Vertex AI の生成 AI に関するガイドと例のコレクション。
詳しくは、GitHub の生成 AI リポジトリ をご覧ください。
Gemini クイックスタート
-
Gemini 2.0 Flash の概要
Gen AI Python SDK を使用して、Vertex AI で Gemini 2.0 Flash の使用を開始します。
関数呼び出し Gemini グラウンドング マルチモーダル プロンプト
GitHub で表示 -
Gemini 2.0 Pro の概要
Gen AI Python SDK を使用して、Vertex AI で Gemini 2.0 Pro の使用を開始します。
関数呼び出し Gemini グラウンドング マルチモーダル プロンプト
GitHub で表示 -
Gemini 2.0 Flash-Lite の概要
Gen AI Python SDK を使用して、Vertex AI で Gemini 2.0 Flash-Lite の使用を開始します。
関数呼び出し Gemini マルチモーダル プロンプト
GitHub で表示 -
Multimodal Live API を使ってみる
Gen AI Python SDK を使用して Vertex AI の Gemini 2.0 Multimodal Live API を使ってみる
Gemini Live API マルチモーダル
GitHub で表示 -
Gemini 2.0 Flash Thinking を使ってみる
Gen AI Python SDK を使用して Vertex AI で Gemini 2.0 Flash Thinking を開始し、より詳細な推論と思考ステップを取得します。
Gemini マルチモーダル
GitHub で表示 -
-
-
Gemini による接地
Gemini を Google 検索または Vertex AI Search の実世界のデータに接続して、回答の質を高めましょう。
Gemini グラウンディング RAG 検索
GitHub で表示 -
-
-
-
-
おすすめのチュートリアル
-
Gemini 2.0 Flash を使用したマーケティング アセットの作成
Gemini とグラウンディングのマルチモーダル機能を Google 検索と組み合わせて、マーケティング キャンペーンの概要とマーケティング アセットを作成する方法を学びます。
Gemini 接地 検索
GitHub で表示 -
Speech-to-Text 用の Chirp 2 を使ってみる
Google の最新の多言語自動音声認識モデルである Chirp 2 の使用方法について学びます。
Chirp Speech
GitHub で表示 -
-
Imagen 3 画像編集
Imagen 3 を使用して、インペインティング、アウトペインティング、商品画像編集を使用してフォトリアリスティックな画像を編集します。
Imagen マルチモーダル
GitHub で表示 -
テキスト エンベディングと Vertex AI ベクトル検索のスタートガイド
AI のマルチツール、エンベディング、Vertex AI ベクトル検索を使用して、セマンティック マッチングを行います。
エンベディング ベクトル検索
GitHub で表示 -
Gemini を使用した LangGraph の概要
LangGraph のワークフロー機能と Gemini の言語理解と生成スキルを組み合わせて、複雑な財務分析タスクを効率化し、自動化する方法を学びます。
Gemini LangChain LangGraph Orchestration
GitHub で表示 -
カスタム ポッドキャスト エピソードを作成する
Gemini、LangGraph、Text-to-Speech を使用して、カスタム ポッドキャスト エピソードを作成します。
Gemini LangChain LangGraph Orchestration Speech
GitHub で表示 -
Gemini とテキスト読み上げによるストーリーテリング
Gemini とテキスト読み上げを使用して、複数のキャラクターが登場する物語を作成して読み上げます。
Gemini 音声
GitHub で表示 -
-
-
-
-
Vertex AI RAG Engine の概要
Gemini と Vertex AI RAG Engine を使用してカスタム RAG ワークフローを構築します。
Gemini RAG
GitHub で表示 -
-
Gemini を使用した特許ドキュメントの理解
Gemini を使用して、分類、エンティティ抽出、オブジェクト検出を使用して特許ドキュメントを処理します。
Gemini マルチモーダル
GitHub で表示 -
Vertex AI で DeepSeek を使用して Hugging Face smolagent を構築してデプロイする
このノートブックでは、Hugging Face Hub から Vertex AI に DeepSeek R1 Distill Qwen 32B をデプロイする方法を示します。
エージェント
GitHub で表示 -
Gemini を使用したマルチモーダル感情分析
このノートブックでは、音声で直接実行された感情分析と、テキスト文字変換で実行された分析を比較することで、Gemini によるマルチモーダル感情分析を示します。
