Vertex AI Agent Builder

Crie agentes de IA avançados, sem necessidade de código. Para metas complexas, é fácil agrupar vários agentes, com um funcionando como principal e outros como subagentes. Treine com seus dados, automatize tarefas e faça iterações com facilidade. Lançamento e análise, tudo em uma plataforma fácil de usar.

Ao basear nossos modelos de última geração, como o Gemini com a Pesquisa Google, oferecemos aos clientes o poder combinado dos modelos de fundação mais recentes do Google, além do acesso a informações atualizadas e de alta qualidade para melhorar significativamente a integridade e a acurácia das respostas. Acesse o Gemini aprimorado com a Pesquisa Google com apenas um clique na nossa API. Em breve, a recuperação dinâmica vai estar disponível no embasamento com a Pesquisa Google. Este novo recurso ajuda os clientes a equilibrar a qualidade e a eficiência de custos, escolhendo de maneira inteligente quando usar os resultados da pesquisa do Google e quando usar os dados de treinamento do modelo. 

Com a Vertex AI para Pesquisa, é possível aproveitar um sistema de Geração Aumentada de Recuperação (RAG, na sigla em inglês) pronto para uso com qualidade do Google, permitindo que você baseie facilmente seus modelos de linguagem nos seus próprios dados. A Vertex AI para Pesquisa lida com as complexidades da indexação de diversas fontes de dados, oferece pesquisa avançada com a tecnologia do Google e se integra perfeitamente aos modelos de linguagem na Vertex AI.

Está criando a Geração Aumentada de Recuperação (RAG, na sigla em inglês) personalizada para necessidades únicas de IA? A Vertex AI simplifica o processo com estas ferramentas:

• Analisador de layout da Document AI: extrai dados importantes de documentos complexos para melhorar a pesquisa.
• API Ranking: a classificação com tecnologia de LLM prioriza respostas relevantes.
• API Grounded Generation: cria respostas precisas usando seus dados ou fontes confiáveis. Essa API agora oferece em pré-lançamento experimental, o modo de alta fidelidade, um recurso que vai reduzir ainda mais as alucinações artificiais com foco no contexto fornecido pelo cliente para embasamento.
• API Check Grounding: compara as respostas com os fatos para garantir a confiabilidade.

Para empresas que precisam de recuperação de informações personalizada com base em embeddings, a Vertex AI oferece recursos avançados de pesquisa de vetores. A pesquisa de vetor pode ser dimensionada para bilhões de vetores e encontrar os vizinhos mais próximos em alguns milissegundos. A pesquisa de vetor agora oferece pesquisa híbrida, uma integração de técnicas de pesquisa baseadas em vetores e palavras-chave, para garantir respostas mais relevantes aos seus usuários.

É possível criar agentes personalizados de alto desempenho com base nas suas necessidades com todos os componentes usando a Vertex AI Agent Builder. O LangChain na Vertex AI é apenas uma das nossas ofertas que priorizam o código. Assim, ajudamos você a criar com facilidade usando um dos frameworks do Python de código aberto mais conhecidos que os desenvolvedores de IA generativa adoram e implantam na Vertex AI para escala empresarial.

O LlamaIndex na Vertex AI simplifica o processo de geração aumentada de recuperação (RAG, na sigla em inglês), desde a ingestão e transformação de dados até o embedding, indexação, recuperação e geração. Agora, os clientes da Vertex AI podem aproveitar os modelos do Google e a infraestrutura otimizada para IA com o framework de dados simples, flexível e de código aberto da LlamaIndex para conectar fontes de dados personalizadas a modelos generativos.

O Genkit do Firebase é um framework de Typescript/JavaScript de código aberto projetado para simplificar o desenvolvimento, a implantação e o monitoramento de agentes de IA prontos para produção. Com a ajuda do plug-in da Vertex AI, os desenvolvedores do Firebase agora podem aproveitar os modelos do Google, como o Gemini e o Imagen 2, além de embeddings de texto.