APIs und Referenzen

Die Gemini Enterprise Agent Platform bietet Modell-APIs, Plattform-REST- und RPC-APIs, Clientbibliotheken und Befehlszeilentools zum Erstellen, Bereitstellen und Verwalten von KI-Agenten, generativen KI-Anwendungen und Machine-Learning-Workflows. Auf dieser Seite werden wichtige Modell-API-Referenzen wie die Interactions API, die Live API und APIs für Einbettungen, Abstimmung und Bewertung sowie RAG- und Plattform-SDK-Referenzen für die Agent Platform vorgestellt.

Modell-APIs

Mit Gemini und anderen generativen KI-Modellen für Text- und multimodale Generierung, Echtzeit-Streaming, Einbettungen, Anpassung und Bewertung interagieren.

Verwenden Sie eine einheitliche, zustandsorientierte und Streaming-Schnittstelle, um mit Modellen und Agenten zu interagieren.

Streamen Sie bidirektionale Sprach- und Videointeraktionen mit Gemini-Modellen mit geringer Latenz.

Text- und multimodale Einbettungen für semantische Suche, Klassifizierung und Abruf generieren.

Modellverhalten mithilfe der überwachten Feinabstimmung anpassen.

Generative KI-Modelle und -Agenten programmatisch mithilfe von Rubriken und Messwerten bewerten.

RAG APIs

Mit Retrieval-Augmented Generation (RAG) können Sie Modellantworten fundieren und Ihre Agenten mit externen Datenquellen verbinden.

Mit der RAG Engine können Sie RAG-Korpora verwalten, Dateien importieren und relevanten Kontext abrufen.

Struktur von Abrufanfragen und fundierten Generierungsantworten verstehen

Plattform-APIs

Verwenden Sie SDKs, Befehlszeilentools und APIs auf Dienstebene, um Ressourcen, Infrastruktur und Entwicklungsumgebungen der Agent Platform zu verwalten.

Mit dem Google Gen AI SDK und dem Agent Platform SDK in Python, Go, Java, Node.js und C# entwickeln.

Hier finden Sie alle HTTP-REST-Ressourcen und ‑Methoden für Agent Platform-Dienste.

gRPC-Dienstdefinitionen und Protokollzwischenspeicher-Nachrichten für die Agent Platform ansehen.

Agent Platform-Ressourcen über die Befehlszeile verwalten.

Prototypen erstellen und generative KI-Funktionen mit optimierten REST-Endpunkten und einem API-Schlüssel testen.

MCP-Clients (Model Context Protocol) und ‑Agenten mit Agent Platform-Tools verbinden.

Erstellen, verwalten und fragen Sie umfangreiche Vektorähnlichkeitssuchindexe ab.

Netzwerkverkehr zwischen Agenten, MCP-Servern und externen Tools konfigurieren und verwalten

Notebook-Instanzen und Entwicklungsumgebungen mit REST, RPC, CLI und Clientbibliotheken verwalten.