Gemini マルチモーダル
GitHub で表示
すべてのチュートリアル
関数呼び出し
Gemini
グラウンディング
マルチモーダル
プロンプト
|
Gemini 2.0 Flash の概要 Gen AI Python SDK を使用して、Vertex AI で Gemini 2.0 Flash の使用を開始する。 |
GitHub で表示 |
関数呼び出し
Gemini
グラウンディング
マルチモーダル
プロンプト
|
Gemini 2.0 Pro の概要 Gen AI Python SDK を使用して、Vertex AI で Gemini 2.0 Pro の使用を開始します。 |
GitHub で表示 |
関数呼び出し
Gemini
マルチモーダル
プロンプト
|
Gemini 2.0 Flash-Lite の概要 Gen AI Python SDK を使用して、Vertex AI で Gemini 2.0 Flash-Lite の使用を開始します。 |
GitHub で表示 |
Gemini
Live API
マルチモーダル
|
Multimodal Live API を使ってみる Gen AI Python SDK を使用して Vertex AI の Gemini 2.0 Multimodal Live API の使用を開始する |
GitHub で表示 |
Gemini
マルチモーダル
|
Gemini 2.0 Flash Thinking を使ってみる Gen AI Python SDK を使用して Vertex AI で Gemini 2.0 Flash Thinking を開始し、より詳細な推論と思考ステップを取得します。 |
GitHub で表示 |
Gemini
プロンプト
|
プロンプト エンジニアリングの概要 プロンプト エンジニアリングの基本とベスト プラクティスを学びます。 |
GitHub で表示 |
関数呼び出し
Gemini
|
Gemini を使用した関数呼び出し 関数呼び出しを使用して Gemini を外部ツールに接続します。 |
GitHub で表示 |
Gemini
グラウンディング
RAG
検索
|
Gemini によるグラウンディング Gemini を Google 検索または Vertex AI Search の実世界のデータに接続して、回答の質を高めることができます。 |
GitHub で表示 |
バッチ予測
Gemini
|
Gemini によるバッチ予測 バッチ予測を使用して、多数の例に対して推論を実行します。 |
GitHub で表示 |
Gemini
|
長いコンテキスト ウィンドウ 長いコンテキスト ウィンドウを使用して、大量のマルチモーダル データを処理します。 |
GitHub で表示 |
Gemini
|
コンテキスト キャッシュ保存の概要 コンテキスト キャッシュを使用して、頻繁に使用されるデータを保存します。 |
GitHub で表示 |
Gemini
|
Gemini API を使用した制御生成の概要 Gemini API の出力形式を制御して、データ処理を容易にする方法について学びます。 |
GitHub で表示 |
Gemini
|
OpenAI ライブラリを使用して Gemini を呼び出す Chat Completions を使用して Gemini を呼び出す方法を学習する。 |
GitHub で表示 |
Gemini
グラウンディング
検索
|
Gemini 2.0 Flash を使用したマーケティング アセットの作成 Gemini とグラウンディングのマルチモーダル機能を Google 検索と組み合わせて、マーケティング キャンペーンの概要とマーケティング アセットを作成する方法を学びます。 |
GitHub で表示 |
Chirp
音声入力
|
音声文字変換用の Chirp 2 を使ってみる Google の最新の多言語自動音声認識モデルである Chirp 2 の使用方法について学びます。 |
GitHub で表示 |
Imagen
マルチモーダル
|
Imagen 3 画像生成の概要 Imagen 3 を使用してフォトリアリスティックな画像を作成します。 |
GitHub で表示 |
Imagen
マルチモーダル
|
Imagen 3 画像編集 Imagen 3 を使用して、インペインティング、アウトペインティング、商品画像編集を使用してフォトリアリスティックな画像を編集します。 |
GitHub で表示 |
エンベディング
ベクトル検索
|
テキスト エンベディング + Vertex AI ベクトル検索のスタートガイド AI のマルチツール、エンベディング、Vertex AI ベクトル検索を使用して、セマンティック マッチングを行います。 |
GitHub で表示 |
Gemini
LangChain
LangGraph
オーケストレーション
|
Gemini を使用した LangGraph の概要 LangGraph のワークフロー機能と Gemini の言語理解と生成スキルを組み合わせて、複雑な財務分析タスクを効率化し、自動化する方法を学びます。 |
GitHub で表示 |
Gemini
LangChain
LangGraph
オーケストレーション
音声入力
|
カスタム ポッドキャスト エピソードを作成する Gemini、LangGraph、Text-to-Speech を使用して、カスタム ポッドキャスト エピソードを作成する。 |
