はじめに

この記事ではCloudRunとVertexAIで文章要約のLINE botを作成するハンズオンを書いています。
実行環境はCloudShellです。
具体的には以下の環境を想定しています。

docker --version
- Docker version 24.0.6, build ed223bc
gcloud --version
- Google Cloud SDK 447.0.0
- alpha 2023.09.15
- app-engine-go 1.9.75
- app-engine-java 2.0.19
- app-engine-python 1.9.105
- app-engine-python-extras 1.9.101
- beta 2023.09.15
- bigtable
- bq 2.0.98
- bundled-python3-unix 3.9.16
- cbt 0.16.1
- cloud-datastore-emulator 2.3.1
- cloud-run-proxy 0.4.0
- core 2023.09.15
- gcloud-crc32c 1.0.0
- gke-gcloud-auth-plugin 0.5.6
- gsutil 5.25
- kpt 1.0.0-beta.44
- local-extract 1.5.9
- minikube 1.31.2
- nomos 1.16.0-rc.2
- package-go-module 0.4.0
- pubsub-emulator 0.8.6
- skaffold 2.7.0
git
- git version 2.30.2

※少し内容のレベルを上げて続編を書きました。最近読んだ本を教えてくれるLINE botをGemini Proを使って作成してみた

LINE botの設定

プロバイダの設定

Createをクリックします。

名前はGenAIとします。

チャンネルの設定

Create a MessagingAPI Channelをクリックします。

設定項目がいくつかあります。以下のように設定してください。

項目	入力するもの
Channel type	Messaging API
Provider	GenAI
Company or owner's country or region	Japan
Channel name	PaLM2くん
Channel description	VertexAIとCloudRunでLINE botを作成してみた
Category	個人
Subcategory	個人（その他）
Email address	デフォルト

チェックボックスが2つありますのでチェックを入れます。

I have read and agree to the LINE Official Account Terms of Use
I have read and agree to the LINE Official Account API Terms of Use

Createをクリックします。確認画面が表示されたらOKをクリックします。

Messaging APIのシークレットキーをコピー

チャネル基本設定にあるチャネルシークレットをコピーします。

次にMessaging API設定チャネルアクセストークンを発行してコピーします。

デフォルトの設定の無効化とWebhookの設定

応答メッセージとあいさつメッセージをそれぞれ無効にするために編集をクリックします。

Webhookは有効にします。

変更前

変更後

Google Cloudの操作

プロジェクトを作成する

Google Cloud Consoleにログインします。

画面左上の逆三角形からプロジェクトを作成します。逆三角形をクリックします。

新しいプロジェクトをクリックします。

プロジェクト名はline-handson-test、場所は組織なしに設定します。
※ご利用の環境によって設定する場所が変わってくると思いますが、今回は個人でアカウントを作成された場合を想定しています。

最後に作成ボタンをクリックします。

CloudShellを開く

作成したプロジェクトに切り替えたあと、画面右上にあるボタンからCloudShellを開きます。

※CloudShellのボタン

APIの有効化

以下のサービスでAPIを有効化します。

ArtifactRegistry
VertexAI

gcloud services enable aiplatform.googleapis.com
gcloud services enable artifactregistry.googleapis.com

※参考：VertexAIをコンソール画面で有効にする場合

環境変数名を追加

プロジェクト名を環境変数に代入してシェル変数を作成しておきます。

export gcp_project="{プロジェクト名}"

リポジトリのクローン

リポジトリをクローンします。

git clone https://github.com/ymd65536/cloudrun_linebot.git

config.pyの修正

ディレクトリを変更します。

cd cloudrun_linebot/src

config.pyをsrcフォルダ内に作成します。

echo "" > config.py

vi config.py

LINE botのチャネルアクセストークンとシークレットを修正します。

token = "アクセストークン"
secret = "シークレット"

イメージをビルドする

linebot-appという名前でイメージをビルドします。

docker build -t linebot-app . --platform linux/amd64 --no-cache

イメージにタグをつける

ビルドしたイメージにタグをつけます。このタグはArtifactRegistryにあるイメージと同じタグである必要があります。

docker tag linebot-app:latest asia-northeast1-docker.pkg.dev/$gcp_project/linebot-sample/linebot-app:latest

※タグ付けされたイメージの確認方法

docker images

ArtifactRegistryでリポジトリを作成する

イメージをpushするためにArtifactRegistryにリポジトリを作成します。

gcloud artifacts repositories create linebot-sample --location=asia-northeast1 --repository-format=docker --project=$gcp_project

dockerの認証

ArtifactRegistryにイメージをpushする場合はdockerの認証を通す必要があります。
認証を通すため、以下のコマンドを実行します。

gcloud auth configure-docker

イメージのプッシュ

ArtifactRegistryにイメージをpushします。push先はasia-northeast1-docker.pkg.devです。

docker push asia-northeast1-docker.pkg.dev/$gcp_project/linebot-sample/linebot-app:latest

デプロイ

イメージのpushが完了しましたら、以下のコマンドを実行してCloudRunにコンテナをデプロイします。

gcloud run deploy --image asia-northeast1-docker.pkg.dev/$gcp_project/linebot-sample/linebot-app:latest --region asia-northeast1 --platform managed

デプロイが完了すると独自のエンドポイントURLが生成されます。
実行結果

$ gcloud run deploy --image asia-northeast1-docker.pkg.dev/$gcp_project/linebot-sample/linebot-app:latest --region asia-northeast1 --platform managed
Service name (linebot-app):  
Deploying container to Cloud Run service [linebot-app] in project [****] region [asia-northeast1]
OK Deploying... Done.                                                                                                                                                              
  OK Creating Revision...                                                                                                                                                          
  OK Routing traffic...                                                                                                                                                            
Done.                                                                                                                                                                              
Service [linebot-app] revision [linebot-app-00001-wv7] has been deployed and is serving 100 percent of traffic.
Service URL: https://*****.a.run.app

Webhook URLの設定

Messaging API設定にあるWebhook URLを設定します。
編集をクリックします。

エンドポイントの最後に/callbackと付けたものを入力し、更新をクリックします。

Webhookを有効にする

LINE botからWebhookを利用できるようにWebhookを有効にします。

変更前

変更後

疎通確認

検証をクリックします。

以下のように成功と表示されていれば、問題ありません。

動作確認

エンドポイントURLを開く

生成された独自のエンドポイントURLをブラウザで開きます。するとVertexAIからの応答が返ってきます。

LINE botにメッセージを送信して動作確認

QRコードを読み取ってLINE botを友達追加します。

どんなメッセージでも良いので送信してみましょう。

Tips

LINE botのシークレット情報について

今回はconfig.pyに書き込んでイメージの中に保存していますが、実際にはsecret managerを活用します。

おわり

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