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事前トレーニング済みの LLM を活用する

このページでは、カスタムのレコメンデーションモデルでテキストの大規模言語モデル（LLM）を使用する方法について説明します。これらのモデルは Google がトレーニングします。事前トレーニング済みの特徴は、カスタムのレコメンデーションモデルで有効にできます。

Recommendations は、プロダクトの description フィールドを使用して LLM にフィードし、レコメンデーションモデルに組み込みます。

新しい LLM テキスト特徴

Vertex AI 生成モデルを手動で構成してテキストエンベディングを取得することもできますが、パフォーマンスを向上させるために、新しい LLM 機能をレコメンデーションモデルに統合することもできます。

テキストエンベディングは、より説明的で長く、繰り返しがなく、多言語解釈機能も備えています。この機能は許可リストに基づいています。この機能を有効にするには、サポートにお問い合わせください。

テキストエンベディングの使用に料金はかかりません。AI Commerce Search の料金に含まれています。

LLM で事前トレーニングされたエンベディングにより、説明などの長い形式のテキスト検索のセマンティックな理解が向上します。

独自のカスタム ML トレーニングでエンベディングと生成 AI を単独で使用する方法の詳細については、次のリソースをご覧ください。

LLM 機能は、次のものを含むすべての ML モデルタイプと目標に対応しています。

AI Commerce Search でサポートされているさまざまなタイプのレコメンデーションモデルの詳細については、レコメンデーションモデルについてをご覧ください。