Muestras de código y aplicaciones de IA generativa

Implementa una aplicación de muestra con un clic para resumir documentos largos con Vertex AI.

Implementa una aplicación de ejemplo con un clic que use incorporaciones vectoriales almacenadas en Cloud SQL para mejorar la exactitud de las respuestas de una aplicación de chat.

Implementa una aplicación de ejemplo con un 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.

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

App de ejemplo para la generación de aumento de recuperación con AlloyDB para PostgreSQL y Vertex AI. (entrada de blog, codelab).

Aprende a compilar una app de RAG basada en Node que proporcione recomendaciones de inversión para asesores financieros. Esta muestra se integra en Vertex AI, Cloud Run, AlloyDB y Cloud Run Functions. Se compiló con Angular, TypeScript, Express.js y LangChain.

Aprende a compilar una app de RAG que ayude a los propietarios de automóviles a solucionar problemas de sus vehículos sin tener que pasar las páginas del manual del propietario. Entre las variantes, se incluyen Cloud SQL con pgvector y Vertex AI Agent Builder. Se compila con Java (Spring) y Python (Streamlit).

Aprende a aplicar los SDK de Vertex AI Gemini a tareas como el chat, las instrucciones multimodales y el procesamiento de documentos. Explora muestras de código adicionales aquí.

Aprende a almacenar y recuperar documentos de RAG con Vertex AI Agent Builder (anteriormente, Vertex AI Search).

¿Quieres integrar otros productos, como Cloud Storage o Firestore, en tu app de IA generativa? Explora todas las bibliotecas cliente de Google Cloud en el lenguaje de programación que elijas.

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

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

Firebase Genkit es un framework de código abierto que te ayuda a compilar, implementar y supervisar aplicaciones web potenciadas por IA listas para la producción. Genkit incluye complementos para Vertex AI, Cloud Operations y Firestore.

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

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

Obtén información para extraer metadatos de partituras, como el compositor y el tempo, de archivos PDF con el SDK de Vertex AI.

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

Aprende a extraer información de los pósteres de películas llamando a Gemini directamente desde BigQuery.

Aprende a convertir texto e imágenes en incorporaciones de vectores con el SDK de Vertex AI para usarlas en una aplicación de generación mejorada por recuperación (RAG).

Aprende a mejorar la respuesta de Gemini con datos en tiempo real, como el precio de las acciones de una empresa y las noticias más recientes.

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

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

Explora decenas de otros notebooks de Vertex AI en el navegador de muestras de Google Cloud.