Last reviewed 2025-01-06 UTC
Ce document de l'Architecture Center fournit des guides d'architecture pour vous aider à créer et à déployer des charges de travail d'IA générative dans Google Cloud.
Pour découvrir comment configurer, déployer, évaluer et exploiter des applications d'IA générative sur des modèles de base, consultez Déployer et exploiter des applications d'IA générative.
Architectures de haut niveau
Les guides suivants fournissent des architectures de haut niveau pour des cas d'utilisation professionnels et techniques spécifiques de l'IA générative :
| Guide | Description |
|---|---|
| Générer des campagnes marketing personnalisées | Générez des éléments multimédias pour des campagnes marketing personnalisées. |
| Générer des recommandations de produits personnalisées | Générez des recommandations de produits personnalisées en fonction des préférences des utilisateurs pour les applications de vente au détail. |
| Générer des podcasts à partir de fichiers audio | Générez des podcasts basés sur des fichiers multimédias tels que des commentaires en direct pour un événement sportif. |
| Générer des solutions pour les demandes d'assistance client | Générez des réponses aux questions des clients, telles que les demandes d'assistance technique. |
Architectures de référence
Les guides suivants fournissent des exemples d'architecture détaillés et des recommandations de conception pour déployer des charges de travail et une infrastructure d'IA générative pour des cas d'utilisation spécifiques :
| Guide | Description |
|---|---|
| Automatiser l'examen de l'utilisation des demandes d'indemnisation | Améliorez le processus d'autorisation préalable et d'examen de l'utilisation pour les demandes d'indemnisation santé. |
| Infrastructure RAG à l'aide de Gemini Enterprise et de Gemini Enterprise Agent Platform | Orchestrez un workflow RAG agentique avec une disponibilité des données en temps réel et une recherche contextuelle enrichie. |
| Infrastructure RAG à l'aide d'Agent Platform et de Vector Search | Fournissez une recherche vectorielle optimisée et hautes performances pour les applications à grande échelle applications. |
| Infrastructure RAG à l'aide d'Agent Platform et d'AlloyDB pour PostgreSQL | Stockez les embeddings vectoriels avec les données opérationnelles dans une base de données AlloyDB pour PostgreSQL entièrement gérée. |
| Infrastructure RAG à l'aide d'Agent Platform et de Cloud SQL | Stockez les embeddings vectoriels avec les données opérationnelles dans une base de données Cloud SQL entièrement gérée. |
| Infrastructure RAG à l'aide de GKE et de Cloud SQL | Créez des applications RAG personnalisées à l'aide d'outils Open Source tels que Ray, Hugging Face et LangChain. |
| Infrastructure GraphRAG à l'aide d'Agent Platform et de Spanner Graph | Combinez la recherche vectorielle avec des requêtes de graphe de connaissances pour récupérer des données contextuelles interconnectées. |
| Connectivité privée pour les applications d'IA générative compatibles avec RAG | Sécurisez l'infrastructure réseau pour les applications d'IA générative compatibles avec RAG applications à l'aide d'un VPC partagé. |
| Exploiter le pipeline CI/CD pour les applications RAG | Configurez un pipeline d'intégration continue (CI) et de déploiement continu (CD) pipeline pour les applications RAG. |