Rezeptbuch für Generative AI in Vertex AI

Eine Sammlung von Leitfäden und Beispielen für generative KI in Vertex AI.

Weitere Informationen finden Sie im GitHub-Repository für generative KI .

Gemini-Kurzanleitungen

Funktionsaufrufe Gemini Fundierung Multimodal Prompting Denken

Einführung in Gemini 2.5 Flash

Erste Schritte mit Gemini 2.5 Flash in Vertex AI mit dem Gen AI Python SDK

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Funktionsaufrufe Gemini Fundierung Multimodal Prompting Denken

Einführung in Gemini 2.5 Pro

Erste Schritte mit Gemini 2.5 Pro in Vertex AI mit dem Gen AI Python SDK

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Funktionsaufrufe Gemini Fundierung Multimodal Prompting Denken

Einführung in Gemini 2.5 Flash-Lite

Erste Schritte mit Gemini 2.5 Flash-Lite in Vertex AI mit dem Gen AI Python SDK

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Gemini Live API Multimodal

Erste Schritte mit der Multimodal Live API

Erste Schritte mit der Gemini 2.0 Multimodal Live API in Vertex AI mit dem Gen AI Python SDK

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Gemini Bildgenerierung Multimodal

Bildgenerierung mit Gemini 2.0 Flash in Vertex AI

Erste Schritte mit Gemini Image Generation in Vertex AI

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Gemini Prompting

Einführung in das Prompt Engineering

Grundlagen und Best Practices für das Prompt Engineering

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Funktionsaufrufe Gemini

Funktionsaufrufe mit Gemini

Gemini über Funktionsaufrufe mit externen Tools verbinden

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Gemini Fundierung RAG Suche

Gemini-Fundierung

Verbinden Sie Gemini mit realen Daten aus der Google Suche oder Vertex AI Search, um die Qualität der Antworten zu verbessern.

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Batchvorhersage Gemini

Batchvorhersage mit Gemini

Mit Batchvorhersagen können Sie Inferenzen für eine große Anzahl von Beispielen ausführen.

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Gemini

Großes Kontextfenster

Verwenden Sie das lange Kontextfenster, um große Mengen multimodaler Daten zu verarbeiten.

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Gemini

Einführung in das Kontext-Caching

Verwenden Sie das Kontext-Caching, um häufig verwendete Daten zu speichern.

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Gemini

Einführung in die strukturierte Ausgabe mit der Gemini API

Hier erfahren Sie, wie Sie die Ausgabeformate der Gemini API steuern können, um die Datenverarbeitung zu vereinfachen.

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Gemini

Gemini mithilfe der OpenAI-Bibliothek aufrufen

Informationen zum Aufrufen von Gemini mit Chat Completions

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Empfohlene Anleitungen

Gemini Fundierung Suche

Marketing-Assets mit Gemini 2.0 Flash erstellen

Hier erfahren Sie, wie Sie die multimodalen Funktionen von Gemini und Grounding mit Google Suche kombinieren, um ein Briefing für eine Marketingkampagne und Marketing-Assets zu erstellen.

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Chirp Sprache

Erste Schritte mit Chirp 3 HD-Stimmen für Text-to-Speech

Hier erfahren Sie, wie Sie Chirp 3: HD-Stimmen verwenden, die neueste Generation von Google Text-to-Speech-Stimmen.

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Chirp Sprache

Erste Schritte mit Chirp 2 für Speech-to-Text

Hier erfahren Sie, wie Sie Chirp 2 verwenden, die neueste Generation der mehrsprachigen Modelle für die automatische Spracherkennung von Google.

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Imagen Multimodal

Einführung in die Bildgenerierung mit Imagen 4

Mit Imagen 4 können Sie fotorealistische Bilder erstellen.

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Imagen Multimodal

Bildbearbeitung mit Imagen 3

Mit Imagen 3 können Sie fotorealistische Bilder mithilfe von Inpainting, Outpainting und der Produktbildbearbeitung bearbeiten.

