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ジャンプスタートソリューション: Cloud SQL を使用する生成 AI の RAG

このガイドは、Cloud SQL を使用する生成 AI の RAG ソリューションを理解してデプロイする際に役立ちます。このソリューションは、リファレンスアーキテクチャ Vertex AI と AlloyDB for PostgreSQL を使用した生成 AI 用 RAG インフラストラクチャに基づいていますが、低コストで RAG の使用を開始し、使用方法を学習できるように設計されています。

このソリューションでは、検索拡張生成（RAG）を使用するチャットアプリケーションの作成方法を示します。ユーザーがアプリで質問すると、ベクトルとしてデータベースに保存されている情報に基づいて回答が提供されます。

このドキュメントは、アプリケーション開発と LLM（Gemini など）の操作について一定の知識があるアプリケーションデベロッパーとデータサイエンティストを対象としています。また、Terraform の使用経験も役に立ちます。

目標

このソリューションガイドは、次のことに役立ちます。

LLM への入力に RAG を使用する 3 階層アプリをデプロイする。このアプリには、フロントエンドサービスとバックエンドサービス（どちらも Python を使用して作成）があり、マネージドデータベースを使用します。
RAG と非構造化テキストを使用する LLM の使い方を学ぶ。

アーキテクチャ

次の図は、ソリューションのアーキテクチャを示したものです。

Cloud SQL を使用する生成 AI の RAG ソリューションに必要なインフラストラクチャのアーキテクチャ。

以降のセクションでは、リクエストフローと、図に示されているGoogle Cloud リソースについて説明します。

リクエストフロー

このソリューションのリクエスト処理フローは次のとおりです。フローの各ステップには、上記のアーキテクチャ図に対応した番号が付いています。

データが Cloud Storage バケットにアップロードされます。
データは Cloud SQL の PostgreSQL データベースに読み込まれます。
テキストフィールドのエンベディングが Vertex AI を使用して作成され、ベクトルとして保存されます。
ブラウザでアプリケーションを開きます。
フロントエンドサービスが、生成 AI を呼び出すためにバックエンドサービスと通信します。
バックエンドサービスがリクエストをエンベディングに変換し、既存のエンベディングを検索します。
エンべディング検索からの自然言語の結果は元のプロンプトとともに Vertex AI に送られ、レスポンスが作成されます。

使用するプロダクト

このソリューションでは、次の Google Cloud プロダクトを使用します。

Vertex AI: ML モデルと AI アプリケーションのトレーニングおよびデプロイ、アプリケーションで使用する LLM のカスタマイズが可能な機械学習（ML）プラットフォーム。
Cloud SQL: Google Cloud インフラストラクチャ上でフルマネージドされる、MySQL、PostgreSQL、SQL Server データベース用のクラウドベースのサービス。
Cloud Run: サーバーレスのコンテナ化アプリを構築してデプロイできるフルマネージドサービス。 Google Cloud がスケーリングなどのインフラストラクチャタスクを処理します。
Cloud Storage: 低コストで無制限のオブジェクトストア。さまざまなデータ型に対応しています。データには Google Cloudの内部および外部からアクセスでき、冗長性を確保するために複数のロケーションに複製されます。

費用

Cloud SQL を使用する生成 AI の RAG ソリューションで使用される Google Cloud リソースの費用の見積もりについては、Google Cloud 料金計算ツールで事前に計算された見積もりをご覧ください。

見積もりを出発点として使用して、デプロイの費用を計算します。見積もりを変更して、ソリューションで使用するリソースに対して行う予定の構成の変更を反映できます。

事前に計算された見積もりは、次のような特定の要因に関する前提条件に基づいています。

リソースがデプロイされている Google Cloud ロケーション。
リソースが使用される時間。
Cloud Storage に保存されているデータの量。
Cloud Run の CPU とメモリの割り当て。
Cloud SQL の CPU、メモリ、ストレージの割り当て。
Vertex AI モデルエンドポイントに対する呼び出しの数。

始める前に

このソリューションをデプロイするには、まず Google Cloud プロジェクトと IAM 権限が必要です。

Google Cloud プロジェクトの作成または選択

ソリューションをデプロイするときに、リソースがデプロイされている Google Cloud プロジェクトを選択します。デプロイには、新しいプロジェクトを作成するか、既存のプロジェクトを使用できます。

新しいプロジェクトを作成する場合は、デプロイを始める前に作成します。新しいプロジェクトを使用すると、本番環境ワークロードに使用されるリソースなど、以前にプロビジョニングされたリソースとの競合を回避できます。

プロジェクトを作成するには、次の手順を完了します。

Ensure that you have the Project Creator IAM role (roles/resourcemanager.projectCreator). Learn how to grant roles.
In the Google Cloud console, go to the project selector page.

