Vertex AI 上的生成式 AI 指南和示例集合。
如需了解详情,请参阅 GitHub 上的生成式 AI 代码库 。
Gemini 快速入门
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使用 Gemini 进行接地
将 Gemini 与 Google 搜索或 Vertex AI Search 中的真实数据相关联,以提高回答质量。
Gemini 落地 RAG 搜索
在 GitHub 上查看 -
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精选教程
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文本嵌入 + Vertex AI Vector Search 使用入门
使用 AI 的多工具、嵌入和 Vertex AI Vector Search 执行语义匹配。
嵌入 向量搜索
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使用 Gemini 简要介绍 LangGraph
了解如何将 LangGraph 的工作流功能与 Gemini 的语言理解和生成技能相结合,以简化和自动执行复杂的财务分析任务。
Gemini LangChain LangGraph 编排
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创建自定义播客分集
使用 Gemini、LangGraph 和 Text-to-Speech 功能制作自定义播客分集。
Gemini LangChain LangGraph Orchestration Speech
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所有教程
Gemini
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Gemini 简介 开始在 Vertex AI 中使用 Python SDK 与 Gemini 交互。 |
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Gemini
提示
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提示工程简介 了解提示工程的基本知识和最佳实践。 |
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函数调用
Gemini
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使用 Gemini 进行函数调用 使用函数调用将 Gemini 连接到外部工具。 |
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Gemini
标准答案关联
RAG
搜索
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使用 Gemini 建立依据 将 Gemini 与 Google 搜索或 Vertex AI Search 中的真实数据相关联,以提高回答质量。 |
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批量预测
Gemini
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Gemini 批量预测 使用批量预测对大量示例运行推理。 |
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Gemini
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长情境窗口 使用长上下文窗口处理大量多模态数据。 |
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Gemini
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上下文缓存简介 使用上下文缓存来存储经常使用的数据。 |
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Gemini
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使用 Gemini API 进行受控生成简介 了解如何控制 Gemini API 输出格式,以便更轻松地处理数据。 |
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Gemini
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使用 OpenAI 库调用 Gemini 了解如何使用 Chat Completions 调用 Gemini。 |
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Chirp
语音
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开始使用用于 Speech-to-Text 的 Chirp 2 了解如何使用 Chirp 2,它是 Google 最新一代的多语言自动语音识别模型。 |
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Imagen
多模态
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Imagen 3 图片生成简介 使用 Imagen 3 创建逼真的图片。 |
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嵌入
向量搜索
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文本嵌入 + Vertex AI Vector Search 使用入门 使用 AI 的多工具、嵌入和 Vertex AI Vector Search 执行语义匹配。 |
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Gemini
LangChain
LangGraph
编排
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使用 Gemini 的 LangGraph 简介 了解如何将 LangGraph 的工作流功能与 Gemini 的语言理解和生成技能相结合,以简化和自动执行复杂的财务分析任务。 |
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Gemini
LangChain
LangGraph
编排
语音
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创建自定义播客分集 使用 Gemini、LangGraph 和 Text-to-Speech 功能制作自定义播客分集。 |
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Gemini
语音
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使用 Gemini 和 Text-to-Speech 讲故事 使用 Gemini 和 Text-to-Speech 功能,创建和朗读包含多个角色的故事。 |
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Gemini
多模态
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分析代码库 使用 Gemini 生成代码、汇总代码库、调试、改进代码以及评估代码。 |
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Gemini
提示
安全
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面向开发者的 LLM 安全 了解提示注入攻击以及如何防范此类攻击。 |
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评估
Gemini
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Gen AI Evaluation Service 使用指标和自定义数据集评估 Gemini 回答。 |
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Gemini
调谐
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使用 Gemini 进行监督式微调 了解如何针对特定任务对 Gemini 进行微调。 |
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Gemini
RAG
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Vertex AI RAG Engine 简介 使用 Gemini 和 Vertex AI RAG Engine 构建自定义 RAG 工作流。 |
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Gemini
多模态
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使用 Gemini 处理文档 使用 Gemini 处理文档,进行分类、提取和总结。 |
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Gemini
多模态
提示
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将 Gemini 与多模态数据搭配使用 如何使用多模态数据(文本、文档、图片、视频和音频)向 Gemini 发出提示。 |
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Gemini
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Gemini REST API (c网址) 使用入门 将 Gemini API 与 REST/curl 搭配使用。 |
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评估
Gemini
提示
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提示工程、评估和提示模板 使用 Gen AI Evaluation Service SDK 实现提示工程和评估。 |
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嵌入
多模态
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多模态嵌入简介 了解多模态嵌入。 |
