Last reviewed 2025-09-22 UTC
Usa las siguientes guías de arquitectura para diseñar e implementar aplicaciones de IA generativa con generación aumentada por recuperación (RAG) en Google Cloud.
| Guía de arquitectura | Descripción |
|---|---|
| Infraestructura de RAG para la IA generativa con Gemini Enterprise y Agent Platform | Una arquitectura basada en agentes que usa Gemini Enterprise como una plataforma unificada para organizar un flujo de datos de RAG integral para aplicaciones empresariales que requieren disponibilidad de datos en tiempo real y búsqueda contextual enriquecida. |
| Infraestructura de RAG para IA generativa con Agent Platform y Vector Search | Una arquitectura sin servidores completamente administrada que proporciona una búsqueda vectorial optimizada y de alto rendimiento para aplicaciones a gran escala. |
| Infraestructura de RAG para IA generativa con Agent Platform y AlloyDB para PostgreSQL | Una arquitectura que almacena embeddings de vectores junto con tus datos operativos en una base de datos completamente administrada, como AlloyDB para PostgreSQL. |
| Infraestructura de RAG para IA generativa con GKE y Cloud SQL | Una arquitectura flexible basada en contenedores que proporciona el máximo control para compilar aplicaciones personalizadas con herramientas de código abierto, como Ray, Hugging Face y LangChain. |
| Infraestructura de GraphRAG para IA generativa con Agent Platform y Spanner Graph | Una arquitectura de RAG avanzada que combina la búsqueda de vectores con las consultas de gráficos de conocimiento para recuperar datos interconectados y contextuales, lo que genera respuestas más detalladas y pertinentes de la IA generativa. |
| Aprovecha la canalización de CI/CD para aplicaciones de RAG | Arquitectura para una canalización de integración continua (CI) y de implementación continua (CD) para una aplicación de RAG en Google Cloud. |