リージョン] を選択します。
3. [リージョン] で、データベースのリージョン（us-central1 など）を指定します。最適なパフォーマンスを得るには、Chat アプリの Cloud Functions と同じロケーションまたは近くのロケーションを選択します。
[データベースを作成] をクリックします。

gcloud CLI

ネイティブモードで Firestore データベースを作成します。
```
gcloud firestore databases create \
--location=LOCATION \
--type=firestore-native
```
LOCATION は、Firestore リージョンの名前（us-central1 など）に置き換えます。パフォーマンスを最適にするには、Chat アプリの Cloud Functions と同じロケーションまたは近いロケーションを選択します。

Chat アプリを作成してデプロイする

Google Cloud プロジェクトが作成されて構成されたので、Chat アプリをビルドしてデプロイする準備が整いました。このセクションでは、次の操作を行います。

2 つの Cloud Functions を作成してデプロイします。1 つは Chat インタラクションイベントに応答し、もう 1 つは Pub/Sub イベントに応答します。
Google Chat API の構成ページで Chat アプリを作成してデプロイします。

Cloud Functions の関数を作成してデプロイする

このセクションでは、次の 2 つの Cloud Functions を作成してデプロイします。

app: Chat から HTTP リクエストとして受信したイベントに応答する Chat アプリのコードをホストして実行します。
eventsApp: Pub/Sub からのメッセージなどの Chat スペースイベントを受信して処理します。

これらの Cloud Functions を組み合わせて、AI ナレッジアシスタント Chat アプリのアプリケーションロジックを作成します。

必要に応じて、Cloud Functions を作成する前に、GitHub でホストされているサンプルコードを確認して、よく理解してください。

GitHub で表示

`app` を作成してデプロイする

Google Cloud コンソール

GitHub からコードを zip ファイルとしてダウンロードします。

zip ファイルをダウンロード
ダウンロードした ZIP ファイルを展開します。

抽出されたフォルダには、Google Workspace サンプルリポジトリ全体が含まれています。
抽出したフォルダで、google-chat-samples-main/node/ai-knowledge-assistant ディレクトリに移動します。
google-chat-samples/node/ai-knowledge-assistant ディレクトリに、認証と承認のために OAuth クライアント ID 認証情報を作成したときにダウンロードした client_secrets.json ファイルを追加します。
ai-knowledge-assistant フォルダの内容を zip ファイルに圧縮します。

ZIP ファイルのルートディレクトリには、次のファイルとフォルダが含まれている必要があります。
- .gcloudignore
- .gitignore
- README.md
- deploy.sh
- env.js
- events_index.js
- http_index.js
- index.js
- client_secrets.json
- package-lock.json
- package.json
- controllers/
- model/
- services/
- test/
Google Cloud コンソールで、メニュー > [Cloud Functions] に移動します。

Cloud Functions に移動

Chat アプリの Google Cloud プロジェクトが選択されていることを確認します。
[ 関数を作成] をクリックします。
[関数の作成] ページで、関数を設定します。
1. [環境] で、[Cloud Run Function] を選択します。
2. [関数名] に「app」と入力します。
3. [リージョン] で、us-central1 などのリージョンを選択します。このリージョンは、認証と承認のために OAuth クライアント ID 認証情報を作成したときに承認済みリダイレクト URI で設定したリージョンと一致している必要があります。
4. [トリガーのタイプ] で、[HTTPS] を選択します。
5. [認証] で、[未認証の呼び出しを許可] を選択します。
6. [次へ] をクリックします。
[ランタイム] で、[Node.js 20] を選択します。
[エントリポイント] で、デフォルトのテキストを削除し、「app」と入力します。
[ソースコード] で [ZIP アップロード] を選択します。
[転送先バケット] で、バケットを作成するか、バケットを選択します。
1. [探す] をクリックします。
2. バケットを選択します。
3. [選択] をクリックします。
Google Cloud は ZIP ファイルをアップロードし、このバケットにコンポーネントファイルを抽出します。Cloud Functions は、コンポーネントファイルを Cloud Functions にコピーします。
[ZIP ファイル] で、GitHub からダウンロードして解凍し、再圧縮した zip ファイルをアップロードします。
1. [探す] をクリックします。
2. zip ファイルに移動して選択します。
3. [開く] をクリックします。
[デプロイ] をクリックします。