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嵌入
调谐
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嵌入调优简介 了解如何调整嵌入模型。 |
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嵌入
向量搜索
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任务类型嵌入 了解如何为您的特定任务获取更好的嵌入。 |
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嵌入
向量搜索
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结合使用 Vertex AI Vector Search 进行混合搜索 了解如何将混合搜索与 Vertex AI Vector Search 结合使用,从而结合语义搜索和关键字搜索。 |
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代理
Gemini
LangChain
LangGraph
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面向工程师的 AI 代理(AI 代理的演变) 此笔记本演示了使用 Gemini API 生成论文的 3 种不同方法:零次学习、使用 LangChain 分步生成,以及使用 LangGraph 迭代生成。 |
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Gemma
Hugging Face
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Hugging Face DLC:在 Vertex AI 上使用文本生成推理 (TGI) 提供 Gemma 了解如何使用 Hugging Face 深度学习容器 (DLC) 在 Vertex AI 上部署 Hugging Face Hub 中的 Google Gemma,以实现文本生成推理 (TGI)。 |
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Gemma
LangChain
RAG
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Cloud Run GPU 推理:使用 Ollama 和 LangChain 进行 Gemma 2 RAG 问答 了解如何在 Cloud Run 中部署 Gemma 2,以构建简单的 RAG 问答应用。 |
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Gemma
Hugging Face
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Hugging Face DLC:使用自定义处理程序在 Vertex AI 上通过 Pytorch 推理服务 PaliGemma 了解如何使用 Hugging Face Deep Learning Container (DLC) for Pytorch Inference 和自定义处理程序,在 Vertex AI 上从 Hugging Face Hub 部署 Google PaliGemma。 |
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Gemma
Hugging Face
调谐
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Hugging Face DLC:使用 Vertex AI 上的 Transformer 强化学习 (TRL) 微调 Gemma 了解如何在 Vertex AI 上使用 Transformer 强化学习 (TRL) 微调 Gemma。 |
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Hugging Face
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猜猜哪个应用或哪个人在 Vertex AI 上使用 Hugging Face Deep Learning 容器模型 使用 Vertex AI、Hugging Face Deep Learning 容器、图片生成开放模型和 Gemini 创建“猜猜是谁或是什么”应用,以解题和直观呈现谜语。 |
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嵌入
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使用 t-SNE 图表直观呈现文本文档的嵌入相似度 使用 t-SNE 图表直观呈现文本文档的嵌入相似度。 |
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嵌入
向量搜索
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Vertex AI Vector Search 快速入门 了解如何使用 Vertex AI Vector Search 查找相似文本文档。 |
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嵌入
Gemini
向量搜索
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使用 Gemini 和 BigQuery Vector Search 对基础架构日志进行异常检测 了解如何使用 Gemini、向量嵌入和 BigQuery 向量搜索对大量基础架构日志执行异常检测。 |
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嵌入
Gemini
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使用文本嵌入 + BigQuery 向量搜索进行日志异常检测和调查 了解如何使用 Gemini、向量嵌入和 BigQuery 向量搜索对大量审核日志执行异常检测。 |
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函数调用
Gemini
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在 Gemini 函数调用中使用数据结构和架构 了解如何将 Gemini 函数调用与数据结构和架构搭配使用。 |
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函数调用
Gemini
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在 Gemini 中使用并行函数调用和多个函数响应 了解如何在 Gemini 中使用并行函数调用和多个函数响应。 |
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函数调用
Gemini
提示
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使用 Gemini 和函数调用的 ReAct 代理简介 了解如何将 ReAct Agent 与 Gemini 和函数调用搭配使用。 |
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函数调用
Gemini
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在 Gemini 中使用工具配置强制执行函数调用 了解如何在 Gemini 中将强制函数调用与工具配置搭配使用。 |
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函数调用
Gemini
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使用 Gemini 函数调用获取实时公司新闻和数据分析 了解如何使用 Gemini 函数调用获取实时公司新闻和数据洞见。 |
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函数调用
Gemini
多模态
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使用 Gemini API 和 Python SDK 进行多模态函数调用 了解如何使用 Gemini 多模态函数调用。 |
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Gemini
RAG
RAG 引擎
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高级 RAG 技术 - Vertex RAG Engine 检索质量评估和超参数调优 了解结合评估和超参数调节的高级 RAG 技术。 |
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Gemini
RAG
RAG 引擎
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Vertex AI RAG Engine with Pinecone 了解如何将 Pinecone 与 Vertex AI RAG Engine 搭配使用。 |
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Gemini
RAG
RAG 引擎
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Vertex AI RAG Engine with Weaviate 了解如何将 Weaviate 与 Vertex AI RAG Engine 搭配使用。 |
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Gemini
RAG
RAG 引擎
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Vertex AI RAG Engine 与 Vertex AI Feature Store 了解如何将 Vertex AI Feature Store 与 Vertex AI RAG Engine 搭配使用。 |
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Gemini
RAG
RAG 引擎
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Vertex AI RAG Engine with Vertex AI Vector Search 了解如何将 Vertex AI Vector Search 与 Vertex AI RAG Engine 搭配使用。 |
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代理
Gemini
Reasoning Engine