Go to project selector
Click Create project.
Name your project. Make a note of your generated project ID.
Edit the other fields as needed.
Click Create.

必要な IAM 権限を取得する

デプロイプロセスを開始するには、次の表に示す Identity and Access Management（IAM）権限が必要です。

このソリューション用に新規プロジェクトを作成した場合は、そのプロジェクトに roles/owner 基本ロールが付与され、必要なすべての権限を持っています。roles/owner ロールがない場合は、これらの権限（またはこれらの権限を含むロール）の付与を管理者に依頼してください。

必要な IAM 権限	必要な権限を含む事前定義ロール
`serviceusage.services.enable`	Service Usage 管理者（`roles/serviceusage.serviceUsageAdmin`）
`iam.serviceAccounts.create`	サービスアカウント管理者（`roles/iam.serviceAccountAdmin`）
`resourcemanager.projects.setIamPolicy`	プロジェクト IAM 管理者（`roles/resourcemanager.projectIamAdmin`）
`config.deployments.create` `config.deployments.list`	Cloud Infrastructure Manager 管理者（`roles/config.admin`）
`iam.serviceAccount.actAs`	サービスアカウントユーザー（`roles/iam.serviceAccountUser`）

一時的なサービスアカウントの権限について

コンソールからデプロイプロセスを開始すると、ユーザーに代わってソリューションをデプロイするために（また、必要に応じて後でデプロイを削除するために）サービスアカウントが作成されます。このサービスアカウントには、特定の IAM 権限が一時的に割り当てられます。つまり、ソリューションのデプロイと削除のオペレーションが完了すると、権限が自動的に取り消されます。ソリューションのデプロイを削除した後に、このガイドの後半で説明するように、サービスアカウントを削除することをおすすめします。

サービスアカウントに割り当てられているロールを表示する

Google Cloud プロジェクトや組織の管理者が必要とする場合に備え、各ロールを以下に示します。

roles/aiplatform.admin
roles/artifactregistry.admin
roles/cloudfunctions.admin
roles/cloudsql.admin
roles/compute.networkAdmin
roles/config.agent
roles/iam.serviceAccountAdmin
roles/iam.serviceAccountUser
roles/iam.serviceAccountTokenCreator
roles/logging.configWriter
roles/resourcemanager.projectIamAdmin
roles/run.admin
roles/servicenetworking.serviceAgent
roles/serviceusage.serviceUsageAdmin
roles/storage.admin
roles/workflows.admin
roles/vpcaccess.admin

ソリューションをデプロイする

このソリューションを最小限の労力でデプロイできるように、Terraform 構成が GitHub で提供されています。Terraform 構成では、ソリューションに必要なすべてのGoogle Cloud リソースを定義しています。

次のいずれかの方法でソリューションをデプロイできます。

コンソールから: デフォルトの構成でソリューションを試して動作を確認する場合は、この方法を使用します。Cloud Build は、ソリューションに必要なすべてのリソースをデプロイします。デプロイされたソリューションが不要になった場合は、コンソールから削除できます。ソリューションのデプロイ後に作成したリソースは、個別に削除する必要があります。

このデプロイ方法を使用する場合、コンソールからデプロイするの手順に沿って操作します。
Terraform CLI を使用: このソリューションをカスタマイズする場合、または Infrastructure as Code（IaC）のアプローチを使用してリソースのプロビジョニングと管理を自動化する場合は、この方法を使用します。GitHub から Terraform 構成をダウンロードし、必要に応じてコードをカスタマイズしてから、Terraform CLI を使用してソリューションをデプロイします。ソリューションをデプロイした後も、引き続き Terraform を使用してソリューションを管理できます。

