このドキュメントでは、Vertex AI での生成 AI に関するノートブック チュートリアルを紹介します。これらは、生成 AI LLM の使用方法を説明するエンドツーエンドのチュートリアルです。
おすすめのチュートリアル
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Gemini を使用したマルチモーダル ユースケース
Gemini を使用したマルチモーダルのさまざまなユースケースをご覧ください。
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Vertex AI Gemini API と Python SDK を使用した関数呼び出し
Vertex AI Gemini API と Vertex AI SDK for Python を使用して、Gemini 1.0 Pro（
gemini-1.0-pro）モデルで関数呼び出しを行います。 -
Vertex AI で Gemini による根拠付けを始める
生成テキストモデルを使用して、ドキュメントとデータに基づくコンテンツを生成します。
チュートリアルのリスト
- Gemini
- BigQuery
- 一括質問応答
- 字幕
- Chain-of-Thought
- チャット
- chatbot
- Chirp
- コード
- コードチャット
- コード補完
- コード生成
- Codey
- 契約
- 会話
- データローダ
- データストア
- DataFrame
- デプロイ
- ドキュメント
- Document AI
- ドキュメントの QA
- ドキュメントの要約
- エンベディング
- 評価
- フィルタ
- 関数呼び出し
- 生成
- アイディエーション
- 画像
- Imagen
- インデックス処理
- LangChain
- 言語
- 言語プロンプト
- 言語モデル
- メタデータ
- マルチモーダル
- オーケストレーション
- PaLM
- プロンプト
- Python SDK
- 質問応答
- React
- 認知
- 小売
- 取得
- 検索拡張生成
- 検索
- 類似
- 音声
- 要約
- テキスト
- テキスト分類
- テキスト エンベディング
- テキスト抽出
- テキスト生成
- チューニング
- ベクトル検索
- Vertex AI Search
- Visual Question Answering
- Visualization
| Gemini マルチモーダル |
Gemini 1.5 Pro を使用して、音声ファイルの分析、動画の理解、PDF からの情報の抽出、複数種類のメディアの同時処理を行います。 |
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| Gemini マルチモーダル |
このノートブックでは、Gemini 1.5 Pro 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、コードの評価を行う方法について説明します。 |
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| Gemini マルチモーダル |
REST/curl で Gemini API を使ってみます。Gemini API では Google の最新の大規模言語モデルにアクセスできます。 |
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| Gemini マルチモーダル |
Vertex AI SDK for Python で Gemini API を使ってみます。Gemini API では Google の最新の大規模言語モデルにアクセスできます。 |
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| Gemini マルチモーダル |
Gemini モデルは、Google AI によって開発された画期的なマルチモーダル言語モデルであり、画像や動画などのさまざまな形式のデータから意味のある分析情報を抽出できます。このノートブックでは、マルチモーダル プロンプトを使用したさまざまなユースケースを紹介します。 |
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| Gemini の評価 |
Vertex AI SDK for Python での Gen AI Evaluation Service のスタートガイド Gen AI Evaluation Service SDK を使用して、Vertex AI SDK for Python で評価タスクで Gemini モデルを評価します。 |
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| Gemini の評価 |
Gemini によるプロンプト 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、Vertex AI SDK for Python で Gemini モデルのプロンプト エンジニアリングと評価を行います。 |
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| Gemini の評価 |
Gen AI Evaluation Service SDK を使用して、特定の評価タスクでさまざまな生成モデルを比較して評価し、Vertex AI SDK for Python でタスクの評価結果を可視化して比較します。 |
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| Gemini の評価 |
Gen AI Evaluation Service SDK を使用して、Gemini の温度などのモデル生成構成を評価して選択し、Vertex AI SDK for Python でさまざまな生成設定の指標結果を比較します。 |
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| Gemini の評価 |
このノートブックでは、Gen AI Evaluation Service SDK を使用して、複数の評価指標で PaLM と Gemini の基盤モデルを評価し、モデル間の移行に関する意思決定をサポートする方法について説明します。これらの指標は可視化されるため、各モデルの長所と短所に関する分析情報を得ることができます。これにより、ユースケースの特定の要件に最も適したモデルを十分な情報に基づいて選択できます。 |