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Einbettungen Vektorsuche

Erste Schritte mit Texteinbettungen und der Vektorsuche in Vertex AI

Mit dem KI-Multitool „Embeddings“ und der Vektorsuche in Vertex AI semantische Abgleiche durchführen

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Gemini Langchain Langgraph Orchestration

Einführung in LangGraph mit Gemini

Hier erfahren Sie, wie Sie die Workflow-Funktionen von LangGraph mit den Sprachverständnis- und ‑generierungsfunktionen von Gemini kombinieren können, um komplexe Finanzanalysen zu optimieren und zu automatisieren.

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Gemini Langchain Langgraph Orchestration Speech

Benutzerdefinierte Podcastfolgen erstellen

Mit Gemini, LangGraph und Text-to-Speech benutzerdefinierte Podcastfolgen erstellen

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Gemini Sprache

Geschichten erzählen mit Gemini und Text-to-Speech

Mit Gemini und der Funktion „Text-to-Speech“ können Sie eine Geschichte mit mehreren Figuren erstellen und vorlesen lassen.

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Gemini Multimodal

Codebasis analysieren

Mit Gemini können Sie Code generieren, eine Codebasis zusammenfassen, Code debuggen, verbessern und bewerten.

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Gemini Prompts Sicherheit

LLM-Sicherheit für Entwickler

Informationen zu Prompt-Injection-Angriffen und wie Sie diese abwehren können

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Agent Engine Agents Gemini

Einführung in die Agent Engine

Hier erfahren Sie, wie Sie mit Agent Engine einen Agent (Modell, Tools und Reasoning) erstellen und bereitstellen.

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Bewertung Gemini

Einführung in den Gen AI Evaluation Service

Gemini-Antworten anhand von Messwerten und benutzerdefinierten Datasets bewerten

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Gemini Tuning

Gemini Supervised Fine-tuning für die Artikelzusammenfassung

Hier erfahren Sie, wie Sie Gemini für die Zusammenfassung von Artikeln optimieren.

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Gemini Rag

Einführung in die RAG-Engine von Vertex AI

Benutzerdefinierte RAG-Workflows mit Gemini und der Vertex AI RAG Engine erstellen

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Gemini Multimodal

Dokumentverarbeitung mit Gemini

Mit Gemini können Sie Dokumente klassifizieren, Informationen daraus extrahieren und zusammenfassen.

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Gemini Multimodal

Patentdokumente mit Gemini analysieren

Mit Gemini Patentdokumente mithilfe von Klassifizierung, Entitätsextraktion und Objekterkennung verarbeiten

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Agents

Hugging Face-smolagent mit DeepSeek in Vertex AI erstellen und bereitstellen

In diesem Notebook wird gezeigt, wie Sie DeepSeek R1 Distill Qwen 32B aus dem Hugging Face-Hub in Vertex AI bereitstellen.

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Gemini Multimodal

Multimodale Sentimentanalyse mit Gemini

In diesem Notebook wird die multimodale Sentimentanalyse mit Gemini demonstriert. Dazu wird die Sentimentanalyse, die direkt auf Audio durchgeführt wird, mit der Analyse verglichen, die auf dem Texttranskript des Audiosignals durchgeführt wird.

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Funktionsaufrufe Gemini Workspace

Produktivitätscoaching mit Gemini und Google Kalender

In diesem Notebook wird gezeigt, wie Sie Gemini als persönlichen Produktivitätscoach verwenden können, indem Sie es mit Google Workspace APIs verbinden.

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Multimodal Veo

Veo 3 zur Videogenerierung

In diesem Tutorial erfahren Sie, wie Sie das Google Gen AI SDK for Python verwenden, um mit Veo 3 zu interagieren und neue Videos aus Text-Prompts zu generieren.

