始める前に
AI設定ページを開く前に、次の項目を準備してください。設定手順
まず、AIチャットのランタイム、アプリのデプロイ、モデルを設定します。1
AIチャットのランタイムとアプリのデプロイを設定する
デプロイ方法を選択してデプロイを完了し、テストを実行と接続をテストをクリックします。
2
LLM APIを設定する
モデル接続を設定し、最初のテストを完了します。
3
推奨モデルを設定する
AIフィールドとAIオートメーションの推奨モデルを選択します。
4
チャットモデルの階層を設定する
AIチャットの 4 つのモデル階層にそれぞれモデルを指定します。
ランタイムを設定する
テストを実行をクリックして、AIチャットのランタイムを検証します。LLM APIを設定する
LLM APIでモデルプロバイダーを追加し、そのモデルをテストします。独自キー（BYOK）を使用する場合は、プロバイダーの種類としてOpenAI CompatibleまたはAnthropicを選択します。 モデルのコンテキストウィンドウと1回の最大出力は、モデルカタログから自動的に判定されるため、手入力は不要です。あるモデルに適用された値を確認するには、モデルカタログを開き、モデル検査で範囲を選んでそのモデルを選択します。パラメータ詳細に、コンテキストや最大出力などの値と、それぞれの取得元が表示されます。 カタログに一致する項目がない場合（公開されたばかりのモデルや自前のモデルなど）、そのモデルにはマッチングルールのどれにも一致しない場合で設定した値が適用されます。既定ではコンテキストウィンドウ200000、最大出力32000で、パラメータ詳細では両方の取得元がマッチングルールと表示されます。モデルの実際の能力と合わない場合は、マッチングルールで値を調整し、保存します。推奨モデルを設定する
ユーザーがAIフィールドとAIオートメーションで選択できる推奨モデルを指定します。チャットモデルの階層を設定する
チャットモデルの階層 で Ultra、Smart、Standard、Lite の 4 階層にそれぞれモデルを指定します。選べるのは手順 2 で接続したモデルです。ユーザーはサイドバーのAIチャットのモデルメニューで階層を選び、モデル名ではなく階層名を見るため、階層の背後にあるモデルはいつでも差し替えられ、その階層をすでに選んでいるユーザーにも影響しません。
各階層の右側には、さらに 2 つの操作があります。
- 既定に設定：ユーザーがモデルメニューを開いたときに選ばれている階層を指定します。モデルが未設定の Ultra は既定にできません。
- 有効：オフにすると、その階層はユーザーに提供されなくなります。既定の階層はオフにできません。
AI機能を有効にする
AI機能で、必要に応じてAIフィールドとAIチャットを有効にします。AIチャットを使用する前に、ランタイムを設定してください。App Builderを設定する
デプロイエンジンで、アプリのデプロイ方法を選択します。
必要に応じて、次の任意のApp Builder設定を追加できます。
アプリ認証では、生成したアプリのサインインプロバイダーを設定できます。
- メールOTPでは、アプリのログイン確認メール専用のSMTPメールボックスを使用します。
- Google OAuthには、クライアントIDとクライアントシークレットが必要です。このページに表示されるリダイレクトURIを、Google Cloud Consoleの承認済みリダイレクトURI一覧へ追加してください。
任意：音声入力を設定する
AIチャットで音声入力を使用するには、この機能を有効にしてOpenAI APIキーを入力します。カスタム文字起こしサービスを使用する場合にのみ、文字起こしエンドポイントを設定してください。録音時間と1分あたりのリクエスト数を制限することもできます。設定を検証する
設定が完了したら、まず保留中の設定パネルにあるすべての必須項目が緑色になっていることを確認します。その後、AIチャット、AIフィールド、AIオートメーション、App Builderを1つずつテストします。よくある質問
クレジット超過エラーが表示されます
クレジット超過エラーが表示されます
設定したモデルサービスで使用しているアカウントまたはプロバイダーを確認してください。必要に応じて残高を追加するか、モデル設定を変更します。