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调试和优化代理:Reasoning Engine 中的跟踪指南 了解如何在推理引擎中使用跟踪功能。 |
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Gemini
LangChain
Reasoning Engine
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将 AlloyDB 与 RAG 应用部署到 Vertex AI 上的 LangChain |
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代理
Gemini
RAG
Reasoning Engine
搜索
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在 Vertex AI Search 上使用推理引擎和 RAG 构建对话式搜索代理 |
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代理
Gemini
Reasoning Engine
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Vertex AI 中使用 Reasoning Engine 构建和部署代理简介 |
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代理
Gemini
LangGraph
RAG
Reasoning Engine
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使用 LangGraph 和推理引擎构建多代理 RAG 应用 |
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Gemini
LangGraph
RAG
Reasoning Engine
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将使用 Cloud SQL for PostgreSQL 的 RAG 应用部署到 Vertex AI 上的 LangChain |
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代理
Gemini
Reasoning Engine
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使用推理引擎构建和部署 Google 地图 API 代理 |
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Gemini
LangGraph
Reasoning Engine
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在 Vertex AI 中使用 Reasoning Engine 构建和部署 LangGraph 应用 |
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Gemini
多模态
|
Gemini 1.5:多模态应用场景研讨会 |
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Gemini
多模态
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使用 Gemini 分析视频 |
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Gemini
多模态
|
使用 Gemini 分析 YouTube 视频 |
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Gemini
多模态
向量搜索
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使用 Vertex AI 中的 Gemini 和 Vector Search 构建用于处理保修申请的多模态聊天机器人 |
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Gemini
多模态
RAG
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使用 Vertex AI 中的 Gemini API 的多模态检索增强生成 (RAG) |
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Gemini
LlamaIndex
RAG
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将 LlamaIndex 与 Vertex AI 向量搜索搭配使用,以执行问答 RAG |
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Gemini
LangChain
多模态
RAG
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使用 Gemini、Vertex AI Vector Search 和 LangChain 的多模态检索增强生成 (RAG) |
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Gemini
RAG
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从小到大的检索增强生成 |
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Gemini
提示
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ReAct(推理 + 执行)+ 适用于 Healthcare NL API 的自定义工具 + Gemini 1.5 Pro + LangChain |
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Gemini
提示
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在教育领域使用 Gemini |
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Gemini
提示
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AI 快速构建体验 |
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Gemini
多模态
RAG
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使用 Gemini API 编写检索增强生成 (RAG) 代码 |
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Gemini
多模态
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使用 Gemini 1.5 Pro 生成商品详情 |
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Gemini
多模态
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多模态零售推荐:使用 Gemini 根据图片和图片推理功能推荐商品 |
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Gemini
多模态
提示
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使用 Gemini 分析乐谱 |
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Gemini
多模态
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使用 Gemini 1.5 Flash 在 BigQuery 中分析电影海报 |
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Gemini
LangChain
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在 Vertex AI 中使用 LangChain 🦜?️🔗? + Gemini API 入门 |
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代理
Gemini
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使用 AutoGen 和 Gemini 构建天气代理 |
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Gemini
提示
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Vertex AI 问题优化器笔记本界面 |
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Gemini
提示
|
Vertex AI Prompt Optimizer - 工具使用 |
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Gemini
提示
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Vertex AI Prompt Optimizer - 自定义指标 |
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Gemini
提示
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Vertex AI 问题优化器简介 |
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Gemini
提示
|
使用 Vertex AI 上的生成模型进行文本摘要 |
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Gemini
提示
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使用 Vertex AI 上的生成模型进行构思 |
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Gemini
提示
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思维链和 ReAct |
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Gemini
提示
