Vérifier des affirmations avec un agent d'IA ADK et un modèle Gemini

Niveau de programmation : avancé
Durée : 30 minutes
Type de projet : Fonction personnalisée

Présentation

Fonction personnalisée de fact-checking pour Google Sheets, à utiliser comme projet Apps Script lié, optimisée par un agent Vertex AI et un modèle Gemini.

Cet exemple montre comment utiliser deux types de ressources d'IA puissantes directement dans vos feuilles de calcul Google Sheets :

1. Agents d'IA pour des capacités de raisonnement sophistiquées, multi-outils et multi-étapes à l'aide d'agents ADK déployés dans Vertex AI Agent Engine.
2. Modèles d'IA pour des capacités avancées de compréhension, de génération et de synthèse à l'aide des modèles Gemini de Vertex AI.

Objectifs

• Comprendre ce que fait la solution
• Comprendre comment la solution est implémentée.
• Déployez l'agent Vertex AI.
• Configurez le script.
• Exécutez le script.

À propos de cette solution

La fonction personnalisée Sheets est nommée FACT_CHECK et fonctionne comme une solution de bout en bout. Il analyse une déclaration, fonde sa réponse sur les dernières informations disponibles sur le Web et renvoie le résultat dans le format dont vous avez besoin :

• Utilisation :
  • =FACT_CHECK("Your statement here") pour obtenir un résultat concis et résumé.
  • =FACT_CHECK("Your statement here", "Your output formatting instructions here") pour un format de sortie spécifique.
• Raisonnement : Agent d'IA LLM Auditor ADK (exemple Python).
• Format de sortie : modèle Gemini.

Cette solution demande des API REST Vertex AI à l'aide de UrlFetchApp.

Architecture

Le schéma suivant illustre l'architecture des ressources Google Workspace et Google Cloud utilisées par la fonction personnalisée.

Prérequis

Pour utiliser cet exemple, vous devez remplir les conditions préalables suivantes :

• Un compte Google (l'approbation de l'administrateur peut être nécessaire pour les comptes Google Workspace).

• Un navigateur Web avec accès à Internet.

• Prérequis de l'agent LLM Auditor ADK

  • Python 3.11 ou version ultérieure : pour l'installation, suivez les instructions sur le site Web officiel de Python.
  • Python Poetry : pour l'installation, suivez les instructions sur le site Web officiel de Poetry.
  • Google Cloud CLI : pour l'installation, suivez les instructions sur le site Web officiel de Google Cloud.

Préparer l'environnement

Cette section explique comment créer et configurer un projet Google Cloud.

Créer un projet Google Cloud

Console Google Cloud

1. Dans la console Google Cloud, accédez à Menu  > IAM et administration > Créer un projet.

   Accéder à "Créer un projet"

2. Dans le champ Nom du projet, saisissez un nom descriptif pour votre projet.

   Facultatif : Pour modifier l'ID du projet, cliquez sur Modifier. Vous ne pourrez plus modifier cet ID une fois le projet créé. Choisissez-en donc un qui répond à vos besoins pour toute la durée de vie du projet.

3. Dans le champ Emplacement, cliquez sur Parcourir pour afficher les emplacements potentiels de votre projet. Cliquez ensuite sur Sélectionner.
   Attention : Vous ne trouvez pas votre organisation Google Workspace ?
   Cela signifie que vous n'êtes pas connecté à un compte Google Workspace. Certaines des fonctionnalités décrites dans la documentation pour les développeurs Google Workspace ne sont disponibles que pour les projets associés à une organisation.
4. Cliquez sur Créer. La console Google Cloud accède à la page "Tableau de bord" et votre projet est créé en quelques minutes.

CLI gcloud

Dans l'un des environnements de développement suivants, accédez à la Google Cloud CLI (gcloud) :

• Cloud Shell : pour utiliser un terminal en ligne avec la gcloud CLI déjà configurée, activez Cloud Shell.
  Activer Cloud Shell
• Shell local : pour utiliser un environnement de développement local, installez et initialisez la gcloud CLI.
  Pour créer un projet Cloud, utilisez la commande gcloud projects create :

  gcloud projects create PROJECT_ID

  Remplacez PROJECT_ID en définissant l'ID du projet que vous souhaitez créer.

Activez la facturation pour le projet Cloud.

Si vous ne parvenez pas à associer un compte de facturation, vous ne disposez pas des autorisations nécessaires pour effectuer cette modification. Pour en savoir plus, consultez Autorisations requises pour activer la facturation.

Console Google Cloud

1. Dans la console Google Cloud, accédez à Facturation. Cliquez sur Menu > Facturation > Mes projets.

   Accéder à la facturation pour Mes projets

2. Dans Sélectionner une organisation, choisissez l'organisation associée à votre projet Google Cloud.
3. Sur la ligne du projet, ouvrez le menu Actions (), cliquez sur Modifier la facturation, puis sélectionnez le compte de facturation Cloud.
4. Cliquez sur Définir le compte.

