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Vertex AI konfigurieren

Vertex AI ist die verwaltete Google-Cloud-Plattform für Gemini und weitere Modelle. Wählen Sie diesen Anbieter statt der direkten Gemini-Verbindung, wenn Aufrufe über ein Google-Cloud-Projekt abgerechnet, in einer bestimmten Region ausgeführt oder durch dessen IAM-Regeln gesteuert werden sollen. Novaplan AI benötigt für Vertex AI eine Service-Account-JSON-Schlüsseldatei. Ein Google-AI-Studio-API-Schlüssel reicht hierfür nicht aus; die Verbindung liest ihre Zugangsdaten auch nicht aus Umgebungsvariablen.

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Vorbereitungen in Google Cloud

  1. Wählen oder erstellen Sie ein Projekt in der Google Cloud Console.
  2. Aktivieren Sie für das Projekt die Vertex AI API.
  3. Erstellen Sie unter IAM & Admin → Service Accounts ein Dienstkonto und weisen Sie ihm die Rolle Vertex AI User oder eine Rolle mit den benötigten Berechtigungen zu.
  4. Öffnen Sie beim Dienstkonto den Tab Keys und erstellen Sie einen JSON-Schlüssel. Die Datei wird nur bei der Erstellung heruntergeladen; bewahren Sie sie geschützt auf.

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Erforderliche Angaben in Novaplan AI

Novaplan AI weist eine Datei zurück, die kein gültiges JSON ist, der type, project_id oder private_key fehlen oder deren type nicht service_account ist. Ein OAuth-Client-Secret ist kein Ersatz für einen Dienstkontoschlüssel. Prüfen Sie die aktuelle Vertex-AI-Modellreferenz und die Verfügbarkeit des Modells in Ihrer Region. Behandeln Sie die JSON-Datei als langlebigen privaten Schlüssel: Laden Sie sie nur über das vorgesehene Zugangsdatenfeld hoch, begrenzen Sie die Rechte des Dienstkontos und rotieren Sie den Schlüssel bei Offenlegung. Lassen Sie sich von Novaplan die Speicherung und Zugriffskontrollen des bereitgestellten Workspaces bestätigen, bevor Sie sensible Workloads anbinden.

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Optionale Einstellungen

  • Region: Zielregion für die Modellaufrufe, beispielsweise europe-west4; Standard ist us-central1. Nicht jedes Modell ist in jeder Region verfügbar.
  • Model Friendly Name: Anzeigename für die Konfiguration. Ohne Wert wird der Modellname verwendet.
  • Context Length: Maximale Kontextlänge in Token. Verwenden Sie das dokumentierte Limit des gewählten Modells; ohne Wert nutzt Novaplan AI einen konservativen Standard.
  • Is Multimodal und Is Reasoning: Beide Optionen sind laut Konfiguration standardmäßig aktiviert. Passen Sie sie an die tatsächlichen Fähigkeiten des Modells an.
Bei Permission denied prüfen Sie IAM-Rolle und aktivierte Vertex AI API. Bei Model not found prüfen Sie Modell-ID und Region. Wird der Upload abgewiesen, kontrollieren Sie insbesondere "type": "service_account" und die Projekt-ID in der Datei. Für Embeddings gibt es eine eigene Vertex-AI-Anleitung. Novaplan Support hilft bei der Einrichtung.