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Alle Anleitungen

Filtern nach: Agent Engine Agents Batchvorhersage Chirp Claude Codeausführung Einbettungen Bewertung Funktionsaufrufe Gemini Gemma Fundierung Hugging Face Bilderstellung Imagen LangChain LangGraph Live API LlamaIndex Model Garden Multimodal Orchestrierung Prompting RAG RAG Engine Suchen Sicherheit Speech Denken Abstimmung Vektorsuche Veo Arbeitsbereich

Funktionsaufrufe Gemini Fundierung Multimodal Aufforderungen Denken	Einführung in Gemini 2.5 Flash Erste Schritte mit Gemini 2.5 Flash in Vertex AI mit dem Gen AI Python SDK	Auf GitHub ansehen
Funktionsaufrufe Gemini Fundierung Multimodal Aufforderungen Denken	Einführung in Gemini 2.5 Pro Erste Schritte mit Gemini 2.5 Pro in Vertex AI mit dem Gen AI Python SDK	Auf GitHub ansehen
Funktionsaufrufe Gemini Fundierung Multimodal Aufforderungen Denken	Einführung in Gemini 2.5 Flash-Lite Erste Schritte mit Gemini 2.5 Flash-Lite in Vertex AI mit dem Gen AI Python SDK	Auf GitHub ansehen
Gemini Live-API Multimodal	Erste Schritte mit der multimodalen Live API Erste Schritte mit der Gemini 2.0 Multimodal Live API in Vertex AI mit dem Gen AI Python SDK	Auf GitHub ansehen
Gemini Bildgenerierung Multimodal	Gemini 2.0 Flash-Bildgenerierung in Vertex AI Erste Schritte mit Gemini Image Generation in Vertex AI	Auf GitHub ansehen
Gemini Aufforderungen	Einführung in das Prompt Engineering Grundlagen und Best Practices für das Prompt Engineering	Auf GitHub ansehen
Funktionsaufrufe Gemini	Funktionsaufrufe mit Gemini Gemini über Funktionsaufrufe mit externen Tools verbinden	Auf GitHub ansehen
Gemini Fundierung Rag Suche	Grounding mit Gemini Verbinden Sie Gemini mit realen Daten aus der Google Suche oder Vertex AI Search, um die Qualität der Antworten zu verbessern.	Auf GitHub ansehen
Batchvorhersage Gemini	Batchvorhersage mit Gemini Mit Batchvorhersagen können Sie Inferenzen für eine große Anzahl von Beispielen ausführen.	Auf GitHub ansehen
Gemini	Langes Kontextfenster Verwenden Sie das lange Kontextfenster, um große Mengen multimodaler Daten zu verarbeiten.	Auf GitHub ansehen
Gemini	Einführung in das Kontext-Caching Verwenden Sie das Kontext-Caching, um häufig verwendete Daten zu speichern.	Auf GitHub ansehen
Gemini	Einführung in die strukturierte Ausgabe mit der Gemini API Hier erfahren Sie, wie Sie die Ausgabeformate der Gemini API steuern können, um die Datenverarbeitung zu vereinfachen.	Auf GitHub ansehen
Gemini	Gemini mithilfe der OpenAI-Bibliothek aufrufen Informationen zum Aufrufen von Gemini mit Chat Completions	Auf GitHub ansehen
Gemini Fundierung Suche	Marketing-Assets mit Gemini 2.0 Flash erstellen Hier erfahren Sie, wie Sie die multimodalen Funktionen von Gemini und Grounding mit Google Suche kombinieren, um ein Briefing für eine Marketingkampagne und Marketing-Assets zu erstellen.	Auf GitHub ansehen
Chirp Sprache	Erste Schritte mit Chirp 3 HD-Stimmen für Text-to-Speech Hier erfahren Sie, wie Sie Chirp 3: HD-Stimmen verwenden, die neueste Generation von Google Text-to-Speech-Stimmen.	Auf GitHub ansehen
Chirp Sprache	Erste Schritte mit Chirp 2 für Speech-to-Text Hier erfahren Sie, wie Sie Chirp 2 verwenden, die neueste Generation der mehrsprachigen Modelle für die automatische Spracherkennung von Google.	Auf GitHub ansehen
