Muestras de código y aplicaciones de ejemplo de IA generativa

Implementa una aplicación de muestra con un clic para resumir documentos largos con Vertex AI.

Implementa una aplicación de ejemplo con un clic que use incorporaciones vectoriales almacenadas en Cloud SQL para mejorar la exactitud de las respuestas de una aplicación de chat.

Implementa una aplicación de ejemplo con un clic que extraiga pares de preguntas y respuestas de un conjunto de documentos, junto con una canalización que active la aplicación cuando se suba un documento.

Crea una app web para generar ideas de campañas de marketing con Gemini en Vertex AI, Cloud Run y Streamlit.

App de ejemplo para la generación de aumento de recuperación con AlloyDB para PostgreSQL y Vertex AI. (publicación de blog, codelab).

Aprende a compilar una app de RAG basada en Node que proporcione recomendaciones de inversión para asesores financieros. Esta muestra se integra en Vertex AI, Cloud Run, AlloyDB y Cloud Run Functions. Se creó con Angular, TypeScript, Express.js y LangChain.

Aprende a compilar una app de RAG que ayude a los propietarios de automóviles a solucionar problemas de sus vehículos sin tener que consultar el manual del propietario. Entre las variantes, se incluyen Cloud SQL con pgvector y Vertex AI Search. Se creó con Java (Spring) y Python (Streamlit).

Aprende a aplicar los SDKs de Gemini de Vertex AI a tareas como el chat, las instrucciones multimodales y el procesamiento de documentos. Explora muestras de código adicionales aquí.

Aprende a almacenar y recuperar documentos de RAG con Vertex AI Search.

¿Integrarás otros productos, como Cloud Storage o Firestore, en tu app de IA generativa? Explora todas las Google Cloudbibliotecas cliente en el lenguaje de programación que elijas.

Explora fragmentos de código para usar LangChain junto con Google Cloud productos, incluidos modelos de chat (Vertex AI), bases de datos vectoriales (AlloyDB, Cloud SQL, Firestore, Vertex AI Search, BigQuery y otros) y otros (Google Drive, Google Maps, YouTube y otros).

Explora fragmentos de código para usar LangChain junto con Google Cloud productos, incluidos modelos de chat (Vertex AI), bases de datos vectoriales (Búsqueda de vectores de Vertex AI) y otros (Búsqueda de Google).

Genkit es un framework de código abierto que te ayuda a compilar, implementar y supervisar aplicaciones web impulsadas por IA listas para la producción. Genkit incluye complementos para Vertex AI, Cloud Operations y Firestore.

Explora fragmentos de código para usar LangChain junto con Google Cloud productos, incluidos los modelos de chat (Vertex AI).

Aprende a llamar a Gemini 1.5 Flash y aprovechar su amplia ventana de contexto con el SDK de Vertex AI. Este notebook incluye modalidades de texto, video y audio.

Aprende a extraer metadatos de partituras, como el compositor y el tempo, de PDFs con el SDK de Vertex AI.

Aprende a analizar el sentimiento de los videos, incluidas las expresiones faciales, con el SDK de Vertex AI.

Aprende a extraer información de los pósteres de películas llamando a Gemini directamente desde BigQuery.

Aprende a convertir texto e imágenes en embeddings de vectores con el SDK de Vertex AI para usarlos en una aplicación de generación aumentada por recuperación (RAG).

Aprende a aumentar la respuesta de Gemini con datos en tiempo real, como el precio de las acciones y las noticias más recientes de una empresa.

Obtén información para migrar tu código existente del SDK de Vertex AI para llamar a Gemini en lugar de PaLM.

Aprende a ajustar Gemini con Vertex AI para entrenar el modelo y que responda bien a las preguntas sobre programación en Python.

Explora otros notebooks de Vertex AI en el Google Cloud Explorador de muestras.