Google Gemini (Independent Publisher) (プレビュー)

高度な AI マルチモーダル コンテンツ生成機能を提供する、Google Gemini 用のカスタム コネクタ。Gemini は、Google DeepMind によって開発されたマルチモーダル大規模言語モデルのファミリーであり、LaMDA および PaLM 2 の後継として機能します。 Gemini Ultra、Gemini Pro、Gemini Nanoで構成され、2023 年 12 月 6 日に発表されました

このコネクタは、次の製品および地域で利用可能です:

Service	クラス	地域
Logic Apps	標準	以下を除くすべての Logic Apps 地域 :      -   Azure 政府の地域      -   Azure 中国の地域      -   国防総省 (DoD)
Power Automate	プレミアム	以下を除くすべての Power Automate 地域 :      -   US Government (GCC)      -   US Government (GCC High)      -   21 Vianet が運用する中国のクラウド      -   米国国防総省 (DoD)
Power Apps	プレミアム	以下を除くすべての Power Apps 地域 :      -   US Government (GCC)      -   US Government (GCC High)      -   21 Vianet が運用する中国のクラウド      -   米国国防総省 (DoD)

お問い合わせ先
件名	Priyaranjan KS、Vidya Sagar Alti [Tata Consultancy Services]
[URL]	https://www.tcs.com
メール	priyaranjan.sathyavrathan@tcs.com

Connector Metadata
発行者	Priyaranjan KS、Vidya Sagar Alti [Tata Consultancy Services]
Web サイト	https://ai.google.dev/
プライバシー ポリシー	https://policies.google.com/privacy
カテゴリー	AI

接続を作成する

コネクタは、次の認証タイプをサポートしています:

既定	接続を作成するためのパラメーター。	すべての地域	共有不可

既定

適用できるもの: すべての領域

接続を作成するためのパラメーター。

これは共有可能な接続ではありません。 パワー アプリが別のユーザーと共有されている場合、別のユーザーは新しい接続を明示的に作成するように求められます。

件名	タイプ	内容	必要
API キー	securestring	この API の API キー	True

調整制限

名前	呼び出し	更新期間
接続ごとの API 呼び出し	100	60 秒

アクション

すべてのモデルを取得する	使用可能なすべてのモデルとその詳細の一覧を取得します。
カウント トークン	生成言語モデルを使用して、指定されたテキスト内のトークンの数をカウントします。
ストリーム コンテンツを生成する	既定では、モデルは生成プロセス全体が完了した後に応答を返します。 全体の結果を待たずに、代わりにストリーミングを使用して部分的な結果を処理することで、より高速な対話を実現できます。
テキスト コンテンツを生成する	入力メッセージが与えられた場合、モデルからテキスト応答を生成します。
バッチ埋め込みを生成する	テキスト コンテンツのバッチの埋め込みベクトルを生成します。
マルチモーダル コンテンツを生成する	入力メッセージと画像または動画が与えられた場合、モデルから応答を生成します。
モデルの詳細を取得する	指定されたモデル名に基づいて、特定のモデルの詳細を取得します。
埋め込みを生成する	このエンドポイントは、提供されたテキスト コンテンツの埋め込みベクトルを生成するように設計されており、テキストの類似性、分類、クラスタリングなどのさまざまな自然言語処理タスクに使用できます。

すべてのモデルを取得する

操作 ID:

getAllModels

使用可能なすべてのモデルとその詳細の一覧を取得します。

パラメーター

名前	キー	必須	型	説明
API Version	apiVersion	True	string	API バージョン。例 - 'v1beta'。

戻り値

名前	パス	型	説明
モデル	models	array of object
名称	models.name	string	モデルの一意識別子。
version	models.version	string	モデルのバージョン。
displayName	models.displayName	string	モデルの表示名。
description	models.description	string	モデルの説明。
inputTokenLimit	models.inputTokenLimit	integer	モデルが処理できる入力トークンの最大数。
outputTokenLimit	models.outputTokenLimit	integer	モデルが生成できる出力トークンの最大数。
supportedGenerationMethods	models.supportedGenerationMethods	array of string	モデルでサポートされている生成方法の一覧。
温度	models.temperature	number	モデルの既定の温度設定。 すべてのモデルに存在するわけではありません。
topP	models.topP	number	モデルの既定の topP 設定。 すべてのモデルに存在するわけではありません。
topK	models.topK	number	モデルの既定の topK 設定。 すべてのモデルに存在するわけではありません。

カウント トークン

操作 ID:

countTokens

生成言語モデルを使用して、指定されたテキスト内のトークンの数をカウントします。

パラメーター

名前	キー	必須	型	説明
API Version	apiVersion	True	string	ビジョン エンドポイントに使用する API バージョン。例 - 'v1beta'
モデル名	modelName	True	string	モデル名、例 - 'gemini-pro'。
Text	text		string	必須。 トークン数が決定されるテキスト コンテンツ。