Imagen Multimodal	Einführung in die Bildgenerierung mit Imagen 4 Mit Imagen 4 können Sie fotorealistische Bilder erstellen.	Auf GitHub ansehen
Imagen Multimodal	Bildbearbeitung mit Imagen 3 Mit Imagen 3 können Sie fotorealistische Bilder mithilfe von Inpainting, Outpainting und der Produktbildbearbeitung bearbeiten.	Auf GitHub ansehen
Einbettungen Vektorsuche	Erste Schritte mit Texteinbettungen und der Vertex AI-Vektorsuche Mit dem KI-Multitool „Embeddings“ und der Vektorsuche in Vertex AI semantische Abgleiche durchführen	Auf GitHub ansehen
Gemini Langchain Langgraph Orchestrierung	Einführung in LangGraph mit Gemini Hier erfahren Sie, wie Sie die Workflow-Funktionen von LangGraph mit den Sprachverständnis- und ‑generierungsfunktionen von Gemini kombinieren können, um komplexe Finanzanalysen zu optimieren und zu automatisieren.	Auf GitHub ansehen
Gemini Langchain Langgraph Orchestrierung Sprache	Benutzerdefinierte Podcast-Folgen erstellen Mit Gemini, LangGraph und Text-to-Speech benutzerdefinierte Podcastfolgen erstellen	Auf GitHub ansehen
Gemini Sprache	Geschichten erzählen mit Gemini und Text-to-Speech Mit Gemini und der Funktion „Text-to-Speech“ können Sie eine Geschichte mit mehreren Figuren erstellen und vorlesen lassen.	Auf GitHub ansehen
Gemini Multimodal	Codebasis analysieren Mit Gemini können Sie Code generieren, eine Codebasis zusammenfassen, Code debuggen, verbessern und bewerten.	Auf GitHub ansehen
Gemini Aufforderungen Sicherheit	LLM-Sicherheit für Entwickler Informationen zu Prompt-Injection-Angriffen und wie Sie diese abwehren können	Auf GitHub ansehen
Agent Engine Agents Gemini	Einführung in Agent Engine Hier erfahren Sie, wie Sie mit Agent Engine einen Agent (Modell, Tools und Reasoning) erstellen und bereitstellen.	Auf GitHub ansehen
Bewertung Gemini	Einführung in den Gen AI Evaluation Service Gemini-Antworten anhand von Messwerten und benutzerdefinierten Datasets bewerten	Auf GitHub ansehen
Gemini Abstimmung	Supervised Fine-Tuning von Gemini für die Artikelzusammenfassung Hier erfahren Sie, wie Sie Gemini für die Zusammenfassung von Artikeln optimieren.	Auf GitHub ansehen
Gemini Rag	Einführung in die Vertex AI RAG Engine Benutzerdefinierte RAG-Workflows mit Gemini und der Vertex AI RAG Engine erstellen	Auf GitHub ansehen
Gemini Multimodal	Dokumentverarbeitung mit Gemini Mit Gemini können Sie Dokumente klassifizieren, Informationen daraus extrahieren und zusammenfassen.	Auf GitHub ansehen
Gemini Multimodal	Patente mit Gemini analysieren Mit Gemini Patentdokumente mithilfe von Klassifizierung, Entitätsextraktion und Objekterkennung verarbeiten	Auf GitHub ansehen
Agents	Hugging Face-smolagent mit DeepSeek in Vertex AI erstellen und bereitstellen In diesem Notebook wird gezeigt, wie Sie DeepSeek R1 Distill Qwen 32B aus dem Hugging Face-Hub in Vertex AI bereitstellen.	Auf GitHub ansehen
Gemini Multimodal	Multimodale Sentimentanalyse mit Gemini In diesem Notebook wird die multimodale Sentimentanalyse mit Gemini demonstriert. Dazu wird die Sentimentanalyse, die direkt auf Audio durchgeführt wird, mit der Analyse verglichen, die auf dem Texttranskript des Audiosignals durchgeführt wird.	Auf GitHub ansehen