このデプロイ方法を使用するには、Terraform CLI を使用してデプロイするの手順に沿って操作します。

コンソールからデプロイする

事前構成済みのソリューションをデプロイするには、次の手順を完了します。

Google Cloud ジャンプスタートソリューションカタログで、Cloud SQL を使用する生成 AI の RAG ソリューションに移動します。

Cloud SQL を使用する生成 AI の RAG ソリューションに移動
ソリューションの概算費用やデプロイの推定時間など、ページに表示された情報を確認します。
ソリューションのデプロイを開始する準備ができたら、[デプロイ] をクリックします。

順を追って構成するペインが表示されます。
構成ペインの手順を実施します。

デプロイメントに入力する名前をメモします。この名前は、後でデプロイメントを削除するときに必要になります。

[デプロイ] をクリックすると、[ソリューションのデプロイ] ページが表示されます。このページの [ステータス] フィールドに「デプロイ中」が表示されます。
ソリューションがデプロイされるまで待ちます。

デプロイが失敗した場合、[ステータス] フィールドに「失敗」と表示されます。Cloud Build のログでエラーを診断できます。詳細については、コンソールからデプロイする際のエラーをご覧ください。

デプロイが完了すると、[ステータス] フィールドが「デプロイ済み」に変わります。
ソリューションを表示するには、コンソールの [ソリューションのデプロイ] ページに戻ります。
デプロイされた Google Cloud リソースとその構成を確認するには、インタラクティブなツアーをご覧ください。

ツアーを開始

このタスクが完了するまでに約 10 分かかります。

このソリューションが不要になった場合は、デプロイメントを削除して、 Google Cloud リソースに対する課金が継続しないようにします。詳細については、デプロイメントを削除するをご覧ください。

Terraform CLI を使用してデプロイする

このセクションでは、Terraform CLI を使用してソリューションをカスタマイズする方法や、ソリューションのプロビジョニングと管理を自動化する方法について説明します。Terraform CLI を使用してデプロイするソリューションは、 Google Cloud コンソールの [ソリューションのデプロイ] ページに表示されません。

Terraform クライアントを設定する

Terraform は、Cloud Shell またはローカルホストで実行できます。このガイドでは、Terraform がプリインストールされ、 Google Cloudでの認証が構成されている Cloud Shell で Terraform を実行する方法について説明します。

このソリューションの Terraform コードは、GitHub リポジトリで入手できます。

Cloud Shell に GitHub リポジトリのクローンを作成します。

GitHub リポジトリを Cloud Shell にダウンロードするよう求めるメッセージが表示されます。
[確認] をクリックします。

別のブラウザタブで Cloud Shell が起動し、Cloud Shell 環境の $HOME/cloudshell_open ディレクトリに Terraform コードがダウンロードされます。
Cloud Shell で、現在の作業ディレクトリが $HOME/cloudshell_open/terraform-genai-rag かどうかを確認します。このディレクトリには、ソリューションの Terraform 構成ファイルが含まれています。このディレクトリに移動する必要がある場合は、次のコマンドを実行します。
```
cd $HOME/cloudshell_open/terraform-genai-rag
```
次のコマンドを実行して Terraform を初期化します。
```
terraform init
```
次のメッセージが表示されるまで待ちます。
```
Terraform has been successfully initialized!
```

Terraform 変数を構成する

ダウンロードした Terraform コードには、要件に基づいてデプロイメントをカスタマイズするために使用できる変数が含まれています。たとえば、ソリューションをデプロイする Google Cloud プロジェクトとリージョンを指定できます。

