生成 AI のコードサンプルとサンプル アプリケーション

Vertex AI を使用して長いドキュメントをワンクリックで要約するサンプル アプリケーションをデプロイします。

Cloud SQL に保存されたベクトル エンベディングを使用して、チャット アプリケーションからの応答の精度を向上させるワンクリック サンプル アプリケーションをデプロイします。

一連のドキュメントから質問と回答のペアを抽出するワンクリック サンプル アプリケーションと、ドキュメントがアップロードされたときにアプリケーションをトリガーするパイプラインをデプロイします。

Vertex AI の Gemini、Cloud Run、Streamlit を使用して、マーケティング キャンペーンのアイデアを生成するためのウェブアプリを構築します。

AlloyDB for PostgreSQL と Vertex AI を使用した検索拡張生成のサンプルアプリ。（ブログ投稿、Codelab）。

ファイナンシャル アドバイザーに投資に関する推奨事項を提示する Node ベースの RAG アプリを構築する方法を学びます。このサンプルは、Vertex AI、Cloud Run、AlloyDB、Cloud Run functions と統合されています。Angular、TypeScript、Express.js、LangChain で構築されています。

車の所有者がオーナー マニュアルを見なくても車のトラブルシューティングができる RAG アプリを構築する方法を学びます。バリエーションには、Cloud SQL と pgvector、Vertex AI Agent Builder があります。Java（Spring）と Python（Streamlit）で構築されています。

Vertex AI Gemini SDK をチャット、マルチモーダル プロンプト、ドキュメント処理などのタスクに適用する方法を学びます。その他のコードサンプルはこちらからご覧ください。

Vertex AI Agent Builder（旧 Vertex AI Search）を使用して RAG ドキュメントを保存および取得する方法を学びます。

Cloud Storage や Firestore などの他のプロダクトを生成 AI アプリに統合しますか？選択したプログラミング言語のすべての Google Cloud クライアント ライブラリを閲覧してください。

LangChain を Google Cloud プロダクト（チャットモデル（Vertex AI）、ベクトル データベース（AlloyDB、Cloud SQL、Firestore、Vertex AI Agent Builder、BigQuery など）、Google ドライブ、Google マップ、YouTube などのその他サービス）とともに使用するコード スニペットをご覧ください。

LangChain を Google Cloud プロダクト（チャットモデル（Vertex AI）、ベクトル データベース（Vertex AI ベクトル検索）、その他のプロダクト（Google 検索）など）とともに使用するコード スニペットをご覧ください。

Firebase Genkit は、プロダクション レディな AI 搭載ウェブ アプリケーションを構築、デプロイ、モニタリングするオープンソース フレームワークです。Genkit には、Vertex AI、Cloud Operations、Firestore 用のプラグインが付属しています。

チャットモデル（Vertex AI）などの Google Cloud プロダクトとともに LangChain を使用するコード スニペットをご覧ください。

Vertex AI SDK を使用して Gemini 1.5 Flash を呼び出し、その長いコンテキスト ウィンドウを活用する方法を学びます。このノートブックには、テキスト、動画、音声の要素が含まれています。

Vertex AI SDK を使用して、PDF から楽譜のメタデータ（作曲者やテンポなど）を抽出する方法を学びます。

Vertex AI SDK を使用して、表情などの動画の感情を分析する方法を学びます。

BigQuery から Gemini を直接呼び出して、映画ポスターから情報を抽出する方法を学びます。

検索拡張生成（RAG）アプリケーションで使用する目的で Vertex AI SDK を使用してテキストと画像をベクトル エンベディングに変換する方法を学びます。

企業の株価や最新ニュースなどのリアルタイム データを使用して Gemini の回答を補強する方法について学びます。

既存の Vertex AI SDK コードを移行して、PaLM ではなく Gemini を呼び出す方法を学びます。

Vertex AI を使用して Gemini をチューニングし、Python コーディングに関する質問に適切に回答するようにモデルをトレーニングする方法を学びます。

Google Cloud サンプル ブラウザで、数十種類の他の Vertex AI ノートブックをご覧ください。