GitHub で表示 |
Gemini
音声入力
|
Gemini と Text-to-Speech によるストーリーテリング Gemini とテキスト読み上げを使用して、複数のキャラクターが登場する物語を作成して読み上げます。 |
GitHub で表示 |
Gemini
マルチモーダル
|
コードベースを分析する Gemini を使用して、コードの生成、コードベースの要約、デバッグ、コードの改善、コードの評価を行います。 |
GitHub で表示 |
Gemini
プロンプト
セキュリティ
|
デベロッパー向けの LLM セキュリティ プロンプト挿入攻撃とその軽減方法について説明します。 |
GitHub で表示 |
評価
Gemini
|
Gen AI Evaluation Service 指標とカスタム データセットを使用して Gemini の回答を評価する。 |
GitHub で表示 |
Gemini
チューニング
|
Gemini を使用した教師ありファインチューニング 特定のタスクに合わせて Gemini を微調整する方法を学びます。 |
GitHub で表示 |
Gemini
RAG
|
Vertex AI RAG Engine の概要 Gemini と Vertex AI RAG Engine を使用してカスタム RAG ワークフローを構築する。 |
GitHub で表示 |
Gemini
マルチモーダル
|
Gemini を使用したドキュメント処理 Gemini を使用して、ドキュメントの分類、抽出、要約を行います。 |
GitHub で表示 |
Gemini
マルチモーダル
|
Gemini を使用した特許ドキュメントの理解 Gemini を使用して、分類、エンティティ抽出、オブジェクト検出を使用して特許ドキュメントを処理します。 |
GitHub で表示 |
エージェント
|
Vertex AI で DeepSeek を使用して Hugging Face smolagent を構築してデプロイする このノートブックでは、Hugging Face Hub から Vertex AI に DeepSeek R1 Distill Qwen 32B をデプロイする方法を示します。 |
GitHub で表示 |
Gemini
マルチモーダル
|
Gemini を使用したマルチモーダル感情分析 このノートブックでは、音声で直接実行された感情分析と、テキスト文字変換で実行された分析を比較することで、Gemini によるマルチモーダル感情分析を示します。 |
GitHub で表示 |
Gemini
マルチモーダル
|
Google Gen AI SDK の概要 Google Gen AI SDK の概要。 |
GitHub で表示 |
Gemini
マルチモーダル
プロンプト
|
Gemini: マルチモーダル ユースケースの概要 マルチモーダル データ(テキスト、ドキュメント、画像、動画、音声)で Gemini にプロンプトを出す方法。 |
GitHub で表示 |
Gemini
|
REST API を使用した Vertex AI の Gemini 2.0 のスタートガイド REST/curl で Gemini 2.0 を使用します。 |
GitHub で表示 |
評価
Gemini
プロンプト
|
プロンプト エンジニアリング、評価、プロンプト テンプレート Gen AI Evaluation Service SDK を使用して、プロンプトのエンジニアリングと評価を行います。 |
GitHub で表示 |
エンベディング
マルチモーダル
|
マルチモーダル エンベディングの概要 マルチモーダル エンベディングについて学習する。 |
GitHub で表示 |
エンベディング
チューニング
|
エンベディング チューニングの概要 エンベディング モデルのチューニング方法を学習する。 |
GitHub で表示 |
エンベディング
ベクトル検索
|
タスクタイプのエンベディング 特定のタスクに適したエンベディングを取得する方法を学びます。 |
GitHub で表示 |
エンベディング
ベクトル検索
|
Vertex AI ベクトル検索を使用したハイブリッド検索 セマンティック検索とキーワード検索を組み合わせた Vertex AI ベクトル検索でハイブリッド検索を使用する方法について学習します。 |
GitHub で表示 |
エージェント
Gemini
LangChain
LangGraph
|
エンジニア向けの AI エージェント(AI エージェントの進化) このノートブックでは、Gemini API を使用してエッセイを生成する 3 つの異なるアプローチ(ゼロショット、LangChain を使用したステップバイステップ、LangGraph を使用した反復処理)を示します。 |
GitHub で表示 |
Gemma
Hugging Face
|
Hugging Face DLC: Vertex AI で Text Generation Inference(TGI)を使用して Gemma を提供する Text Generation Inference(TGI)用の Hugging Face Deep Learning Container(DLC)を使用して、Vertex AI の Hugging Face Hub から Google Gemma をデプロイする方法について説明します。 |