[Cloud Functions の詳細] ページが開き、関数が表示され、2 つの進行状況インジケーター（ビルドとサービス用のインジケーター）が表示されます。両方の進行状況インジケーターが消えてチェックマークに置き換えられると、関数はデプロイされ、使用できる状態になります。
サンプルコードを編集して定数を設定します。
1. [Cloud Functions の関数の詳細] ページで、[編集] をクリックします。
2. [次へ] をクリックします。
3. [ソースコード] で [インラインエディタ] を選択します。
4. インラインエディタで env.js ファイルを開いて編集します。
  1. project の値を Cloud プロジェクト ID に設定します。
  2. location の値を Cloud Functions のリージョン（us-central1 など）に設定します。
[デプロイ] をクリックします。

gcloud CLI

GitHub からコードのクローンを作成します。

git clone https://github.com/googleworkspace/google-chat-samples.git

この AI ナレッジアシスタント Chat アプリのコードが格納されているディレクトリに切り替えます。
```
cd google-chat-samples/node/ai-knowledge-assistant
```
認証と認可用の OAuth クライアント ID 認証情報を作成したときにダウンロードした client_secrets.json ファイルを google-chat-samples/node/ai-knowledge-assistant ディレクトリに追加します。
env.js ファイルを編集して環境変数を設定します。
1. project の値を Cloud プロジェクト ID に設定します。
2. location の値を Cloud Functions のリージョン（us-central1 など）に設定します。
Cloud Functions 関数を Google Cloud にデプロイします。
```
gcloud functions deploy app \
--gen2 \
--region=REGION \
--runtime=nodejs20 \
--source=. \
--entry-point=app \
--trigger-http \
--allow-unauthenticated
```
REGION は、env.js ファイルで設定されている値（us-central1 など）と一致するように、Cloud Functions の関数のリージョンの値に置き換えます。

`eventsApp` を作成してデプロイする

Google Cloud コンソール

Google Cloud コンソールで、メニュー > [Cloud Functions] に移動します。

Cloud Functions に移動

Chat アプリの Google Cloud プロジェクトが選択されていることを確認します。
[ 関数を作成] をクリックします。
[関数の作成] ページで、関数を設定します。
1. [環境] で、[Cloud Run Function] を選択します。
2. [関数名] に「eventsApp」と入力します。
3. [リージョン] で、us-central1 などのリージョンを選択します。このリージョンは、認証と承認のために OAuth クライアント ID 認証情報を作成したときに承認済みリダイレクト URI で設定したリージョンと一致している必要があります。
4. [トリガーのタイプ] で [Cloud Pub/Sub] を選択します。
5. [Cloud Pub/Sub トピック] で、作成した Pub/Sub トピック名を選択します。このトピック名は projects/PROJECT/topics/events-api の形式で、PROJECT は Cloud プロジェクト ID です。
6. 「Service account(s) might not have enough permissions to deploy the function with the selected trigger.」で始まるメッセージが表示された場合は、[Grant All] をクリックします。
7. [次へ] をクリックします。
[ランタイム] で [Node.js 20] を選択します。
[エントリポイント] で、デフォルトのテキストを削除して eventsApp と入力します。
[ソースコード] で、[Cloud Storage の ZIP] を選択します。
[Cloud Storage のロケーション] で [参照] をクリックします。
app Cloud Functions の関数を作成するときに ZIP ファイルをアップロードしたバケットを選択します。
アップロードした ZIP ファイルをクリックします。
[選択] をクリックします。
[デプロイ] をクリックします。

