vertexai-gemini-batch

# Vertex AI Batch Prediction for Gemini

`google-genai` SDK を使用して Vertex AI 経由で Gemini のバッチ処理を実行するための支援を行います。

## 概要

| 項目 | 内容 |
|------|------|
| SDK | `google-genai` (vertexai=True) |
| 認証 | Google Cloud ADC / サービスアカウント |
| 入力ソース | GCS / BigQuery |
| 出力先 | GCS / BigQuery (指定可) |
| コスト | 標準 API の 50% OFF |
| 処理時間 | 最大 24 時間 (通常はそれより早い) |

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## ワークフロー

### Phase 1: 設定の収集

ユーザに以下の情報を確認する:

1. **必須情報**:
   - Google Cloud プロジェクト ID
   - GCS バケットパス (例: `gs://bucket-name/batch-workspace/`)

2. **推論内容**:
   - この SKILL 起動までの文脈から推論内容を把握できない場合は尋ねる
   - バッチで処理したいプロンプトまたはプロンプトのテンプレート
   - 入力データのソース (CSV, JSONL, データベースなど)

その他の設定 (モデル、リージョン、generation_config) はスクリプトの引数やコード内で指定する

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## 入力ファイルのデータ構造

### 入力形式 (JSONL)

各行が 1 リクエスト。`request` フィールドに `GenerateContentRequest` 相当の構造を記述:

```jsonl
{"key": "req-1", "request": {"contents": [{"role": "user", "parts": [{"text": "質問1"}]}]}}
{"key": "req-2", "request": {"contents": [{"role": "user", "parts": [{"text": "質問2"}]}], "generation_config": {"temperature": 0.7}}}
```

**`key` フィールド** (推奨): 各リクエストに一意の識別子を付与できる。出力にも同じ `key` が含まれるため、入出力の対応付けが容易になる。バッチ処理では出力順序が入力順序と異なる場合があるため、`key` の使用を推奨。

### 完全な入力例 (generation_config 含む)

```json
{
  "key": "summarize-001",
  "request": {
    "contents": [
      {
        "role": "user",
        "parts": [{"text": "この文章を要約してください: ..."}]
      }
    ],
    "generation_config": {
      "temperature": 0.7,
      "max_output_tokens": 1024,
      "top_p": 0.95,
      "top_k": 40,
      "response_mime_type": "application/json",
      "response_schema": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "summary": {"type": "string"},
          "key_points": {
            "type": "array",
            "items": {"type": "string"}
          }
        },
        "required": ["summary", "key_points"]
      }
    },
    "safety_settings": [
      {
        "category": "HARM_CATEGORY_HARASSMENT",
        "threshold": "BLOCK_MEDIUM_AND_ABOVE"
      }
    ],
    "system_instruction": {
      "parts":