生成式 AI 技術
說明文件和資源，涵蓋使用 Google Cloud 工具和產品建構生成式 AI 應用程式的完整生命週期。
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- 每月免費使用 AI API 和 BigQuery 等熱門產品
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瞭解如何建構生成式 AI 應用程式
Vertex AI 生成式 AI
存取 Google 的大型生成式 AI 模型，以便測試、調整及部署這些模型，然後在 AI 技術輔助應用程式中使用。
Gemini 快速入門
瞭解如何透過 Google Cloud 的 AI/ML 平台 Vertex AI，將要求傳送至 Gemini API。
GKE 中的 AI/機器學習自動化調度管理機制
善用 GKE 的強大功能，打造可自訂的 AI/機器學習平台，以具成本效益的方式提供高效能服務和訓練，並享有業界領先的規模和彈性基礎架構選項。
生成式 AI 的使用時機
判斷生成式 AI、傳統 AI 或兩者兼具的技術，是否適合貴公司的業務用途。
開發生成式 AI 應用程式
瞭解如何在開發生成式 AI 應用程式的各個階段解決挑戰。
程式碼範例和範例應用程式
查看熱門應用實例的程式碼範例，並部署安全、有效率、具備復原能力、高效能且經濟實惠的生成式 AI 應用程式範例。
生成式 AI 詞彙表
瞭解與生成式 AI 相關的特定字詞。
生成式 AI 工具
生成式 AI 開發流程
模型探索與代管
Google Cloud 透過 Vertex AI 提供一系列最先進的基礎模型，包括 Gemini。您也可以將第三方模型部署至 Vertex AI Model Garden，或在 GKE 或 Compute Engine 上自行代管。
Vertex AI 上的 Google 模型 (Gemini、Imagen)
從機器學習模型庫探索、測試、自訂及部署 Google 模型和資產。
Vertex AI Model Garden 中的其他模型
從機器學習模型庫中，探索、測試、自訂及部署所選的開放原始碼模型和資產。
透過 Hugging Face 取得文字生成模型
瞭解如何將 HuggingFace 文字生成模型部署至 Vertex AI 或 Google Kubernetes Engine (GKE)。
Compute Engine 中的 GPU
將 GPU 附加至 VM 執行個體，加速處理 Compute Engine 上的生成式 AI 工作負載。
提示設計和工程
提示設計是指撰寫提示和回覆配對，為語言模型提供額外的脈絡資訊和指示。撰寫提示後，請將提示做為提示資料集提供給模型，進行預先訓練。模型提供預測時，會根據內建的指示回覆。
Vertex AI Studio
設計、測試及自訂提示，然後傳送給 Google 的 Gemini 和 PaLM 2 大型語言模型 (LLM)。
提示策略總覽
瞭解提示工程工作流程和常見策略，以便影響模型回覆。
提示庫
查看特定用途的提示和回覆範例。
建立基準和 RAG
建立基準可將 AI 模型連結至資料來源，提高回覆的準確度並減少幻覺。RAG 是一種常見的基準建立技術，可搜尋相關資訊並加入模型的提示，確保輸出內容以事實和最新資訊為依據。
Vertex AI 依據功能
您可以透過 Google 搜尋或儲存在 Vertex AI Search 中的自有資料，建立 Vertex AI 模型基準。
運用 Google 搜尋結果建立基準
使用「以 Google 搜尋為基準」功能，將模型連結至網路上最新的知識。
AlloyDB 中的向量嵌入
使用 AlloyDB 生成及儲存向量嵌入項目，然後使用 pgvector 擴充功能建立索引及查詢嵌入項目。
Cloud SQL 和 pgvector
將向量嵌入項目儲存在 Postgres SQL 中，然後使用 pgvector 擴充功能建立索引及查詢嵌入項目。
將 BigQuery 資料整合至 LangChain 應用程式
使用 LangChain 從 BigQuery 擷取資料，並充實及根據資料提供模型的回覆。
Firestore 中的向量嵌入項目
從 Firestore 資料建立向量嵌入，然後為嵌入建立索引並查詢。
Memorystore (Redis) 中的向量嵌入
使用 LangChain 從 Memorystore 擷取資料，並豐富及根據模型的回覆內容提供資訊。
Agent 和函式呼叫
透過 Agent，您可以輕鬆設計對話式使用者介面，並整合至行動應用程式，而函式呼叫則可擴充模型的功能。
AI 應用程式
運用 Google 的基礎模型、搜尋專業知識和對話式 AI 技術，打造企業級生成式 AI 應用程式。
Vertex AI 函式呼叫
在模型中新增函式呼叫功能，即可根據擷取的日曆資訊預訂座位等。
模型自訂和訓練
如果需要執行特定工作 (例如訓練語言模型，瞭解特定術語)，可能需要比單純設計提示或奠定基礎更多的訓練。在這種情況下，您可以調整模型來提升效能，或是訓練自己的模型。
在 Vertex AI 中評估模型
在 Vertex AI 上評估基礎模型和微調生成式 AI 模型的效能。
微調 Vertex AI 模型
一般用途的基礎模型可透過調整，提升在特定工作上的效能。
Cloud TPU
TPU 是 Google 量身打造的 ASIC，用於加速機器學習工作負載，例如訓練 LLM。
相關指南和網站
開始建構
設定 LangChain
LangChain 是生成式 AI 應用程式的開放原始碼架構，可讓您在提示中加入情境，並根據模型的回覆採取行動。