現在の作業ディレクトリが $HOME/cloudshell_open/terraform-genai-rag であることを確認します。そうでない場合は、そのディレクトリに移動します。
同じディレクトリに、terraform.tfvars という名前のテキストファイルを作成します。
terraform.tfvars ファイルで次のコードスニペットをコピーし、必要な変数の値を設定します。
- このコードスニペットにコメントとして記載されている手順を実施します。
- このコードスニペットには、値を設定する必要のある変数のみが含まれています。Terraform 構成には、デフォルト値を持つ他の変数が含まれています。すべての変数とデフォルト値を確認するには、$HOME/cloudshell_open/terraform-genai-rag ディレクトリにある variables.tf ファイルをご覧ください。
- terraform.tfvars ファイルで設定した各値が、variables.tf ファイルで宣言されている変数の型と一致していることを確認します。たとえば、variables.tf ファイル内の変数に定義されている型が bool の場合、その変数の値として true または false を terraform.tfvars ファイル内で指定する必要があります。
```
# This is an example of the terraform.tfvars file.
# The values in this file must match the variable types declared in variables.tf.
# The values in this file override any defaults in variables.tf.

# ID of the project in which you want to deploy the solution
project_id = "PROJECT_ID"

# The following variables have default values. You can set your own values or remove them to accept the defaults.

# Google Cloud region where you want to deploy the solution.
# Example: us-central1
region = "REGION"

# Whether or not to enable underlying apis in this solution.
# Example: true
enable_apis = "BOOL"

# Whether or not to protect Cloud SQL resources from deletion when solution is modified or changed.
# Example: false
deletion_protection = "BOOL"

# A map of key/value label pairs to assign to the resources.
# Example: "team"="monitoring", "environment"="test"
labels = {"KEY1"="VALUE1",..."KEYn"="VALUEn"}
```
必要な変数に割り当てできる値については、以下をご覧ください。
- project_id: プロジェクトの識別。
- 他の変数にはデフォルト値があります。それらの一部は変更できます（たとえば、disable_services_on_destroy と labels）。

Terraform 構成を検証して確認する

現在の作業ディレクトリが $HOME/cloudshell_open/terraform-genai-rag であることを確認します。そうでない場合は、そのディレクトリに移動します。
Terraform 構成にエラーがないことを確認します。
```
terraform validate
```
コマンドからエラーが返された場合は、構成で必要な修正を行ってから、terraform validate コマンドを再度実行します。コマンドで次のメッセージが返されるまで、この手順を繰り返します。
```
Success! The configuration is valid.
```
構成で定義されているリソースを確認します。
```
terraform plan
```
前述のように変数定義ファイル（terraform.tfvars）を作成しなかった場合、Terraform でデフォルト値のない変数の値の入力を求められます。必要な値を入力します。

terraform plan コマンドの出力に、構成の適用時に Terraform がプロビジョニングするリソースのリストが表示されます。

変更を行う場合は、構成を編集してから、terraform validate コマンドと terraform plan コマンドを再度実行します。

リソースをプロビジョニングする

構成にこれ以上の変更が必要ない場合は、リソースをデプロイします。

現在の作業ディレクトリが $HOME/cloudshell_open/terraform-genai-rag であることを確認します。そうでない場合は、そのディレクトリに移動します。
Terraform 構成を適用します。
```
terraform apply
```
前述のように変数定義ファイル（terraform.tfvars）を作成しなかった場合、Terraform でデフォルト値のない変数の値の入力を求められます。必要な値を入力します。

作成されるリソースのリストが表示されます。
アクションの実行を求められたら、「yes」と入力します。

Terraform でデプロイの進行状況を示すメッセージが表示されます。

デプロイを完了できない場合、失敗の原因となったエラーが表示されます。エラーメッセージを確認し、構成を更新してエラーを修正します。次に、terraform apply コマンドを再実行します。Terraform のエラーのトラブルシューティングについては、Terraform CLI を使用してソリューションをデプロイする際のエラーをご覧ください。

すべてのリソースが作成されると、Terraform から次のメッセージが表示されます。
```
Apply complete!
```
ソリューションを表示するには、コンソールの [ソリューションのデプロイ] ページに戻ります。
デプロイされた Google Cloud リソースとその構成を確認するには、インタラクティブなツアーをご覧ください。

ツアーを開始

このタスクが完了するまでに約 15 分かかります。

ソリューションをカスタマイズする

このソリューションでは、フライトと空港のベースラインデータセットを使用します。アプリケーションコンテナコードはこのデータセットに固有ですが、独自のデータを使用してプライベート RAG を作成できます。

既存の SQL インスタンスにデータを追加するには:

CSV 形式で Cloud Storage バケットにデータをアップロードします。
Cloud SQL にデータをインポートします。
検索する列のエンベディングを作成します。
SQL を使用してデータにクエリを実行します。

