생성형 AI 코드 샘플 및 샘플 애플리케이션
샘플 애플리케이션
사전 빌드된 생성형 AI 샘플 애플리케이션을 배포한 후 코드를 포크하여 자체 사용 사례에 맞게 수정합니다.
점프 스타트 솔루션: Cloud SQL을 사용한 생성형 AI RAG
Cloud SQL에 저장된 벡터 임베딩을 사용하여 채팅 애플리케이션의 응답 정확성을 개선하는 원클릭 샘플 애플리케이션을 배포합니다.
초급 Python
점프 스타트 솔루션: 생성형 AI 기술 자료
문서가 업로드될 때 애플리케이션을 트리거하는 파이프라인과 함께 문서 모음에서 질문 및 답변 쌍을 추출하는 원클릭 샘플 애플리케이션을 배포합니다.
초급 Python
Gemini로 마케팅 캠페인 생성
Vertex AI, Cloud Run, Streamlit에서 Gemini를 사용하여 마케팅 캠페인 아이디어를 생성하는 웹 앱을 빌드합니다.
초급 Python
공항 어시스턴트: RAG 앱
중급 Python
GenWealth: RAG 앱
금융 상담사에게 투자 추천을 제공하는 Node 기반 RAG 앱을 빌드하는 방법을 알아봅니다. 이 샘플은 Vertex AI, Cloud Run, AlloyDB, Cloud Run 함수와 통합됩니다. Angular, TypeScript, Express.js, LangChain으로 빌드되었습니다.
중급 노드
Fix My Car: RAG 앱
자동차 소유자가 제조사 설명서를 펼치지 않고도 차량 문제를 해결하는 데 도움을 주는 RAG 앱을 빌드하는 방법을 알아보세요. 변형에는 pgvector를 사용하는 Cloud SQL 및 Vertex AI Agent Builder가 포함됩니다. Java(Spring) 및 Python(Streamlit)으로 빌드되었습니다.
중급 자바
SDK 및 프레임워크
SDK 코드 스니펫을 사용하여 Google Cloud의 생성형 AI API를 사용하는 방법을 알아봅니다.
Vertex AI - Gemini SDK
채팅, 멀티모달 프롬프트, 문서 처리와 같은 작업에 Vertex AI Gemini SDK를 적용하는 방법을 알아봅니다. 여기에서 추가 코드 샘플을 둘러보세요.
초급 Python 노드 자바 Go C#
Vertex AI Agent Builder SDK
Vertex AI Agent Builder(이전 명칭: Vertex AI Search)를 사용하여 RAG 문서를 저장하고 검색하는 방법을 알아보세요.
초급 Python 노드 자바 Go C# PHP Ruby
모든 Google Cloud 클라이언트 라이브러리 찾아보기
Cloud Storage 또는 Firestore와 같은 다른 제품을 생성형 AI 앱에 통합하고 싶으신가요? 원하는 프로그래밍 언어로 모든 Google Cloud 클라이언트 라이브러리를 찾아보세요.
초급 Python 노드 자바 Go C# PHP Ruby
LangChain(Python)
채팅 모델(Vertex AI), 벡터 데이터베이스(AlloyDB, Cloud SQL, Firestore, Vertex AI Agent Builder, BigQuery 등), 기타(Google Drive, Google 지도, YouTube 등)를 비롯한 Google Cloud 제품과 함께 LangChain을 사용하는 코드 스니펫을 살펴보세요.
초급 Python
LangChain.js(노드)
채팅 모델(Vertex AI), 벡터 데이터베이스(Vertex AI 벡터 검색) 및 기타(Google 검색)를 비롯한 Google Cloud 제품과 함께 LangChain을 사용하는 코드 스니펫을 살펴보세요.
초급 노드
Genkit(노드)
Firebase Genkit는 프로덕션에 즉시 사용 가능한 AI 기반 웹 애플리케이션을 빌드, 배포, 모니터링하는 데 도움이 되는 오픈소스 프레임워크입니다. Genkit에는 Vertex AI, Cloud 운영, Firestore용 플러그인이 함께 제공됩니다.
초급 노드
Notebooks
생성형 AI 사용 사례의 실습 둘러보기를 살펴보세요.
Vertex AI Gemini 1.5 Flash 시작하기
Vertex AI SDK를 사용하여 Gemini 1.5 Flash를 호출하고 긴 컨텍스트 윈도우를 활용하는 방법을 알아봅니다. 이 노트북에는 텍스트, 동영상, 오디오 모달이 포함되어 있습니다.
초급 Python
Gemini를 사용하여 BigQuery에서 영화 포스터 분석하기
BigQuery에서 Gemini를 직접 호출하여 영화 포스터에서 정보를 추출하는 방법을 알아봅니다.
중급 Python
Vertex AI 임베딩 소개 - 텍스트 및 멀티모달
검색 증강 생성(RAG) 애플리케이션에서 사용할 수 있도록 Vertex AI SDK를 사용하여 텍스트와 이미지를 벡터 임베딩으로 변환하는 방법을 알아봅니다.
중급 Python
질문-답변을 위한 Gemini를 사용한 감독 조정
Python 코딩에 대한 질문에 제대로 응답하도록 모델을 학습시키키 위해 Vertex AI를 사용하여 Gemini를 조정하는 방법을 알아보세요.
고급 Python