Googleはプログラミング言語Goで効率的に自然言語処理や生成AIアプリを構築できるフレームワーク「Genkit for Go」を発表した。
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2024年7月17日(米国時間)、Googleは「Genkit for Go」を発表した。Googleの説明は以下の通りだ。
Genkit for Goは、GoネイティブでAI(人工知能)を搭載したアプリやクラウドサービスを構築するためのオープンソースフレームワークだ。なお、既にGenkitのNode.js対応版もリリースされている。2024年7月現在はα版を公開している。
「Genkit」のライブラリやツールを、Goの利点である高いパフォーマンスと同時実行性と組み合わせることにより、生成AIアプリを作成できる。ユースケースとして次のようなものが挙げられる。
より良いAI生成結果を得るためには、モデル、設定、プロンプト、出力形状を慎重に検討する必要がある。Genkitは、プロンプトエンジニアリングプロセスを合理化するシンプルなファイル形式である「Dotprompt」を提供する。
Dotpromptを使用すると、豊富なプロンプトテンプレート、入出力スキーマ、モデル選択、モデル設定オプションの全てを単一の.promptファイル内で定義できる。これにより、プロンプトに関する全ての設定を一元的に管理し、Goのソースコードと共にプロンプトのテスト、バージョン管理、デプロイが簡単にできるようになる。
Genkit for Goの中核は、軽量でプロバイダーに依存しないフレームワークだ。Googleやサードパーティーが提供する特定のモデル、ベクトルデータベース、クラウドサービスとシームレスに統合するためのプラグインを提供している。
Genkit for Goでは、2024年7月時点で以下のプラグインが提供されている。
Genkitのプラグインは、あらゆるモデル、ベクターデータベース、評価ツールなどに対してオープンで拡張可能であるように設計されている。
AIを搭載したアプリの構築には、効果的なプロンプトの作成、予測不可能な出力のデバッグ、検索プロセス最適化などの特有の課題が伴う。このような複雑な作業には、一般的なIDE(統合開発環境)ユーティリティーを超える専用のツールが役立つ。
Genkitには、コマンドラインインタフェース(CLI)とブラウザベースの開発者向けUIが用意されている。これらのツールは、生成AIアプリの開発を効率化し、合理化するのに役立つ。
「Visual Studio Code」や「Project IDX」で作業する場合は、IDEの統合ブラウザでGenkitの開発者向けUIを開くことで、コードと開発者UIを並べて表示して作業できる。
デプロイの準備ができたら、Genkitを使用して本番環境でAIアプリを監視し、期待通りにユーザーにサービスを提供していることを確認できる。GenkitのGoogle Cloudテレメトリープラグインを使用すると、AI搭載アプリのログ、メトリクス、トレースをGoogle Cloudのオペレーションスイートに簡単にエクスポートできる。
Genkitの監視、収集機能は広く使用されている「OpenTelemetry」を通じて実装されており、多くの一般的なオブザーバビリティプラットフォームと統合できる。
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