[Cloud Functions の詳細] ページが開き、関数と 3 つの進行状況インジケーター（ビルド用、サービス用、トリガー用）が表示されます。3 つの進行状況インジケーターがすべて消えてチェックマークに置き換えられると、関数はデプロイされ、使用できる状態になります。
サンプルコードを編集して定数を設定します。
1. [Cloud Functions の関数の詳細] ページで、[編集] をクリックします。
2. [次へ] をクリックします。
3. [ソースコード] で [インラインエディタ] を選択します。
4. インラインエディタで env.js ファイルを開いて編集します。
  1. project の値を Cloud プロジェクト ID に設定します。
  2. location の値を Cloud Functions のリージョン（us-central1 など）に設定します。
[デプロイ] をクリックします。

gcloud CLI

gcloud CLI で、まだ移動していない場合は、GitHub からクローンを作成したこの AI ナレッジアシスタント Chat アプリのコードが格納されているディレクトリに移動します。
```
cd google-chat-samples/node/ai-knowledge-assistant
```
google-chat-samples/node/ai-knowledge-assistant ディレクトリに、認証と承認のために OAuth クライアント ID 認証情報を作成したときにダウンロードした client_secrets.json ファイルを追加します。
env.js ファイルを編集して環境変数を設定します。
1. project の値を Cloud プロジェクト ID に設定します。
2. location の値を Cloud Functions のリージョン（us-central1 など）に設定します。
Cloud Functions の関数を Google Cloud にデプロイします。
```
gcloud functions deploy eventsApp \
--gen2 \
--region=REGION \
--runtime=nodejs20 \
--source=. \
--entry-point=eventsApp \
--trigger-topic=events-api
```
REGION は、env.js ファイルで設定されている値（us-central1 など）と一致するように、Cloud Functions の関数のリージョンの値に置き換えます。

`app` Cloud Functions 関数のトリガー URL をコピーします。

app Cloud Functions の関数のトリガー URL は、次のセクションで Google Cloud コンソールで Chat アプリを構成するときに貼り付けます。

Google Cloud コンソール

Google Cloud コンソールで、メニュー > [Cloud Functions] に移動します。

Cloud Functions に移動
Cloud Functions のリストの [名前] 列で、[app] をクリックします。
[トリガー] をクリックします。
URL をコピーします。

gcloud CLI

app Cloud Functions の関数を記述します。
```
gcloud functions describe app
```
url プロパティをコピーします。

Google Cloud コンソールで Chat アプリを構成する

このセクションでは、Google Cloud コンソールで Chat API を構成し、Chat アプリの名前や、Chat インタラクションイベントを送信する Chat アプリの Cloud Functions の関数のトリガー URL などの Chat アプリに関する情報を設定する方法について説明します。

Google Cloud コンソールで、メニュー > [その他のプロダクト] > [Google Workspace] > [プロダクトライブラリ] > [Google Chat API] > [管理] > [構成] をクリックします。

Chat API の構成に移動
[アプリ名] に「AI knowledge assistant」と入力します。
[アバターの URL] に「https://fonts.gstatic.com/s/i/short-term/release/googlesymbols/live_help/default/24px.svg」と入力します。
[説明] に「Answers questions with AI」と入力します。
[インタラクティブ機能を有効にする] をクリックしてオンにします。
[機能] で、[スペースとグループの会話に参加する] を選択します。
[接続設定] で [HTTP エンドポイント URL] を選択します。
[HTTP エンドポイント URL] に、https://REGION-PROJECT_ID.cloudfunctions.net/app という形式で app Cloud Functions の関数のトリガー URL を貼り付けます。ここで、REGION は Cloud Functions の関数のリージョン（us-central1 など）で、PROJECT_ID は作成した Cloud プロジェクトのプロジェクト ID です。
[公開設定] で [Workspace ドメイン内の特定のユーザーとグループにこの Chat 用アプリの利用を許可する] を選択し、メールアドレスを入力します。
必要に応じて、[ログ] で [エラーを Logging にロギング] を選択します。
[保存] をクリックします。構成が保存されたというメッセージが表示されたら、Chat アプリをテストする準備が整っています。

