Google Cloud では、Vertex AI で最先端の基盤モデルのセット（Gemini など）を提供しています。サードパーティ モデルを Vertex AI Model Garden にデプロイすることも、GKE、Cloud Run、Compute Engine 上のセルフホストにデプロイすることもできます。

プロンプト設計とは、プロンプトとレスポンスのペアを作成して、言語モデルに追加のコンテキストと指示を与えるプロセスです。プロンプトを作成したら、プリトレーニング用のプロンプト データセットとしてモデルにフィードします。モデルが予測を処理し、組み込みの指示が返されます。

グラウンディングは、AI モデルをデータソースに接続して、回答の精度を高め、ハルシネーションを減らします。一般的なグラウンディング手法である RAG は、関連情報を検索してモデルのプロンプトに追加し、出力が事実と最新情報に基づくものであることを確認します。

エージェントを使用すると、会話型ユーザー インターフェースを簡単に設計してモバイルアプリに統合できます。また、関数呼び出しによりモデルの機能を拡張できます。

特定の用語について言語モデルをトレーニングする場合など、特殊なタスクでは、プロンプト設計やグラウンディングだけでは十分なトレーニングを実施できない場合があります。このシナリオでは、モデルをチューニングしてパフォーマンスを改善したり、独自のモデルをトレーニングします。