Ejemplos de código y aplicaciones de ejemplo de IA generativa

Despliega una aplicación de ejemplo con un solo clic para resumir documentos largos con Vertex AI.

Implementa una aplicación de ejemplo de un solo clic que use incrustaciones de vectores almacenadas en Cloud SQL para mejorar la precisión de las respuestas de una aplicación de chat.

Despliega una aplicación de ejemplo de un solo clic que extraiga pares de preguntas y respuestas de un conjunto de documentos, junto con una canalización que active la aplicación cuando se suba un documento.

Crea una aplicación web para generar ideas de campañas de marketing con Gemini en Vertex AI, Cloud Run y Streamlit.

Aplicación de ejemplo para la generación aumentada por recuperación con AlloyDB para PostgreSQL y Vertex AI. entrada de blog o codelab.

Aprende a crear una aplicación de RAG basada en Node que proporcione recomendaciones de inversión a asesores financieros. Este ejemplo se integra con Vertex AI, Cloud Run, AlloyDB y Cloud Run Functions. Desarrollada con Angular, TypeScript, Express.js y LangChain.

Aprende a crear una aplicación RAG que ayude a los propietarios de coches a solucionar problemas de sus vehículos sin tener que consultar el manual. Entre las variantes se incluyen Cloud SQL con pgvector y Aplicaciones de IA. Desarrollada con Java (Spring) y Python (Streamlit).

Aprende a aplicar los SDKs de Gemini de Vertex AI a tareas como el chat, las peticiones multimodales y el procesamiento de documentos. Consulta más ejemplos de código aquí.

Consulta cómo almacenar y recuperar documentos de RAG con aplicaciones de IA (antes Vertex AI Search).

¿Quieres integrar otros productos, como Cloud Storage o Firestore, en tu aplicación de IA generativa? Consulta todas las Google Cloudbibliotecas de cliente en el lenguaje de programación que prefieras.

Consulta fragmentos de código para usar LangChain junto con Google Cloud productos, incluidos modelos de chat (Vertex AI), bases de datos vectoriales (AlloyDB, Cloud SQL, Firestore, AI Applications, BigQuery y otros) y otros (Google Drive, Google Maps, YouTube y otros).

Consulta fragmentos de código para usar LangChain junto con productos de Google Cloud , incluidos modelos de chat (Vertex AI), bases de datos de vectores (Vertex AI Vector Search) y otros (Búsqueda de Google).

Genkit es un framework de código abierto que te ayuda a crear, desplegar y monitorizar aplicaciones web basadas en IA listas para producción. Genkit incluye complementos para Vertex AI, Cloud Operations y Firestore.

Consulta fragmentos de código para usar LangChain junto con Google Cloud productos, incluidos modelos de chat (Vertex AI).

Aprende a llamar a Gemini 1.5 Flash y a aprovechar su ventana de contexto larga con el SDK de Vertex AI. Este cuaderno incluye modalidades de texto, vídeo y audio.

Descubre cómo extraer metadatos de partituras, como el compositor y el tempo, de archivos PDF mediante el SDK de Vertex AI.

Aprende a analizar el sentimiento de los vídeos, incluidas las expresiones faciales, con el SDK de Vertex AI.

Consulta cómo extraer información de carteles de películas llamando a Gemini directamente desde BigQuery.

Descubre cómo convertir texto e imágenes en incrustaciones vectoriales con el SDK de Vertex AI para usarlas en una aplicación de generación aumentada de recuperación (RAG).

Descubre cómo mejorar la respuesta de Gemini con datos en tiempo real, como el precio de las acciones de una empresa y las últimas noticias.

Aprende a migrar tu código del SDK de Vertex AI para llamar a Gemini en lugar de a PaLM.

Aprende a ajustar Gemini con Vertex AI para entrenar el modelo y que responda bien a las preguntas sobre programación en Python.

Consulta decenas de otros cuadernos de Vertex AI en el Google Cloud explorador de ejemplos.