API 與參考資料

Gemini Enterprise Agent Platform 提供模型 API、平台 REST 和 RPC API、用戶端程式庫，以及指令列工具，可建構、部署及管理 AI 代理、生成式 AI 應用程式和機器學習工作流程。本頁面重點介紹重要的模型 API 參考資料，例如 Interactions API、Live API，以及用於嵌入、微調和評估的 API，同時提供 Agent Platform 的 RAG 和平台 SDK 參考資料。

模型 API

與 Gemini 和其他生成式 AI 模型互動，生成文字和多模態內容、即時串流、嵌入、自訂及評估。

使用統一的串流介面與模型和代理互動，並管理狀態。

與 Gemini 模型進行低延遲的雙向語音和視訊互動。

生成文字和多模態嵌入，用於語意搜尋、分類和檢索。

使用監督式微調功能自訂模型行為。

使用評量表和指標，以程式輔助方式評估生成式 AI 模型和代理程式。

RAG API

使用檢索增強生成 (RAG) 技術，建立模型回覆的基準，並將代理連結至外部資料來源。

使用 RAG Engine 管理 RAG 語料庫、匯入檔案，以及擷取相關內容。

瞭解檢索查詢和基準生成回覆的結構。

平台 API

使用 SDK、指令列工具和服務層級 API，管理 Agent Platform 資源、基礎架構和開發人員環境。

使用 Google Gen AI SDK 和 Agent Platform SDK，以 Python、Go、Java、Node.js 和 C# 建構。

探索 Agent Platform 服務的所有 HTTP REST 資源和方法。

查看 Agent Platform 的 gRPC 服務定義和通訊協定緩衝區訊息。

透過指令列管理 Agent Platform 資源。

使用簡化的 REST 端點和 API 金鑰，設計生成式 AI 功能的原型並進行測試。

將 Model Context Protocol (MCP) 用戶端和代理連結至 Agent Platform 工具。

建構、管理及查詢大規模向量相似度搜尋索引。

設定及控管代理程式、MCP 伺服器和外部工具之間的網路流量。

使用 REST、RPC、CLI 和用戶端程式庫管理 Notebook 執行個體和開發環境。