Google Geminiの設定

概要

Google Geminiは、Google社が提供する最先端の大規模言語モデル（LLM）です。 Fess ではGoogle AI API（Generative Language API）を使用してGeminiモデルによるAIモード機能を実現できます。

Geminiを使用することで、Googleの最新AI技術を活用した高品質な回答生成が可能になります。

主な特徴

  • マルチモーダル対応: テキストだけでなく画像も処理可能

  • 長いコンテキスト: 大量の文書を一度に処理できる長いコンテキストウィンドウ

  • コスト効率: Flashモデルは高速かつ低コスト

  • Google統合: Google Cloudサービスとの連携が容易

対応モデル

Geminiで利用可能な主なモデル:

  • gemini-2.5-flash - 高速で効率的なモデル（推奨）

  • gemini-2.5-pro - より高い推論能力を持つモデル

  • gemini-1.5-flash - 安定版のFlashモデル

  • gemini-1.5-pro - 安定版のProモデル

注釈

利用可能なモデルの最新情報は Google AI for Developers で確認できます。

前提条件

Geminiを使用する前に、以下を準備してください。

  1. Googleアカウント: Googleアカウントが必要

  2. Google AI Studioアクセス: https://aistudio.google.com/ にアクセス

  3. APIキー: Google AI StudioでAPIキーを生成

APIキーの取得

  1. Google AI Studio にアクセス

  2. 「Get API key」をクリック

  3. 「Create API key」を選択

  4. プロジェクトを選択または新規作成

  5. 生成されたAPIキーを安全に保存

警告

APIキーは機密情報です。以下の点に注意してください:

  • バージョン管理システムにコミットしない

  • ログに出力しない

  • 環境変数や安全な設定ファイルで管理する

基本設定

app/WEB-INF/conf/system.properties に以下の設定を追加します。

最小構成

# AIモード機能を有効にする
rag.chat.enabled=true

# LLMプロバイダーをGeminiに設定
rag.llm.type=gemini

# Gemini APIキー
rag.llm.gemini.api.key=AIzaSyxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

# 使用するモデル
rag.llm.gemini.model=gemini-2.5-flash

推奨構成（本番環境）

# AIモード機能を有効にする
rag.chat.enabled=true

# LLMプロバイダー設定
rag.llm.type=gemini

# Gemini APIキー
rag.llm.gemini.api.key=AIzaSyxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

# モデル設定（高速モデルを使用）
rag.llm.gemini.model=gemini-2.5-flash

# APIエンドポイント（通常は変更不要）
rag.llm.gemini.api.url=https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta

# タイムアウト設定
rag.llm.gemini.timeout=60000

設定項目

Geminiクライアントで使用可能なすべての設定項目です。

プロパティ 説明 デフォルト
rag.llm.gemini.api.key Google AI APIキー （必須）
rag.llm.gemini.model 使用するモデル名 gemini-2.5-flash
rag.llm.gemini.api.url APIのベースURL https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta
rag.llm.gemini.timeout リクエストのタイムアウト時間（ミリ秒） 60000

環境変数での設定

セキュリティ上の理由から、APIキーを環境変数で設定することを推奨します。

Docker環境

docker run -e RAG_LLM_GEMINI_API_KEY=AIzaSy... codelibs/fess:15.5.0

docker-compose.yml

services:
  fess:
    image: codelibs/fess:15.5.0
    environment:
      - RAG_CHAT_ENABLED=true
      - RAG_LLM_TYPE=gemini
      - RAG_LLM_GEMINI_API_KEY=${GEMINI_API_KEY}
      - RAG_LLM_GEMINI_MODEL=gemini-2.5-flash

systemd環境

/etc/systemd/system/fess.service.d/override.conf:

[Service]
Environment="RAG_LLM_GEMINI_API_KEY=AIzaSy..."

Vertex AI経由の使用

Google Cloud Platformを使用している場合、Vertex AI経由でGeminiを使用することもできます。 Vertex AIを使用する場合は、APIエンドポイントと認証方法が異なります。

注釈

現在の Fess はGoogle AI API（generativelanguage.googleapis.com）を使用しています。 Vertex AI経由での使用が必要な場合は、カスタム実装が必要になる場合があります。

モデルの選択ガイド

使用目的に応じたモデル選択の指針です。

モデル 速度 品質 用途
gemini-2.5-flash 高速 高 一般的な用途、バランス重視（推奨）
gemini-2.5-pro 中速 最高 複雑な推論、高品質が必要な場合
gemini-1.5-flash 高速 良好 コスト重視、安定性重視
gemini-1.5-pro 中速 高 長いコンテキストが必要な場合

コンテキストウィンドウ

Geminiモデルは非常に長いコンテキストウィンドウをサポートしています:

  • Gemini 1.5/2.5 Flash: 最大100万トークン

  • Gemini 1.5/2.5 Pro: 最大200万トークン

この特徴を活かして、より多くの検索結果をコンテキストに含めることができます。

# より多くのドキュメントをコンテキストに含める
rag.chat.context.max.documents=10
rag.chat.context.max.chars=20000

コストの目安

Google AI APIは使用量に基づいて課金されます（無料枠あり）。

モデル 入力（100万文字） 出力（100万文字）
Gemini 1.5 Flash $0.075 $0.30
Gemini 1.5 Pro $1.25 $5.00
Gemini 2.5 Flash 価格は変動する場合あり 価格は変動する場合あり

注釈

最新の価格と無料枠の情報は Google AI Pricing で確認してください。

レート制限

Google AI APIにはレート制限があります。Fess のレート制限機能と組み合わせて適切に設定してください。

# Fessのレート制限設定
rag.chat.rate.limit.enabled=true
rag.chat.rate.limit.requests.per.minute=10

無料枠の制限

Google AI APIには無料枠がありますが、以下の制限があります:

  • リクエスト/分: 15 RPM

  • トークン/分: 100万 TPM

  • リクエスト/日: 1,500 RPD

トラブルシューティング

認証エラー

症状: APIキー関連のエラーが発生する

確認事項:

  1. APIキーが正しく設定されているか確認

  2. APIキーがGoogle AI Studio上で有効か確認

  3. APIキーに必要な権限があるか確認

  4. APIがプロジェクトで有効化されているか確認

レート制限エラー

症状: 「429 Resource has been exhausted」エラーが発生する

解決方法:

  1. Fess のレート制限を厳しく設定:

    rag.chat.rate.limit.requests.per.minute=5

  2. 数分待ってから再試行

  3. 必要に応じてクォータの引き上げをリクエスト

リージョン制限

症状: サービスが利用できないというエラー

確認事項:

Google AI APIは一部の地域でのみ利用可能です。サポートされる地域については Googleのドキュメントを確認してください。

タイムアウト

症状: リクエストがタイムアウトする

解決方法:

  1. タイムアウト時間を延長:

    rag.llm.gemini.timeout=120000

  2. Flashモデル（より高速）の使用を検討

デバッグ設定

問題を調査する際は、Fess のログレベルを調整してGemini関連の詳細なログを出力できます。

app/WEB-INF/classes/log4j2.xml:

<Logger name="org.codelibs.fess.llm.gemini" level="DEBUG"/>

セキュリティに関する注意

Google AI APIを使用する際は、以下のセキュリティ事項に注意してください。

  1. データプライバシー: 検索結果の内容がGoogleのサーバーに送信されます

  2. APIキーの管理: キーの漏洩は不正利用につながります

  3. コンプライアンス: 機密データを含む場合は、組織のポリシーを確認

  4. 利用規約: Googleの利用規約とAcceptable Use Policyを遵守

参考情報