デプロイを削除する

このソリューションが不要になった場合は、このソリューションで作成したリソースに対する課金が継続しないように、すべてのリソースを削除します。

コンソールを使用して削除する

この手順は、ソリューションをコンソールからデプロイした場合に実施します。

Google Cloud コンソールで、[ソリューションのデプロイメント] ページに移動します。

[ソリューションのデプロイメント] に移動
削除するデプロイメントが含まれているプロジェクトを選択します。
削除するデプロイメントを見つけます。
デプロイメントの行で、（アクション）アイコンをクリックし、[削除] を選択します。

行にアクション アイコンが表示されない場合は、スクロールしてください。
デプロイメントの名前を入力し、[確認] をクリックします。

[ステータス] フィールドに「削除中」が表示されます。

削除に失敗した場合は、デプロイメントの削除時のエラーのトラブルシューティングガイダンスをご覧ください。

ソリューションに使用した Google Cloud プロジェクトが不要になった場合は、プロジェクトを削除できます。詳細については、省略可: プロジェクトを削除するをご覧ください。

Terraform CLI を使用して削除する

Terraform CLI を使用してソリューションをデプロイした場合は、次の手順に沿って操作します。

Cloud Shell で、現在の作業ディレクトリが $HOME/cloudshell_open/terraform-genai-rag であることを確認します。そうでない場合は、そのディレクトリに移動します。
Terraform によってプロビジョニングされたリソースを削除します。
```
terraform destroy
```
破棄されるリソースのリストが表示されます。
アクションの実行を求められたら、「yes」と入力します。

進行状況を示すメッセージが表示されます。すべてのリソースが削除されると、次のメッセージが表示されます。
```
Destroy complete!
```
削除に失敗した場合は、デプロイメントの削除時のエラーのトラブルシューティングガイダンスをご覧ください。

省略可: プロジェクトを削除する

ソリューションを新しい Google Cloud プロジェクトにデプロイした後、そのプロジェクトが不要になった場合は、次の手順で削除します。

Google Cloud コンソールで [リソースの管理] ページに移動します。
[リソースの管理] 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。
プロンプトでプロジェクト ID を入力し、[シャットダウン] をクリックします。

プロジェクトを保持する場合は、次のセクションで説明するように、このソリューション用に作成されたサービスアカウントを削除します。

省略可: サービスアカウントを削除する

ソリューションに使用したプロジェクトを削除した場合は、このセクションをスキップしてください。

このガイドの前半で説明したように、ソリューションをデプロイしたときに、ユーザーに代わってサービスアカウントが作成されました。このサービスアカウントには特定の IAM 権限が一時的に割り当てられました。ソリューションのデプロイと削除オペレーションが完了した後、権限は自動的に取り消されましたが、サービスアカウントは削除されません。このサービスアカウントを削除することをおすすめします。

Google Cloud コンソールからソリューションをデプロイした場合は、[ソリューションのデプロイメント] ページに移動します（すでにページが表示されている場合は、ブラウザを更新します）。サービスアカウントが削除されるように、バックグラウンドでプロセスがトリガーされます。特に操作を行う必要はありません。
Terraform CLI を使用してソリューションをデプロイした場合は、次の手順を完了します。
1. Google Cloud コンソールで、[サービスアカウント] ページに移動します。
  
  [サービスアカウント] に移動
2. ソリューションに使用したプロジェクトを選択します。
3. 削除するサービスアカウントを選択します。
  
  ソリューション用に作成されたサービスアカウントのメール ID は、次の形式になります。
```
goog-sc-DEPLOYMENT_NAME-NNN@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com
```
  メール ID には次の値が含まれます。
  - DEPLOYMENT_NAME: デプロイメントの名前。
  - NNN: 3 桁のランダムな数字。
  - PROJECT_ID: ソリューションをデプロイしたプロジェクトの ID。
4. [削除] をクリックします。

エラーのトラブルシューティングを行う

エラーを診断して解決するために実行できるアクションは、デプロイ方法とエラーの複雑さによって異なります。

コンソールからデプロイする際のエラー

コンソールを使用してデプロイが失敗した場合は、次の操作を行います。

[ソリューションのデプロイ] ページに移動します。

デプロイが失敗した場合、[ステータス] フィールドに「失敗」と表示されます。
エラーの原因となったエラーの詳細を表示するには:
1. デプロイメントの行で、（アクション）をクリックします。
  