GitHub で表示 |
Gemma
LangGraph
RAG
|
Vertex AI と LangGraph で Ollama を使用して Gemma 2 ベースのエージェント RAG を実行する このノートブックでは、Vertex AI と LangGraph で Ollama を使用して Gemma 2 ベースのエージェントを実行する方法を示します。 |
GitHub で表示 |
Gemma
Hugging Face
|
Hugging Face DLC: カスタム ハンドラを使用して Vertex AI で Pytorch 推論を使用して PaliGemma を提供する カスタム ハンドラと組み合わせて、Pytorch 推論用の Hugging Face Deep Learning Container(DLC)を使用して、Vertex AI の Hugging Face Hub から Google PaliGemma をデプロイする方法について学習します。 |
GitHub で表示 |
Gemma
Hugging Face
チューニング
|
Hugging Face DLC: Vertex AI で Transformer 強化学習(TRL)を使用して Gemma をファインチューニングする Vertex AI で Transformer 強化学習(TRL)を使用して Gemma をファインチューニングする方法について説明します。 |
GitHub で表示 |
Hugging Face
|
Vertex AI で Hugging Face Deep Learning コンテナモデルを使用しているアプリを推測する Vertex AI、Hugging Face Deep Learning コンテナ、画像生成オープンモデル、Gemini を使用して、「誰か、何かを当てよう」アプリケーションを作成し、なぞなぞを解いて可視化します。 |
GitHub で表示 |
エンベディング
|
t-SNE プロットを使用してテキスト ドキュメントのエンベディング類似度を可視化する t-SNE プロットを使用して、テキスト ドキュメントのエンベディング類似度を可視化します。 |
GitHub で表示 |
エンベディング
ベクトル検索
|
Vertex AI ベクトル検索のクイックスタート Vertex AI ベクトル検索を使用して類似のテキスト ドキュメントを検索する方法について学習します。 |
GitHub で表示 |
エンベディング
Gemini
ベクトル検索
|
Gemini と BigQuery ベクトル検索を使用したインフラストラクチャ ログの異常検出 Gemini、ベクトル エンベディング、BigQuery ベクトル検索を使用して、大量のインフラストラクチャ ログから異常を検出する方法を学びます。 |
GitHub で表示 |
エンベディング
Gemini
|
テキスト エンベディングと BigQuery ベクトル検索によるログの異常検出と調査 Gemini、ベクトル エンベディング、BigQuery ベクトル検索を使用して大量の監査ログを分析し、異常検出を行う方法を学びます。 |
GitHub で表示 |
関数呼び出し
Gemini
|
Gemini 関数呼び出しでのデータ構造とスキーマの操作 データ構造とスキーマで Gemini 関数呼び出しを使用する方法について学習する。 |
GitHub で表示 |
関数呼び出し
Gemini
|
Gemini での並列関数呼び出しと複数の関数レスポンスの操作 Gemini で並列関数呼び出しと複数の関数レスポンスを使用します。 |
GitHub で表示 |
関数呼び出し
Gemini
プロンプト
|
Gemini と関数呼び出しを使用した ReAct エージェントの概要 Gemini と関数呼び出しで ReAct エージェントを使用する方法を学びます。 |
GitHub で表示 |
関数呼び出し
Gemini
|
Gemini のツール構成による強制関数呼び出し Gemini でツール構成を使用して強制関数呼び出しを使用する方法について学習します。 |
GitHub で表示 |
関数呼び出し
Gemini
|
Gemini 関数呼び出しを使用して企業のニュースと分析情報をリアルタイムで取得する Gemini 関数呼び出しを使用して、企業のニュースや分析情報をリアルタイムで取得する方法について学びます。 |
GitHub で表示 |
関数呼び出し
Gemini
マルチモーダル
|
Gemini API と Python SDK を使用したマルチモーダル関数呼び出し Gemini マルチモーダル関数呼び出しの使用方法を学習する。 |
GitHub で表示 |
Gemini
RAG
RAG Engine
|
高度な RAG 手法 - Vertex RAG Engine の検索品質評価とハイパーパラメータ チューニング 評価とハイパーパラメータ チューニングによる高度な RAG 手法について学びます。 |
GitHub で表示 |
Gemini
RAG
RAG Engine
|
Pinecone を使用した Vertex AI RAG Engine Vertex AI RAG Engine で Pinecone を使用する方法について学習します。 |
