Google Cloud fornisce un insieme di modelli di base all'avanguardia tramite Vertex AI, tra cui Gemini. Puoi anche eseguire il deployment di un modello di terze parti su Vertex AI Model Garden o ospitarlo autonomamente su GKE o Compute Engine.

La progettazione dei prompt è il processo di creazione di coppie di prompt e risposte per fornire ai modelli linguistici contesto e istruzioni aggiuntivi. Dopo aver creato i prompt, forniscili al modello come set di dati di prompt per il preaddestramento. Quando un modello pubblica le previsioni, risponde con le tue istruzioni integrate.

Il collegamento collega i modelli di AI alle origini dati per migliorare l'accuratezza delle risposte e ridurre le allucinazioni. La RAG, una tecnica di grounding comune, cerca informazioni pertinenti e le aggiunge al prompt del modello, garantendo che l'output si basi su fatti e informazioni aggiornate.

Gli agenti semplificano la progettazione e l'integrazione di un'interfaccia utente di conversazione nella tua app mobile, mentre le chiamate di funzione estendono le funzionalità di un modello.

Attività specializzate, come l'addestramento di un modello linguistico su una terminologia specifica, potrebbero richiedere una formazione maggiore rispetto alla progettazione dei prompt o alla sola grounding. In questo caso, puoi utilizzare l'ottimizzazione del modello per migliorare le prestazioni o addestrare il tuo modello.