戻り値

名前	パス	型	説明
totalTokens	totalTokens	integer	提供されたテキスト内のトークンの合計数。

ストリーム コンテンツを生成する

操作 ID:

generateStreamContent

既定では、モデルは生成プロセス全体が完了した後に応答を返します。 全体の結果を待たずに、代わりにストリーミングを使用して部分的な結果を処理することで、より高速な対話を実現できます。

パラメーター

名前	キー	必須	型	説明
API Version	apiVersion	True	string	API バージョン。例 - 'v1beta'。
モデル名	modelName	True	string	モデル名、例 - 'gemini-pro'。
役割	role		string	コンテンツのプロデューサー。 「ユーザー」または「モデル」のいずれかである必要があります
Text	text		string	必須。 処理されるテキスト コンテンツ。
カテゴリー	category		string	オプション。 フィルタリングするコンテンツのカテゴリ。
Threshold	threshold		string	オプション。 コンテンツ フィルタリングのしきい値レベル。
温度	temperature		number	オプション。 応答のランダム性を制御します。 値が大きいほど、より多様な応答が得られます。
最大出力トークン	maxOutputTokens		integer	オプション。 生成されたコンテンツ内のトークンの最大数。
最上位 P	topP		number	オプション。 応答の多様性を制御します。 値が大きいほど、より多様な応答が得られます。
最上位 K	topK		integer	オプション。 各ステップで考慮される可能性が高いトークンの数を制限します。
候補者数	candidateCount		integer	オプション。 生成する応答候補の数。
停止シーケンス	stopSequences		array of string	オプション。テキスト出力の生成を停止する文字シーケンスのセット。

戻り値

名前	パス	型	説明
		array of object
候補者	candidates	array of object
パーツ	candidates.content.parts	array of object
text	candidates.content.parts.text	string
role	candidates.content.role	string
finishReason	candidates.finishReason	string
index	candidates.index	integer
safetyRatings	candidates.safetyRatings	array of object
category	candidates.safetyRatings.category	string
確率	candidates.safetyRatings.probability	string
safetyRatings	promptFeedback.safetyRatings	array of object
category	promptFeedback.safetyRatings.category	string
確率	promptFeedback.safetyRatings.probability	string

テキスト コンテンツを生成する

操作 ID:

GenerateTextContent

入力メッセージが与えられた場合、モデルからテキスト応答を生成します。

パラメーター

名前	キー	必須	型	説明
API Version	apiVersion	True	string	エンドポイントで使用する API バージョン。 例 - v1beta
モデル名	modelName	True	string	テキスト生成に使用するモデルの名前。 例 - gemini-pro
役割	role		string	オプション。 コンテンツのプロデューサー。 「ユーザー」または「モデル」のいずれかである必要があります
Text	text	True	string	必須。応答を生成するためのテキスト。
カテゴリー	category		string	オプション。フィルタリングするコンテンツのカテゴリ。
Threshold	threshold		string	オプション。指定されたカテゴリのコンテンツをフィルタリングするためのしきい値。
最大出力トークン	maxOutputTokens		integer	オプション。テキスト候補に含まれるトークンの最大数。
温度	temperature		number	オプション。テキスト出力のランダム性を制御します。
最上位 P	topP		number	オプション。サンプリング時に考慮するトークンの最大累積確率。
最上位 K	topK		integer	オプション。サンプリング時に考慮するトークンの最大数。
候補者数	candidateCount		integer	オプション。 生成する応答候補の数。
停止シーケンス	stopSequences		array of string	オプション。テキスト出力の生成を停止する文字シーケンスのセット。

戻り値

名前	パス	型	説明
候補者	candidates	array of object
パーツ	candidates.content.parts	array of object
text	candidates.content.parts.text	string
finishReason	candidates.finishReason	string
index	candidates.index	integer
safetyRatings	candidates.safetyRatings	array of object
category	candidates.safetyRatings.category	string
確率	candidates.safetyRatings.probability	string
safetyRatings	promptFeedback.safetyRatings	array of object
category	promptFeedback.safetyRatings.category	string
確率	promptFeedback.safetyRatings.probability	string

バッチ埋め込みを生成する

操作 ID:

batchEmbedContents

テキスト コンテンツのバッチの埋め込みベクトルを生成します。

パラメーター

名前	キー	必須	型	説明
API Version	apiVersion	True	string	API バージョン。例 - 'v1beta'。
モデル名	modelName	True	string	モデル名、例 - 'embedding-001'。
Model	model	True	string	埋め込み生成に使用されるモデルの識別子。これは、'models/{modelName}' 形式と一致する必要があります。
Text	text		string	必須。埋め込みが生成されるテキスト コンテンツ。