GitHub で表示 |
Gemini
RAG
RAG Engine
|
Weaviate を使用した Vertex AI RAG Engine Vertex AI RAG Engine で Weaviate を使用する方法を学習する。 |
GitHub で表示 |
Gemini
RAG
RAG Engine
|
Vertex AI Feature Store を使用した Vertex AI RAG Engine Vertex AI RAG Engine で Vertex AI Feature Store を使用する方法について学習します。 |
GitHub で表示 |
Gemini
RAG
RAG Engine
|
Vertex AI RAG Engine with Vertex AI Vector Search Vertex AI RAG Engine で Vertex AI ベクトル検索を使用する方法について学習します。 |
GitHub で表示 |
Gemini
RAG
RAG Engine
|
Vertex AI Search を使用した Vertex AI RAG エンジン Vertex AI RAG Engine で Vertex AI Search を使用する方法を学習する。 |
GitHub で表示 |
エージェント
Gemini
Reasoning Engine
|
エージェントのデバッグと最適化: Reasoning Engine でのトレースのガイド Reasoning Engine でトレースを利用する方法を学習する。 |
GitHub で表示 |
Gemini
LangChain
Reasoning Engine
|
AlloyDB を使用した RAG アプリケーションを Vertex AI の LangChain にデプロイする |
GitHub で表示 |
エージェント
Gemini
RAG
Reasoning Engine
検索
|
Vertex AI Search で Reasoning Engine と RAG を使用して会話型検索エージェントを構築する |
GitHub で表示 |
エージェント
Gemini
Reasoning Engine
|
Vertex AI で Reasoning Engine を使用したエージェントの構築とデプロイの概要 |
GitHub で表示 |
エージェント
Gemini
LangGraph
RAG
Reasoning Engine
|
LangGraph と Reasoning Engine を使用してマルチエージェント RAG アプリケーションを構築する |
GitHub で表示 |
Gemini
LangGraph
RAG
Reasoning Engine
|
Cloud SQL for PostgreSQL を使用した RAG アプリケーションを Vertex AI の LangChain にデプロイする |
GitHub で表示 |
エージェント
Gemini
Reasoning Engine
|
Reasoning Engine を使用して Google Maps API エージェントを構築してデプロイする |
GitHub で表示 |
Gemini
LangGraph
Reasoning Engine
|
Vertex AI で Reasoning Engine を使用して LangGraph アプリケーションを構築してデプロイする |
GitHub で表示 |
Gemini
マルチモーダル
|
Gemini を使用した動画の分析 |
GitHub で表示 |
Gemini
マルチモーダル
|
Gemini を使用した YouTube 動画の分析 |
GitHub で表示 |
Gemini
マルチモーダル
ベクトル検索
|
Vertex AI の Gemini とベクトル検索を使用して保証請求用のマルチモーダル chatbot を作成する |
GitHub で表示 |
Gemini
マルチモーダル
RAG
|
Vertex AI の Gemini API を使用したマルチモーダル検索拡張生成(RAG) |
GitHub で表示 |
Gemini
LlamaIndex
RAG
|
Vertex AI ベクトル検索と LlamaIndex を使用して質問応答 RAG を実行する |
GitHub で表示 |
Gemini
LangChain
マルチモーダル
RAG
|
Gemini、Vertex AI ベクトル検索、LangChain を使用したマルチモーダル検索拡張生成(RAG) |
GitHub で表示 |
Gemini
RAG
|
小規模から大規模への検索拡張生成 |
GitHub で表示 |
Gemini
プロンプト
|
ReAct(推論 + 実行)+ Healthcare NL API 用カスタムツール + Gemini 1.5 Pro + LangChain |
GitHub で表示 |
Gemini
プロンプト
|
教育における Gemini の使用 |
GitHub で表示 |
Gemini
プロンプト
|
AI クイックビルド エクスペリエンス |
GitHub で表示 |
Gemini
マルチモーダル
RAG
|
Gemini API を使用して検索拡張生成(RAG)をコード化する |
GitHub で表示 |
Gemini
マルチモーダル
|