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| Gemini の評価 |
Gen AI Evaluation Service SDK のプレビュー版から GA 版への移行ガイド このチュートリアルでは、Gen AI Evaluation Service 用の Vertex AI Python SDK のプレビュー版から最新の GA 版に移行して、検索拡張生成（RAG）を評価し、2 つのモデルを並べて比較する方法について詳しく説明します。 |
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| Gemini の評価 |
Gen AI Evaluation Service SDK を使用して、Gemini の温度などのモデル生成構成を評価して選択し、Vertex AI SDK for Python でさまざまな生成設定の指標結果を比較します。 |
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| Gemini の評価 |
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 Gen AI Evaluation Service SDK を使用してモデルベースの指標をカスタマイズし、Vertex AI SDK for Python を使用して基準に基づいて生成 AI モデルを評価します。 |
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| Gemini の評価 |
カスタム指標を使用した Bring-Your-Own-Autorater で生成 AI モデルを評価する Gen AI Evaluation Service SDK を使用して、ローカルで定義したカスタム指標で生成 AI モデルを評価し、Vertex AI SDK for Python で独自の自動評価モデルを使用してモデルベースの指標評価を実行します。 |
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| Gemini の評価 |
独自の計算ベースのカスタム指標を使用して生成 AI モデルを評価する Gen AI Evaluation Service SDK を使用して、Vertex AI SDK for Python でローカルで定義された計算ベースのカスタム指標を使用して生成 AI モデルを評価します。 |
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| Gemini の評価 |
Gemini 1.0 Pro モデルの関数呼び出しの品質を評価する Gemini 1.0 Pro モデルで関数呼び出しを生成し、Gen AI Evaluation Service SDK を使用して、Vertex AI SDK for Python で Gemini 1.0 Pro モデルの関数呼び出しの品質を評価します。 |
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| Gemini の評価 |
Gen AI Evaluation Service SDK を使用して、質問応答の検索拡張生成（RAG）から生成された回答を評価する Gen AI Evaluation Service SDK を使用して、Vertex AI SDK for Python で質問応答（QA）タスクの検索拡張生成（RAG）生成回答を評価します。 |
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| Gemini マルチモーダル Streamlit |
Gemini Pro を使用する Cloud Run に Streamlit アプリをデプロイする Streamlit を使用するシンプルな chatbot アプリを、Gemini Pro を使用する Cloud Run にデプロイするサンプルアプリ。 |
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| Gemini マルチモーダル、検索拡張生成 |
このノートブックでは、従来はテキストデータに対して実行される RAG を拡張して、マルチモーダル データに対して RAG を実行し、テキストと画像を含む科学論文で Q&A を行う方法を示します。 |
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| Gemini マルチモーダル |
教育分野で Gemini モデルを使用します。さまざまなプロンプトの例と、画像や動画などのさまざまなモダリティを扱います。 |
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| 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での Gemini の使用 小売業界では、レコメンデーション機能が顧客の意思決定に影響を与え、売上を促進するうえで重要な役割を果たします。このノートブックでは、顧客が各自のリビングルームの画像に基づいて 4 枚の椅子画像の中から最適な椅子を選択できるように、マルチモダリティのメリットを活用して小売業向けのレコメンデーションを実行する方法を説明します。 |
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| Gemini マルチモーダル、関数呼び出し |
Gemini Pro モデルを使用すると、次のことができます。
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Imagen 3 画像生成 |
Imagen 3 と Gemini 1.5 Pro を使用して高品質のビジュアル アセットを作成する このノートブックでは、Imagen 3 と Gemini 1.5 Pro を使用して、レストランのメニューの高品質なビジュアル アセットを作成します。画像生成とマルチモーダル モデルの詳細をご覧ください。 |
次のステップ
- ノートブック チュートリアルで LLM、Vertex AI、PaLM 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。
- チュートリアルの概要で、Vertex AI ノートブックの他のチュートリアルを参照する。