PaLM 2 APIを使ってtext-bisonモデルに感情分析させてみた
クラウドエース宮崎です。 蒸し暑い日々が続きますが、皆さん夏を楽しんでいますでしょうか。私は早く涼しくなって欲しいです。 ということで、今回は6月9日にGAとなったVertex AIのPaLM 2 API for text-bisonを利用してサクッとこんな憂鬱な感情を分析してみたいと思います。 はじめに 本記事の趣旨は、「GAになったばかりのPaLM APIをとりあえず活用してみた」といったものになります。 実用的ではないので、Vertex AIのGenerative AIに興味があって、触ってみたいといったライトユーザー向けの記事になります。 PaLM 2 APIとは PaLM 2 APIは、テキストデータの言語モデリングに特化したAPIです。PaLM 2は、Googleが開発した大規模なプレトレーニング言語モデル（LLM）であり、PaLM 2 APIを使用することで、パフォーマンスの
Googleの生成AI、PaLM 2をSlack連携して社内ツールとして導入してみた - G-gen Tech Blog
G-gen のタナです。Google Cloud (旧称 GCP) の生成 AI (Generative AI) である PaLM 2 を用いて、Slackと連携した簡易的なチャットボットの PoC を行いました。 はじめに 前提知識と事前準備 PaLM 2 Slack App Python Slack SDK Google App Engine APIの有効化 権限周りの設定 検証 概要と構成図 App Engine へのデプロイ 必要なファイル 1. requirements.txt 2. app.yaml 3. app.py 実行結果 Slack を介して PaLM 2 を活用するユーザー体験 BigQuery によるプロンプト履歴の分析 デプロイの手順 1. Slackのシークレット取得 2. シークレットをSecret Managerで保持 3. Cloud Loggingの設定
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