Gemini 1.5 Pro による商品リスティングの生成 |
GitHub で表示 |
Gemini
マルチモーダル
|
マルチモーダルの小売業向けレコメンデーション: Gemini を使用して画像と画像推論に基づいて商品をおすすめする |
GitHub で表示 |
Gemini
マルチモーダル
プロンプト
|
Gemini を使用した楽譜の分析 |
GitHub で表示 |
Gemini
マルチモーダル
|
Gemini 1.5 Flash を使用して BigQuery で映画のポスターを分析する |
GitHub で表示 |
Gemini
LangChain
|
Vertex AI の LangChain 🦜️🔗 + Gemini API スタートガイド |
GitHub で表示 |
エージェント
Gemini
|
AutoGen と Gemini を使用して天気エージェントを構築する |
GitHub で表示 |
Gemini
プロンプト
|
Vertex AI Prompt Optimizer Notebook UI |
GitHub で表示 |
Gemini
プロンプト
|
Vertex AI Prompt Optimizer - ツールの使用 |
GitHub で表示 |
Gemini
プロンプト
|
Vertex AI Prompt Optimizer - カスタム指標 |
GitHub で表示 |
Gemini
プロンプト
|
Vertex AI Prompt Optimizer の概要 |
GitHub で表示 |
Gemini
プロンプト
|
Vertex AI の生成モデルによるテキスト要約 |
GitHub で表示 |
Gemini
プロンプト
|
Vertex AI の生成モデルによるアイディエーション |
GitHub で表示 |
Gemini
プロンプト
|
Chain-of-Thought と ReAct |
GitHub で表示 |
Gemini
プロンプト
|
Vertex AI での生成モデルを使用した質問応答 |
GitHub で表示 |
Gemini
プロンプト
|
Vertex AI での生成モデルを使用したテキスト分類 |
GitHub で表示 |
Gemini
プロンプト
|
Vertex AI の生成モデルによるテキスト抽出 |
GitHub で表示 |
Gemini
チューニング
|
Gemini 1.5 Flash を使用した変化検出の教師ありファインチューニング |
GitHub で表示 |
Gemini
チューニング
|
Vertex AI 教師ありチューニング トークン数と費用の見積もり |
GitHub で表示 |
Gemini
チューニング
|
Gemini 1.5 Flash を使用した質問応答の教師ありファインチューニング |
GitHub で表示 |
Gemini
チューニング
|
Gemini 1.5 Pro を使用した画像キャプションの教師ありファインチューニング |
GitHub で表示 |
評価
Gemini
Model Garden
|
Gen AI Evaluation SDK を使用して Vertex AI Studio、Model Garden、Model Registry でモデルを評価する |
GitHub で表示 |
評価
Gemini
RAG
|
Vertex AI Pipelines で高速評価と Dataflow ML を使用して RAG から生成された回答を評価する |
GitHub で表示 |
評価
Gemini
|
Vertex AI Evaluation で品質と説明可能性を向上させる |
GitHub で表示 |
評価
Gemini
|
生成 AI モデルの設定を評価して比較する |
GitHub で表示 |
評価
Gemini
|
カスタム指標を使用した Bring-Your-Own-Autorater |
GitHub で表示 |
評価
Gemini
|
翻訳モデルを評価する |
GitHub で表示 |
評価
Gemini
|
PaLM モデルと Gemini モデルを比較して移行する |
GitHub で表示 |
評価
Gemini
マルチモーダル
|
マルチモーダル タスクの評価 |
GitHub で表示 |
評価
Gemini
LangChain
|
LangChain を評価する |
GitHub で表示 |
評価
Gemini
|
生成 AI モデルを比較する |
GitHub で表示 |
評価
Gemini
RAG
|
Gen AI Evaluation Service SDK を使用して、QA の RAG から生成された回答を評価する |
GitHub で表示 |
評価
Gemini
|
モデルベースの指標をカスタマイズして生成 AI モデルを評価する |
GitHub で表示 |
評価
Gemini
RAG
|
生成モデルツールの使用を評価する |
GitHub で表示 |
評価
Gemini
|
生成 AI の評価サービスを使ってみる |
GitHub で表示 |
Gemini
プロンプト
RAG
セキュリティ
|
生成 AI と LLM のセキュリティ - ReAct 攻撃と RAG 攻撃とその軽減策 |
GitHub で表示 |
Gemini
セキュリティ
|
Vertex AI の Gemini API を使用した責任ある AI: 安全性評価としきい値 |