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使用 Vertex AI 上的生成模型进行问答 |
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Gemini
提示
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使用 Vertex AI 上的生成模型进行文本分类 |
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Gemini
提示
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使用 Vertex AI 上的生成模型进行文本提取 |
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Gemini
调谐
|
使用 Gemini 1.5 Flash 对变化检测进行监督式微调 |
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Gemini
调谐
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Vertex AI 监督式调优令牌数和费用估算 |
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Gemini
调谐
|
使用 Gemini 1.5 Flash 对问答进行监督式微调 |
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Gemini
调谐
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使用 Gemini 1.5 Pro 对图片描述进行监督式微调 |
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评估
Gemini
Model Garden
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使用 Gen AI Evaluation SDK 在 Vertex AI Studio、Model Garden 和 Model Registry 中评估模型 |
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评估
Gemini
RAG
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使用 Vertex AI Pipelines 结合快速评估和 Dataflow ML 评估 RAG 生成的回答 |
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评估
Gemini
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使用 Vertex AI 评估提升质量和可解释性 |
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评估
Gemini
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评估和比较 Gen AI 模型设置 |
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评估
Gemini
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使用自定义指标实现自带自动评估器 |
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评估
Gemini
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评估翻译模型 |
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评估
Gemini
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比较 PaLM 和 Gemini 模型并从 PaLM 迁移到 Gemini 模型 |
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评估
Gemini
多模态
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评估多模态任务 |
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评估
Gemini
LangChain
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评估 LangChain |
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评估
Gemini
|
比较生成式 AI 模型 |
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评估
Gemini
RAG
|
使用 Gen AI Evaluation Service SDK 评估 RAG 生成的回答以用于问答 |
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评估
Gemini
|
自定义基于模型的指标以评估生成式 AI 模型 |
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评估
Gemini
RAG
|
评估生成式模型工具使用情况 |
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评估
Gemini
|
开始使用生成式 AI 评估服务 |
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Gemini
提示
RAG
安全
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生成式 AI 和 LLM 安全 - ReAct 和 RAG 攻击及缓解措施 |
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Gemini
安全
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在 Vertex AI 中使用 Gemini API 实现负责任 AI:安全评分和阈值 |
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批量预测
Gemini
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使用 Gemini API 监控批量预测 |
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批量预测
Gemini
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使用 BigQuery 输入通过 Gemini API 进行批量预测简介 |
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Gemini
Imagen
多模态
|
使用 Imagen 和 Gemini 创建高画质视觉素材资源 |
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Imagen
多模态
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使用 Vertex AI 上的图片分割功能创建 Photoshop 文档 |
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Gemini
Imagen
多模态
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使用 Gemini 增强 Imagen 问题提示 |
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Imagen
多模态
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Vertex AI 上的图像分割 |
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搜索
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使用过滤条件和元数据的 Vertex AI Search |
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Gemini
搜索
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Vertex AI Search - 使用 Gemini 查询混合数据应用和生成摘要 |
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搜索
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创建 Vertex AI Search 数据存储区和搜索引擎 |
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搜索
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使用 Vertex AI Search 构建搜索应用 |
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Gemini
LangChain
RAG
搜索
|
根据文档进行问答 |
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Gemini
RAG
搜索
|
使用 Vertex AI Search 进行批量问答 |
在 GitHub 上查看 |
嵌入
搜索
|
使用 Vertex AI Search 的自定义嵌入 |
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Chirp
语音
|
Chirp 2 使用入门 - 高级功能 |
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Claude
函数调用
Model Garden
|
使用 Claude 模型进行多模态函数调用 |
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代理
搜索
|
Vertex AI Search and Conversation 数据存储区状态检查器 |
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后续步骤
- 通过生成式 AI 入门指南了解 LLM、Vertex AI 和生成式 AI 模型。
- 探索生成式 AI GitHub 制品库中的更多资源。