Exemplos de código e aplicações de exemplo de IA generativa

Implemente uma aplicação de exemplo com um clique para resumir documentos longos com o Vertex AI.

Implemente uma aplicação de exemplo de um clique que use incorporações vetoriais armazenadas no Cloud SQL para melhorar a precisão das respostas de uma aplicação de chat.

Implemente uma aplicação de exemplo com um clique que extrai pares de perguntas e respostas de um conjunto de documentos, juntamente com um pipeline que aciona a aplicação quando um documento é carregado.

Crie uma app Web para gerar ideias de campanhas de marketing, usando o Gemini no Vertex AI, no Cloud Run e no Streamlit.

App de exemplo para geração aumentada de recuperação com o AlloyDB para PostgreSQL e a Vertex AI. (publicação no blogue, codelab).

Aprenda a criar uma app RAG baseada em nós que fornece recomendações de investimento para consultores financeiros. Este exemplo integra-se com o Vertex AI, o Cloud Run, o AlloyDB e as funções do Cloud Run. Criado com Angular, TypeScript, Express.js e LangChain.

Aprenda a criar uma app RAG que ajuda os proprietários de carros a resolver problemas com o respetivo veículo, sem terem de consultar o manual do proprietário. As variantes incluem o Cloud SQL com pgvector e as aplicações de IA. Criado com Java (Spring) e Python (Streamlit).

Saiba como aplicar os SDKs do Vertex AI Gemini a tarefas como chat, comandos multimodais e processamento de documentos. Procure exemplos de código adicionais aqui.

Saiba como armazenar e obter documentos RAG através das Aplicações de IA (anteriormente, Vertex AI Search).

Está a integrar outros produtos, como o Cloud Storage ou o Firestore, na sua app de IA generativa? Explore todas as Google Cloudbibliotecas cliente no seu idioma de programação preferencial.

Explore fragmentos de código para usar o LangChain juntamente com Google Cloud produtos, incluindo modelos de chat (Vertex AI), bases de dados vetoriais (AlloyDB, Cloud SQL, Firestore, AI Applications, BigQuery e outros) e outros (Google Drive, Google Maps, YouTube e outros).

Explore fragmentos de código para usar o LangChain juntamente com Google Cloud produtos, incluindo modelos de chat (Vertex AI), bases de dados vetoriais (Vertex AI Vector Search) e outros (Pesquisa Google).

O Genkit é um framework de código aberto que ajuda a criar, implementar e monitorizar aplicações Web com tecnologia de IA prontas para produção. O Genkit inclui plug-ins para a Vertex AI, as Cloud Operations e o Firestore.

Explore fragmentos de código para usar o LangChain juntamente com Google Cloud produtos, incluindo modelos de chat (Vertex AI).

Saiba como chamar o Gemini 1.5 Flash e tirar partido da respetiva capacidade de resposta alargada com o SDK da Vertex AI. Este bloco de notas inclui modalidades de texto, vídeo e áudio.

Saiba como extrair metadados de partituras, como o compositor e o tempo, de PDFs através do SDK da Vertex AI.

Saiba como analisar o sentimento de vídeo, incluindo expressões faciais, através do SDK do Vertex AI.

Saiba como extrair informações de cartazes de filmes chamando o Gemini diretamente a partir do BigQuery.

Saiba como converter texto e imagens em incorporações vetoriais através do SDK do Vertex AI para utilização numa aplicação de geração aumentada de obtenção (RAG).

Saiba como aumentar a resposta do Gemini com dados em tempo real, como o preço das ações de uma empresa e as notícias mais recentes.

Saiba como migrar o seu código do SDK do Vertex AI existente para chamar o Gemini em vez do PaLM.

Saiba como otimizar o Gemini com o Vertex AI para preparar o modelo de forma a responder bem a perguntas sobre programação em Python.

Explore dezenas de outros blocos de notas do Vertex AI no Google Cloud navegador de exemplos.