Funktionsaufrufe Gemini Workspace	Produktivitätscoaching mit Gemini und Google Kalender In diesem Notebook wird gezeigt, wie Sie Gemini als persönlichen Produktivitätscoach verwenden können, indem Sie es mit Google Workspace APIs verbinden.	Auf GitHub ansehen
Multimodal Veo	Veo 3 zur Videogenerierung In diesem Tutorial erfahren Sie, wie Sie das Google Gen AI SDK for Python verwenden, um mit Veo 3 zu interagieren und neue Videos aus Text-Prompts zu generieren.	Auf GitHub ansehen
Einbettungen Gemini Multimodal	Einführung in das Google Gen AI SDK Einführung in das Google Gen AI SDK	Auf GitHub ansehen
Gemini Multimodal Aufforderungen	Gemini: Überblick über multimodale Anwendungsfälle Gemini mit multimodalen Daten (Text, Dokumente, Bilder, Videos und Audio) auffordern	Auf GitHub ansehen
Gemini	Einführung in Gemini mit REST API/cURL	Auf GitHub ansehen
Bewertung Gemini Aufforderungen	Prompt Engineering, -Bewertung und -Vorlagen Verwenden Sie das Gen AI Evaluation Service SDK für Prompt Engineering und Bewertung.	Auf GitHub ansehen
Einbettungen Multimodal	Einführung in multimodale Einbettungen Weitere Informationen zu multimodalen Einbettungen	Auf GitHub ansehen
Einbettungen Abstimmung	Einführung in die Feinabstimmung von Einbettungen Informationen zum Optimieren von Einbettungsmodellen	Auf GitHub ansehen
Einbettungen Vektorsuche	Einbettungen für Aufgabentypen Hier erfahren Sie, wie Sie bessere Einbettungen für Ihre spezifische Aufgabe erhalten.	Auf GitHub ansehen
Einbettungen Vektorsuche	Hybridsuche mit der Vektorsuche in Vertex AI Hier erfahren Sie, wie Sie die Hybridsuche mit der Vektorsuche in Vertex AI verwenden, bei der semantische und stichwortbezogene Suchanfragen kombiniert werden.	Auf GitHub ansehen
Agents Gemini Langchain Langgraph	KI-Agents für Ingenieure (Weiterentwicklung von KI-Agents) In diesem Notebook werden drei verschiedene Ansätze zum Generieren von Essays mit der Gemini API vorgestellt: Zero-Shot, Step-by-Step mit LangChain und iterativ mit LangGraph.	Auf GitHub ansehen
Gemma Hugging Face	Hugging Face-DLCs: Gemma mit Text Generation Inference (TGI) in Vertex AI bereitstellen Informationen zum Bereitstellen von Google Gemma aus dem Hugging Face Hub in Vertex AI mit dem Hugging Face Deep Learning Container (DLC) für die Inferenz zur Textgenerierung (TGI).	Auf GitHub ansehen
Gemma Langgraph Rag	Agentenbasierte RAG mit Gemma 2, Ollama, Vertex AI und LangGraph ausführen In diesem Notebook wird gezeigt, wie Sie einen auf Gemma 2 basierenden Agent mit Ollama in Vertex AI und LangGraph ausführen.	Auf GitHub ansehen
Gemma Hugging Face	Hugging Face-DLCs: Bereitstellung von PaliGemma mit Pytorch Inference in Vertex AI mit benutzerdefiniertem Handler Hier erfahren Sie, wie Sie Google PaliGemma aus dem Hugging Face Hub in Vertex AI bereitstellen. Dazu verwenden Sie den Hugging Face Deep Learning Container (DLC) für Pytorch-Inferenzen in Kombination mit einem benutzerdefinierten Handler.	Auf GitHub ansehen
Gemma Hugging Face Abstimmung	Hugging Face-DLCs: Gemma mit Transformer Reinforcement Learning (TRL) in Vertex AI optimieren Hier erfahren Sie, wie Sie Gemma mit Transformer Reinforcement Learning (TRL) in Vertex AI optimieren.	Auf GitHub ansehen