GitHub で表示 |
バッチ予測
Gemini
|
Gemini API を使用してバッチ予測をモニタリングする |
GitHub で表示 |
Imagen
マルチモーダル
|
Imagen 3 カスタマイズ画像 |
GitHub で表示 |
Gemini
Imagen
マルチモーダル
|
Imagen と Gemini を使用して高品質のビジュアル アセットを作成する |
GitHub で表示 |
Imagen
マルチモーダル
|
Vertex AI で画像セグメンテーションを使用して Photoshop ドキュメントを作成する |
GitHub で表示 |
Gemini
Imagen
マルチモーダル
|
Gemini で Imagen プロンプトを強化する |
GitHub で表示 |
Imagen
マルチモーダル
|
Vertex AI での画像セグメンテーション |
GitHub で表示 |
検索
|
フィルタとメタデータを使用した Vertex AI Search |
GitHub で表示 |
Gemini
検索
|
Vertex AI Search - Gemini を使用した統合データアプリのクエリと要約 |
GitHub で表示 |
検索
|
Vertex AI Search データストアと検索エンジンを作成する |
GitHub で表示 |
検索
|
Vertex AI Search を使用した検索アプリケーションの構築 |
GitHub で表示 |
Gemini
LangChain
RAG
検索
|
ドキュメントに関する質問応答 |
GitHub で表示 |
Gemini
RAG
検索
|
Vertex AI Search を使用した一括質問応答 |
GitHub で表示 |
エンベディング
検索
|
Vertex AI Search でのカスタム エンベディング |
GitHub で表示 |
Chirp
音声入力
|
Chirp 2 のスタートガイド - 高度な機能 |
GitHub で表示 |
Claude
関数呼び出し
Model Garden
|
Claude モデルを使用したマルチモーダル関数呼び出し |
GitHub で表示 |
エージェント
検索
|
Vertex AI Search and Conversation データストア ステータス チェッカー |
GitHub で表示 |
エージェント
Gemini
|
リサーチ用マルチエージェント システムの構築 - Gemini 2.0 を使用した設計パターンの概要 |
GitHub で表示 |
コードの実行
Gemini
|
Gemini 2.0 を使用した Python コードの生成と実行の概要 |
GitHub で表示 |
エージェント
評価
Gemini
|
エージェントの評価 - Vertex AI Gen AI Evaluation を使用して CrewAI エージェントを評価する |
GitHub で表示 |
エージェント
評価
Gemini
LangGraph
|
エージェントの評価 - Vertex AI Gen AI Evaluation で LangGraph エージェントを評価する |
GitHub で表示 |
Gemini
Live API
マルチモーダル
RAG
|
インタラクティブなローン申請アシスタント(金融サービス) |
GitHub で表示 |
RAG
RAG Engine
検索
|
Vertex AI Search を使用した Vertex AI RAG エンジン |
GitHub で表示 |
エージェント
評価
Reasoning Engine
|
Vertex AI Reasoning Engine で CrewAI エージェントを評価する(カスタマイズされたテンプレート) |
GitHub で表示 |
エージェント
評価
LangChain
Reasoning Engine
|
Vertex AI Reasoning Engine で LangChain エージェントを評価する(事前構築済みテンプレート) |
GitHub で表示 |
エージェント
評価
LangGraph
Reasoning Engine
|
Vertex AI Reasoning Engine で LangGraph エージェントを評価する(カスタマイズされたテンプレート) |
GitHub で表示 |
Gemini
マルチモーダル
チューニング
|
Google Gen AI SDK を使用した変化検出のための Gemini 1.5 Flash による教師ありファインチューニング |
GitHub で表示 |
Gemini
チューニング
|
Google Gen AI SDK を使用した Q&A 向け Gemini 1.5 Flash による教師ありファインチューニング |
GitHub で表示 |
Gemini
検索
|
Vertex AI Search を使用してウェブサイトの要約結果を取得する Q&A chatbot |
GitHub で表示 |
Gemini
|
エクスプレス モードの Vertex AI を使用して Gemini を使ってみる |
GitHub で表示 |
次のステップ
- 生成 AI 初心者ガイドで、LLM、Vertex AI、生成 AI モデルについて学習する。
- 生成 AI の GitHub リポジトリでその他のリソースを調べる。