Chat アプリをテストする

AI ナレッジアシスタントの Chat アプリが回答できる質問を行い、メッセージを使用して Chat スペースで AI ナレッジアシスタントの Chat アプリをテストします。

AI ナレッジアシスタントのチャットアプリをテストする方法をいくつかご紹介します。

AI ナレッジアシスタント Chat アプリを既存の Chat スペースに追加し、そのスペースに関連する質問をします。
Chat スペースを作成し、データソースとして使用するメッセージをいくつか投稿します。Answer 20 common onboarding questions employees ask their teams. のようなプロンプトを使用して、Gemini からメッセージを取得できます。または、Chat での開発の概要ガイドのいくつかの段落を貼り付けて、それについて質問することもできます。

このチュートリアルでは、Chat スペースを作成して、Chat での開発の概要ガイドにあるいくつかの段落を貼り付けます。

Google Chat を開きます。

Google Chat にアクセス
Chat スペースを作成するには:
1. [新しいチャット] > [スペースを作成] をクリックします。
2. [Space name] に「Testing AI knowledge assistant app」と入力します。
3. [このスペースの用途] で [コラボレーション] を選択します。
4. [アクセス設定] で、スペースにアクセスできるユーザーを選択します。
5. [作成] をクリックします。
データソースとして使用するメッセージを追加します。
1. ウェブブラウザで、Chat を使用した開発の概要ガイドにアクセスします。
2. ガイドのコンテンツをコピーして、作成した Chat スペースに貼り付けます。
AI ナレッジアシスタント Chat アプリを追加します。
1. メッセージの入力バーに「@AI knowledge assistant」と入力し、表示された候補メニューで AI ナレッジアシスタントの Chat アプリを選択し、enter キーを押します。
2. AI ナレッジアシスタント Chat アプリをスペースに追加するかどうかを尋ねるメッセージが表示されます。[スペースに追加] をクリックします。
3. Chat アプリをスペースに初めて追加する場合は、Chat アプリの認証と認可を構成する必要があります。
  1. [構成] をクリックします。
  2. 新しいブラウザウィンドウまたはタブが開き、Google アカウントの選択を求められます。テストに使用するアカウントを選択します。
  3. AI ナレッジアシスタントのチャットアプリがリクエストする権限を確認します。権限を付与するには、[許可] をクリックします。
  4. 「You may close this page now.」というメッセージが表示されます。ブラウザのウィンドウまたはタブを閉じて、チャットスペースに戻ります。
質問する:
1. メッセージ作成バーに、What are Google Chat apps? などの質問を入力します。
2. AI ナレッジアシスタント Chat アプリが回答します。
3. 回答が正確でない場合や十分でない場合は、AI の会話履歴の改善に役立てるために、必要に応じて [ ヘルプ] をクリックします。AI ナレッジアシスタント Chat アプリは、スペース管理者に言及し、質問に回答するよう依頼します。次回、AI ナレッジアシスタント Chat アプリが回答を把握します。

考慮事項、代替アーキテクチャの選択、次のステップ

このセクションでは、AI ナレッジアシスタント Chat アプリを構築する他の方法について説明します。

Firestore、Cloud Storage、または Chat API で List Messages を呼び出す

このチュートリアルでは、Chat アプリが質問に回答するたびに Chat API で Message リソースの list メソッドを呼び出すよりもパフォーマンスが向上するため、メッセージなどの Chat スペースのデータを Firestore データベースに保存することをおすすめします。さらに、list messages を繰り返し呼び出すと、Chat アプリで API 割り当て上限に達する可能性があります。

ただし、Chat スペースの会話履歴が長くなりすぎると、Firestore の使用コストが増加する可能性があります。

Firestore の代わりに Cloud Storage を使用することもできます。AI ナレッジアシスタント Chat アプリがアクティブな各スペースには、独自のオブジェクトが割り当てられます。各オブジェクトは、スペース内のすべてのメッセージを含むテキストファイルです。このアプローチの利点は、テキストファイルのコンテンツ全体を Gemini を使用して Vertex AI に一度にフィードできることです。欠点は、Cloud Storage 内のオブジェクトに追加できないため、会話履歴を更新する作業が増えることです。この方法は、メッセージ履歴を定期的に更新する場合は意味がありませんが、メッセージ履歴を定期的に（たとえば週に 1 回）バッチ更新する場合は適しています。