戻り値

名前	パス	型	説明
埋め込み	embeddings	array of object
values	embeddings.values	array of number	生成された埋め込みを表す数値の配列。

マルチモーダル コンテンツを生成する

操作 ID:

GenerateMultiModalContent

入力メッセージと画像または動画が与えられた場合、モデルから応答を生成します。

パラメーター

名前	キー	必須	型	説明
API Version	apiVersion	True	string	ビジョン エンドポイントに使用する API バージョン。例 - v1beta
ベース モデル名	modelName	True	string	ベース モデルの名前。たとえば、gemini-pro と入力すると、対応するビジョン モデル (gemini-pro-vision) が使用されます
役割	role		string	オプション。 コンテンツのプロデューサー。 「ユーザー」または「モデル」のいずれかである必要があります
パーツ	Parts		object
カテゴリー	category		string	オプション。フィルタリングするコンテンツのカテゴリ。
Threshold	threshold		string	オプション。指定されたカテゴリのコンテンツをフィルタリングするためのしきい値。
最大出力トークン	maxOutputTokens		integer	オプション。ビジョン候補に含まれるトークンの最大数。
温度	temperature		number	オプション。ビジョン出力のランダム性を制御します。
最上位 P	topP		number	オプション。サンプリング時に考慮するトークンの最大累積確率。
最上位 K	topK		integer	オプション。サンプリング時に考慮するトークンの最大数。
停止シーケンス	stopSequences		array of string	オプション。テキスト出力の生成を停止する文字シーケンスのセット。

戻り値

名前	パス	型	説明
候補者	candidates	array of object
パーツ	candidates.content.parts	array of object
アイテム	candidates.content.parts	object
finishReason	candidates.finishReason	string
index	candidates.index	integer
safetyRatings	candidates.safetyRatings	array of object
category	candidates.safetyRatings.category	string
確率	candidates.safetyRatings.probability	string
safetyRatings	promptFeedback.safetyRatings	array of object
category	promptFeedback.safetyRatings.category	string
確率	promptFeedback.safetyRatings.probability	string

モデルの詳細を取得する

操作 ID:

getModelDetails

指定されたモデル名に基づいて、特定のモデルの詳細を取得します。

パラメーター

名前	キー	必須	型	説明
API Version	apiVersion	True	string	API バージョン。例 - 'v1beta'。
モデル名	modelName	True	string	モデル名、例 - 'gemini-pro'。

戻り値

名前	パス	型	説明
名称	name	string	モデルの一意識別子。
version	version	string	モデルのバージョン。
displayName	displayName	string	モデルの表示名。
description	description	string	モデルの説明。
inputTokenLimit	inputTokenLimit	integer	モデルが処理できる入力トークンの最大数。
outputTokenLimit	outputTokenLimit	integer	モデルが生成できる出力トークンの最大数。
supportedGenerationMethods	supportedGenerationMethods	array of string	モデルでサポートされている生成方法の一覧。
温度	temperature	number	モデルの既定の温度設定。
topP	topP	number	モデルの既定の topP 設定。
topK	topK	number	モデルの既定の topK 設定。

埋め込みを生成する

操作 ID:

generateEmbedding

このエンドポイントは、提供されたテキスト コンテンツの埋め込みベクトルを生成するように設計されており、テキストの類似性、分類、クラスタリングなどのさまざまな自然言語処理タスクに使用できます。

パラメーター

名前	キー	必須	型	説明
API Version	apiVersion	True	string	使用する API のバージョン。 このパラメーターで API エンドポイントのバージョン管理スキームを定義します。 例 - 'v1beta'
モデル名	modelName	True	string	埋め込みを発生するために使用するモデルの名前。 モデル名は、API で使用可能なモデルの 1 つに対応する必要があります。 例 - 'embedding-001'
モデル リソース名	model	True	string	埋め込み生成に使用されるモデルの識別子。 これは、'models/{modelName}' 形式と一致する必要があります。
Text	text		string	必須。埋め込みが生成されるテキスト コンテンツ。
タスクの種類	taskType		string	オプション。埋め込みの対象となるタスクの種類。 このパラメーターは、埋め込みが生成されるコンテキストをモデルが理解するのに役立ちます。
肩書き	title		string	オプション。コンテンツのオプションのタイトルです。 これは、RETRIEVAL_DOCUMENT などの特定の種類のタスクに適用されます。

戻り値

名前	パス	型	説明
values	embedding.values	array of number	生成された埋め込みを表す数値の配列。