CLI gcloud

1. Pour lister les comptes de facturation disponibles, exécutez la commande suivante :

   gcloud billing accounts list

2. Associez un compte de facturation à un projet Google Cloud :

   gcloud billing projects link PROJECT_ID --billing-account=BILLING_ACCOUNT_ID

   Remplacez les éléments suivants :

   • PROJECT_ID correspond à l'ID du projet pour le projet Cloud pour lequel vous souhaitez activer la facturation.
   • BILLING_ACCOUNT_ID est l'ID du compte de facturation à associer au projet Google Cloud.

Activer l'API Vertex AI

Console Google Cloud

1. Dans la console Google Cloud, activez l'API Vertex AI.

   Activer les API

2. Vérifiez que vous activez l'API Vertex AI dans le bon projet Cloud, puis cliquez sur Suivant.

3. Vérifiez que vous activez la bonne API, puis cliquez sur Activer.

CLI gcloud

1. Si nécessaire, définissez le projet Cloud actuel sur celui que vous avez créé avec la commande gcloud config set project :

   gcloud config set project PROJECT_ID

   Remplacez PROJECT_ID par l'ID du projet du projet Cloud que vous avez créé.

2. Activez l'API Vertex AI avec la commande gcloud services enable :

   gcloud services enable aiplatform.googleapis.com

Créer un compte de service dans la console Google Cloud

Créez un compte de service avec le rôle Vertex AI User en procédant comme suit :

Console Google Cloud

1. Dans la console Google Cloud, accédez au menu  > IAM et administration > Comptes de service.

   Accéder à la page "Comptes de service"

2. Cliquez sur Créer un compte de service.
3. Renseignez les informations du compte de service, puis cliquez sur Créer et continuer.
   Remarque : Par défaut, Google crée un ID de compte de service unique. Si vous souhaitez modifier l'ID, modifiez-le dans le champ "ID du compte de service".
4. Facultatif : Attribuez des rôles à votre compte de service pour lui accorder l'accès aux ressources de votre projet Google Cloud. Pour en savoir plus, consultez Accorder, modifier et révoquer les accès à des ressources.
5. Cliquez sur Continuer.
6. Facultatif : Saisissez les utilisateurs ou les groupes qui peuvent gérer ce compte de service et effectuer des actions avec. Pour en savoir plus, consultez Gérer l'emprunt d'identité d'un compte de service.
7. Cliquez sur OK. Notez l'adresse e-mail du compte de service.

CLI gcloud

1. Créez le compte de service :

   gcloud iam service-accounts create SERVICE_ACCOUNT_NAME \
     --display-name="SERVICE_ACCOUNT_NAME"

2. Facultatif : Attribuez des rôles à votre compte de service pour lui accorder l'accès aux ressources de votre projet Google Cloud. Pour en savoir plus, consultez Accorder, modifier et révoquer les accès à des ressources.

Le compte de service s'affiche sur la page "Comptes de service". Créez ensuite une clé privée pour le compte de service.

Créer une clé privée

Avertissement  : Cet exemple utilise une clé de compte de service exportée par souci de simplicité. L'exportation d'une clé privée n'est pas recommandée en production, car elle ne doit pas être stockée dans un emplacement non sécurisé, tel que le contrôle du code source.

Pour en savoir plus sur les implémentations sécurisées des comptes de service et les bonnes pratiques, consultez Choisir quand utiliser des comptes de service.

Pour créer et télécharger une clé privée pour le compte de service, procédez comme suit :

1. Dans la console Google Cloud, accédez au menu  > IAM et administration > Comptes de service.

   Accéder à la page "Comptes de service"

2. Sélectionnez votre compte de service.
3. Cliquez sur Clés > Ajouter une clé > Créer une clé.
4. Sélectionnez JSON, puis cliquez sur Créer.

   La nouvelle paire de clés publique/privée est générée et téléchargée sur votre ordinateur sous la forme d'un nouveau fichier. Enregistrez le fichier JSON téléchargé sous le nom credentials.json dans votre répertoire de travail. Ce fichier est la seule copie de cette clé. Pour savoir comment stocker votre clé de façon sécurisée, consultez Gérer les clés de compte de service.

5. Cliquez sur Fermer.

Pour en savoir plus sur les comptes de service, consultez la section Comptes de service dans la documentation Google Cloud IAM.

Déployer l'agent d'IA LLM Auditor ADK

1. Si vous ne l'avez pas déjà fait, authentifiez-vous avec votre compte Google Cloud et configurez Google Cloud CLI pour utiliser votre projet Google Cloud.

   gcloud auth application-default login
   gcloud config set project PROJECT_ID
   gcloud auth application-default set-quota-project PROJECT_ID

   Remplacez PROJECT_ID par l'ID du projet Cloud que vous avez créé.