トラブルシューティング

Google Chat アプリまたはカードからエラーが返されると、Chat インターフェースに「エラーが発生しました」というメッセージが表示されます。または「リクエストを処理できません」というメッセージが表示されます。Chat UI にエラーメッセージが表示されない場合でも、Chat アプリまたはカードで予期しない結果が生成されることがあります（カードメッセージが表示されないなど）。

Chat UI にエラーメッセージが表示されない場合がありますが、Chat 用アプリのエラーロギングが有効になっている場合は、説明的なエラーメッセージとログデータを使用してエラーを修正できます。エラーの表示、デバッグ、修正については、Google Chat エラーのトラブルシューティングと修正をご覧ください。

クリーンアップ

このチュートリアルで使用したリソースについて、Google Cloud アカウントに課金されないようにするには、Cloud プロジェクトを削除することをおすすめします。

注意: プロジェクトを削除すると、次のような影響があります。

プロジェクト内のすべてのものが削除されます。このチュートリアルで既存のプロジェクトを使用した場合、それを削除すると、そのプロジェクトで行った他の作業もすべて削除されます。
カスタムプロジェクト ID が失われます。このプロジェクトを作成したときに、将来使用するカスタムプロジェクト ID を作成した可能性があります。appspot.com の URL など、プロジェクト ID を使用する URL を保持するには、プロジェクト全体を削除するのではなく、プロジェクト内の選択したリソースを削除します。

複数のチュートリアルとクイックスタートを実施する予定がある場合は、プロジェクトを再利用すると、プロジェクトの割り当て上限を超えないようにできます。

Google Cloud コンソールで、[リソースの管理] ページに移動します。メニュー アイコン > [IAM と管理] > [リソースの管理] をクリックします。
Resource Manager に移動
プロジェクトリストで、削除するプロジェクトを選択し、[削除] をクリックします。
ダイアログでプロジェクト ID を入力し、[シャットダウン] をクリックしてプロジェクトを削除します。

Gemini AI Chat アプリを使用して、Chat の会話内容に基づいて質問に回答できます

前提条件

目標

アーキテクチャ

AI ナレッジ アシスタント Chat アプリで使用されるプロダクトを確認する

環境を準備する

Google Cloud プロジェクトを作成する

Google Cloud コンソール

gcloud CLI

Cloud プロジェクトの課金を有効にする

Google Cloud コンソール

gcloud CLI

API を有効にする

Google Cloud コンソール

gcloud CLI

認証と権限付与の設定

OAuth 同意画面を構成し、スコープを指定してアプリを登録する

OAuth クライアント ID を作成する

Pub/Sub トピックを作成する

Google Cloud コンソール

gcloud CLI

Firestore データベースを作成する

コレクション、ドキュメント、フィールドの定義を表示する

spaces

messages

users

Google Cloud コンソール

gcloud CLI

Chat アプリを作成してデプロイする

Cloud Functions の関数を作成してデプロイする

app を作成してデプロイする

Google Cloud コンソール

gcloud CLI

eventsApp を作成してデプロイする

Google Cloud コンソール

gcloud CLI

app Cloud Functions 関数のトリガー URL をコピーします。

Google Cloud コンソール

gcloud CLI

Google Cloud コンソールで Chat アプリを構成する

Chat アプリをテストする

考慮事項、代替アーキテクチャの選択、次のステップ

Firestore、Cloud Storage、または Chat API で List Messages を呼び出す

トラブルシューティング

クリーンアップ

関連トピック

AI ナレッジアシスタント Chat アプリで使用されるプロダクトを確認する

`spaces`

`messages`

`users`

`app` を作成してデプロイする

`eventsApp` を作成してデプロイする

`app` Cloud Functions 関数のトリガー URL をコピーします。