  行にアクション アイコンが表示されない場合は、スクロールしてください。
2. [Cloud Build のログを表示する] を選択します。
Cloud Build のログを確認し、適切な措置を講じて失敗の原因となった問題を解決します。

Terraform CLI を使用してデプロイする際のエラー

Terraform を使用したデプロイが失敗した場合、terraform apply コマンドの出力には、問題を診断するために確認できるエラーメッセージが含まれます。

次のセクションの例では、Terraform の使用時に発生する可能性のあるデプロイエラーを示します。

「API が有効になっていない」エラー

プロジェクトを作成し、すぐに新しいプロジェクトでソリューションをデプロイすると、デプロイが失敗して次のようなエラーが発生することがあります。

Error: Error creating Network: googleapi: Error 403: Compute Engine API has not
been used in project PROJECT_ID before or it is disabled. Enable it by visiting
https://console.developers.google.com/apis/api/compute.googleapis.com/overview?project=PROJECT_ID
then retry. If you enabled this API recently, wait a few minutes for the action
to propagate to our systems and retry.

このエラーが発生した場合は、数分待ってから terraform apply コマンドを再度実行します。

デプロイメント削除時のエラー

デプロイメントを削除しようとして失敗することもあります。

コンソールでソリューションをデプロイした後に、ソリューションによってプロビジョニングされたリソースを変更してからデプロイメントを削除しようとすると、削除が失敗することがあります。[ソリューションのデプロイ] ページの [ステータス] フィールドに「失敗」と表示され、Cloud Build のログにエラーの原因が表示されます。
Terraform CLI を使用してソリューションをデプロイした後に、Terraform 以外のインターフェース（コンソールなど）を使用してリソースを変更し、デプロイメントを削除しようとすると、削除が失敗することがあります。terraform destroy コマンドの出力にあるメッセージにエラーの原因が示されます。

エラーログとエラーの内容を確認し、エラーの原因となったリソースを特定して削除してから、もう一度デプロイメントを削除してみてください。

コンソールベースのデプロイメントが削除されず、Cloud Build ログを使用してエラーを診断できない場合は、Terraform CLI を使用してデプロイメントを削除できます。次のセクションをご覧ください。

Terraform CLI を使用してコンソールベースのデプロイメントを削除する

このセクションでは、コンソールからコンソールベースのデプロイメントを削除しようとしたときにエラーが発生した場合に、コンソールベースのデプロイメントを削除する方法について説明します。このアプローチでは、削除するデプロイメントの Terraform 構成をダウンロードし、Terraform CLI を使用してデプロイメントを削除します。

デプロイメントの Terraform コード、ログ、その他のデータが保存されているリージョンを特定します。このリージョンは、ソリューションのデプロイ時に選択したリージョンとは異なる場合があります。
1. Google Cloud コンソールで、[ソリューションのデプロイメント] ページに移動します。
  
  [ソリューションのデプロイメント] に移動
2. 削除するデプロイメントが含まれているプロジェクトを選択します。
3. デプロイメントのリストで、削除するデプロイメントの行を特定します。
4. 「行の内容をすべて表示する」をクリックします。
5. [場所] 列で、次の例でハイライトされているように、2 番目の場所をメモします。
In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.

Activate Cloud Shell

At the bottom of the Google Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.
プロジェクト ID、リージョン、削除するデプロイメントの名前の環境変数を作成します。
```
export REGION="REGION"
export PROJECT_ID="PROJECT_ID"
export DEPLOYMENT_NAME="DEPLOYMENT_NAME"
```
これらのコマンドで、次のように置き換えます。
- REGION: この手順でメモした場所。
- PROJECT_ID: ソリューションをデプロイしたプロジェクトの ID。
- DEPLOYMENT_NAME: 削除するデプロイメントの名前。

削除するデプロイメントの最新リビジョンの ID を取得します。

export REVISION_ID=$(curl \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    "https://config.googleapis.com/v1alpha2/projects/${PROJECT_ID}/locations/${REGION}/deployments/${DEPLOYMENT_NAME}" \
    | jq .latestRevision -r)
    echo $REVISION_ID

