KAC Gemini Image Embedding API
リリース予定：済
最新バージョン：1.0
最新バージョンリリース日：2024/11/25
Embedded Files
仕様・制限事項
KAC のカウントは1リクエストごとに1回カウントアップされます。
Claris FileMaker からのリクエストのみ受け付けます。
FileMaker サンプルファイルダウンロード URL: https://drive.google.com/uc?export=download&id=1W65FtXmzDwDALjr6qX13paj5H0TRygnO
画像のサイズに上限はありませんが、512px 以上の画像は圧縮されて Embedding されます。
アクションによっては、1回の利用であっても分解されるファイルが複数ある場合に複数回の利用回数カウントアップされる場合があります。
KAC APIキーが無料プランであっても、Gemini API は Google のモデル品質向上のための学習データとして利用されることはありません。https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/data-governance?hl=ja
イメージ エンベディングを取得する
イメージ エンベディングを取得する
Google Vertex AI を使用してイメージ エンベディングを取得します。
このアクションは、Claris FileMakerの「対象レコードに埋め込みを挿入」または「埋め込みを挿入」、「セマンティック検索を実行」スクリプトステップで使用します。
パラメータ
AI アカウント設定
アカウント名: "KAC Gemini" ただし、実際はどんな文字列でも構いません。
モデルプロバイダ: カスタム
エンドポイント: "https://embedding-1.kbscc.net/direct/gemini/image"
APIキー: 寿商会が発行する KAC APIキー
埋め込みを挿入
アカウント名: "KAC Gemini" 実際は AI アカウント設定 で入れた文字列と同じにしてください。
埋め込みモデル: "multimodalembedding@001"
入力: エンベディングするオブジェクトフィールド（画像データ）
ターゲット: エンベディングを保存するフィールド
セマンティック検索を実行
クエリーを自然言語にした場合は、アカウント名、埋め込みモデルの設定が必須です。
レスポンス
array: テキスト エンベディング
イメージマッチング用 テキスト エンベディングを取得する
イメージマッチング用 テキスト エンベディングを取得する
Google Vertex AI を使用して イメージマッチング用の テキスト エンベディングを取得します。
このアクションは、Claris FileMakerの「対象レコードに埋め込みを挿入」または「埋め込みを挿入」、「セマンティック検索を実行」スクリプトステップで使用します。
パラメータ
AI アカウント設定
アカウント名: "KAC Gemini" ただし、実際はどんな文字列でも構いません。
モデルプロバイダ: カスタム
エンドポイント: "https://embedding-1.kbscc.net/direct/gemini/image"
APIキー: 寿商会が発行する KAC APIキー
埋め込みを挿入
アカウント名: "KAC Gemini" 実際は AI アカウント設定 で入れた文字列と同じにしてください。
埋め込みモデル: "multimodalembedding@001"
入力: エンベディングする文字列
ターゲット: エンベディングを保存するフィールド
セマンティック検索を実行
クエリーを自然言語にした場合は、アカウント名、埋め込みモデルの設定が必須です。
レスポンス
array: テキスト エンベディング
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