2. Télécharger ce dépôt GitHub

   Télécharger

3. Dans l'environnement de développement local de votre choix, extrayez le fichier d'archive téléchargé et ouvrez le répertoire adk-samples/python/agents/llm-auditor.

   unzip adk-samples-main.zip
   cd adk-samples-main/python/agents/llm-auditor

4. Créez un bucket Cloud Storage dédié à l'agent ADK.

   gcloud storage buckets create gs://CLOUD_STORAGE_BUCKET_NAME --project=PROJECT_ID --location=PROJECT_LOCATION

   Remplacez les éléments suivants :

   1. CLOUD_STORAGE_BUCKET_NAME par un nom de bucket unique que vous souhaitez utiliser.
   2. PROJECT_ID par l'ID du projet Cloud que vous avez créé.
   3. PROJECT_LOCATION par l'emplacement du projet Cloud que vous avez créé.

5. Définissez les variables d'environnement suivantes :

   export GOOGLE_GENAI_USE_VERTEXAI=true
   export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID
   export GOOGLE_CLOUD_LOCATION=PROJECT_LOCATION
   export GOOGLE_CLOUD_STORAGE_BUCKET=CLOUD_STORAGE_BUCKET_NAME

   Remplacez les éléments suivants :

   1. CLOUD_STORAGE_BUCKET_NAME par le nom du bucket que vous avez créé.
   2. PROJECT_ID par l'ID du projet Cloud que vous avez créé.
   3. PROJECT_LOCATION par l'emplacement du projet Cloud que vous avez créé.

6. Installez et déployez l'agent ADK à partir de l'environnement virtuel.

   python3 -m venv myenv
   source myenv/bin/activate
   poetry install --with deployment
   python3 deployment/deploy.py --create

7. Récupérez l'ID de l'agent. Vous en aurez besoin plus tard pour configurer la fonction personnalisée.

   python3 deployment/deploy.py --list

Examiner l'exemple de code

Si vous le souhaitez, avant de créer la feuille de calcul, prenez le temps d'examiner et de vous familiariser avec l'exemple de code hébergé sur GitHub.

Afficher sur GitHub

Créer et configurer dans une nouvelle feuille de calcul

1. Cliquez sur le bouton suivant et faites une copie complète de l'exemple de feuille de calcul Google Sheets, y compris de son projet Apps Script lié au conteneur.

   Copier une feuille de calcul Google Sheets

2. Dans la feuille de calcul que vous venez de créer, accédez à Extensions > Apps Script.

3. Dans le projet Apps Script, accédez à Paramètres du projet, cliquez sur Modifier les propriétés du script, puis sur Ajouter une propriété de script pour ajouter les propriétés de script suivantes :

   1. Remplacez LOCATION par l'emplacement du projet Google Cloud créé lors des étapes précédentes, par exemple us-central1.
   2. GEMINI_MODEL_ID avec le modèle Gemini que vous souhaitez utiliser, par exemple gemini-2.5-flash-lite.
   3. REASONING_ENGINE_ID par l'ID de l'agent LLM Auditor ADK déployé lors des étapes précédentes, tel que 1234567890.
   4. SERVICE_ACCOUNT_KEY avec la clé JSON du compte de service téléchargée lors des étapes précédentes, par exemple { ... }.

4. Cliquez sur Enregistrer les propriétés de script.

Tester la fonction personnalisée

1. Accédez à la feuille de calcul que vous venez de créer.
2. Modifiez les instructions de la colonne A.
3. Les formules de la colonne B s'exécutent, puis affichent les résultats de la vérification des faits.

Effectuer un nettoyage

Pour éviter que les ressources utilisées dans ce tutoriel soient facturées sur votre compte Google Cloud, nous vous recommandons de supprimer le projet Cloud.

Attention : La suppression d'un projet aura les effets suivants :

• Tout le contenu du projet est supprimé. Si vous avez utilisé un projet existant pour ce tutoriel et que vous le supprimez, vous supprimerez également tout autre travail effectué dans le projet.
• Les ID de projets personnalisés sont perdus. Lorsque vous avez créé ce projet, vous avez peut-être créé un ID de projet personnalisé dont vous souhaitez vous servir par la suite. Pour conserver les URL qui utilisent l'ID de projet, telles qu'une URL sur appspot.com, supprimez les ressources sélectionnées dans le projet au lieu de supprimer l'ensemble du projet.

Si vous envisagez d'explorer plusieurs tutoriels et guides de démarrage rapide, réutiliser des projets peut vous aider à ne pas dépasser les limites de quotas des projets.

1. Dans la console Google Cloud, accédez à la page Gérer les ressources. Cliquez sur Menu > IAM et administration > Gérer les ressources.

   Accéder au gestionnaire de ressources

2. Dans la liste des projets, sélectionnez celui que vous souhaitez supprimer, puis cliquez sur Supprimer .
3. Dans la boîte de dialogue, saisissez l'ID du projet, puis cliquez sur Arrêter pour supprimer le projet.

Étapes suivantes

• Fonctions personnalisées dans Google Sheets
• Étendre Google Sheets