出力は次のようになります。

projects/PROJECT_ID/locations/REGION/deployments/DEPLOYMENT_NAME/revisions/r-0

デプロイメントの Terraform 構成の Cloud Storage のロケーションを取得します。

export CONTENT_PATH=$(curl \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    "https://config.googleapis.com/v1alpha2/${REVISION_ID}" \
    | jq .applyResults.content -r)
    echo $CONTENT_PATH

このコマンドの出力例を次に示します。

gs://PROJECT_ID-REGION-blueprint-config/DEPLOYMENT_NAME/r-0/apply_results/content

Cloud Storage から Cloud Shell に Terraform 構成をダウンロードします。
```
gcloud storage cp $CONTENT_PATH $HOME --recursive
cd $HOME/content
```
次の例に示すように、Operation completed メッセージが表示されるまで待ちます。
```
Operation completed over 45 objects/268.5 KiB
```
Terraform を初期化します。
```
terraform init
```
次のメッセージが表示されるまで待ちます。
```
Terraform has been successfully initialized!
```
デプロイされたリソースを削除します。
```
terraform destroy
```
破棄されるリソースのリストが表示されます。

宣言されていない変数に関する警告が表示された場合は、警告を無視してください。
アクションの実行を求められたら、「yes」と入力します。

進行状況を示すメッセージが表示されます。すべてのリソースが削除されると、次のメッセージが表示されます。
```
Destroy complete!
```

デプロイメントアーティファクトを削除します。

curl -X DELETE \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    "https://config.googleapis.com/v1alpha2/projects/${PROJECT_ID}/locations/${REGION}/deployments/${DEPLOYMENT_NAME}?force=true&delete_policy=abandon"

数秒待ってから、デプロイメントアーティファクトが削除されたことを確認します。

curl -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    "https://config.googleapis.com/v1alpha2/projects/${PROJECT_ID}/locations/${REGION}/deployments/${DEPLOYMENT_NAME}" \
    | jq .error.message

出力に null と表示されている場合は、数秒待ってから、もう一度コマンドを実行します。

デプロイメントアーティファクトが削除されると、次のようなメッセージが表示されます。

Resource 'projects/PROJECT_ID/locations/REGION/deployments/DEPLOYMENT_NAME' was not found

コンソールからデプロイメントを削除する際のエラー

Cloud SQL インスタンスが実行されていない場合、コンソールからデプロイメントを削除すると、次のエラーが発生することがあります。

  error_description: "Error: Error when reading or editing SQL User \"retrieval-service\" in instance \"genai-rag-db-GENERATED_ID\":
  googleapi: Error 400: Invalid request: Invalid request since instance is not running.

このエラーを解決するには、Cloud SQL インスタンスを起動してから、デプロイメントの削除を再試行します。

フィードバックを送信する

ジャンプスタートソリューションは情報提供のみを目的としており、正式にサポートされているプロダクトではありません。Google は、予告なくソリューションを変更または削除する場合があります。

エラーのトラブルシューティングを行うには、Cloud Build のログと Terraform の出力を確認します。

フィードバックを送信する場合は、次の操作を行います。

ドキュメント、コンソール内チュートリアル、またはソリューションについては、このページの [フィードバックを送信] ボタンを使用してください。

Terraform コードを変更していない場合は、GitHub リポジトリで問題を作成します。GitHub の問題はベストエフォートベースで調査します。これは、一般的な使用に関する質問を目的としたものではありません。

ソリューションで使用されているプロダクトに関する問題については、Cloud カスタマーケアにお問い合わせください。

次のステップ

Google Cloudで生成 AI アプリケーションを構築する方法を確認する。
AlloyDB AI を使用した生成 AI アプリケーションの構築について学習する。
Vertex AI とベクトル検索を使用して生成 AI 用の RAG インフラストラクチャを構築する。
Google Cloudの AI ワークロードと ML ワークロードに固有のアーキテクチャ原則と推奨事項の概要について、Well-Architected Framework の AI と ML の視点を確認する。

寄稿者

作成者: Jason Davenport | デベロッパーアドボケイト

その他の寄稿者:

Kumar Dhanagopal | クロスプロダクトソリューションデベロッパー
Geoffrey Anderson | プロダクトマネージャー