Hugging Face	Erraten, welche App mit dem Hugging Face Deep Learning-Containermodell in Vertex AI verwendet wird Erstellen Sie eine Anwendung vom Typ „Wer oder was bin ich?“ mit Vertex AI, einem Hugging Face Deep Learning-Container, einem Open-Source-Modell zur Bildgenerierung und Gemini, um Rätsel zu lösen und zu visualisieren.	Auf GitHub ansehen
Einbettungen	Einbettungsähnlichkeit aus Textdokumenten mithilfe von t-SNE-Diagrammen visualisieren Einbettungsähnlichkeit aus Textdokumenten mithilfe von t-SNE-Diagrammen visualisieren.	Auf GitHub ansehen
Einbettungen Vektorsuche	Vertex AI Vektorsuche: Kurzanleitung Hier erfahren Sie, wie Sie mit der Vektorsuche in Vertex AI ähnliche Textdokumente finden.	Auf GitHub ansehen
Einbettungen Gemini Vektorsuche	Anomalieerkennung von Infrastrukturlogs mit Gemini und BigQuery Vector Search Hier erfahren Sie, wie Sie mit Gemini, Vektoreinbettungen und der BigQuery-Vektorsuche Anomalien in großen Mengen von Infrastrukturprotokollen erkennen.	Auf GitHub ansehen
Einbettungen Gemini	Anomalieerkennung und ‑untersuchung in Logs mit Texteinbettungen und BigQuery-Vektorsuche Hier erfahren Sie, wie Sie mit Gemini, Vektoreinbettungen und der BigQuery-Vektorsuche große Mengen von Audit-Logs analysieren, um Anomalien zu erkennen.	Auf GitHub ansehen
Funktionsaufrufe Gemini	Mit Datenstrukturen und Schemas in Gemini-Funktionsaufrufen arbeiten Informationen zur Verwendung von Gemini-Funktionsaufrufen mit Datenstrukturen und Schemas	Auf GitHub ansehen
Funktionsaufrufe Gemini	Parallele Funktionsaufrufe und mehrere Funktionsantworten in Gemini verwenden Informationen zur Verwendung paralleler Funktionsaufrufe und mehrerer Funktionsantworten in Gemini	Auf GitHub ansehen
Funktionsaufrufe Gemini Aufforderungen	Einführung in ReAct-Agents mit Gemini und Funktionsaufrufen Informationen zur Verwendung von ReAct-Agents mit Gemini und Funktionsaufrufen	Auf GitHub ansehen
Funktionsaufrufe Gemini	Erzwungene Funktionsaufrufe mit Tool-Konfigurationen in Gemini Informationen zur Verwendung von erzwungenen Funktionsaufrufen mit Tool-Konfigurationen in Gemini	Auf GitHub ansehen
Funktionsaufrufe Gemini	Gemini-Funktionsaufrufe verwenden, um Unternehmensnachrichten und Statistiken in Echtzeit zu erhalten Hier erfahren Sie, wie Sie Gemini-Funktionsaufrufe verwenden, um Unternehmensnachrichten und Statistiken in Echtzeit zu erhalten.	Auf GitHub ansehen
Funktionsaufrufe Gemini Multimodal	Multimodale Funktionsaufrufe mit der Gemini API und dem Python SDK Informationen zur Verwendung von multimodalen Funktionsaufrufen mit Gemini	Auf GitHub ansehen
Gemini Rag Rag-Engine	Erweiterte RAG-Techniken – Bewertung der Abrufqualität und Hyperparameter-Abstimmung der Vertex RAG Engine Fortgeschrittene RAG-Techniken mit Bewertung und Hyperparameter-Abstimmung kennenlernen	Auf GitHub ansehen
Gemini Rag Rag-Engine	Vertex AI RAG Engine mit Pinecone Informationen zur Verwendung von Pinecone mit der Vertex AI RAG Engine.	Auf GitHub ansehen
Gemini Rag Rag-Engine	Vertex AI RAG Engine mit Weaviate Informationen zur Verwendung von Weaviate mit der Vertex AI RAG Engine.	Auf GitHub ansehen
Gemini Rag Rag-Engine	Vertex AI RAG Engine mit Vertex AI Feature Store Informationen zur Verwendung von Vertex AI Feature Store mit der Vertex AI RAG Engine.	Auf GitHub ansehen
Gemini Rag Rag-Engine	Vertex AI RAG Engine mit der Vektorsuche in Vertex AI Vertex AI-Vektorsuche mit der Vertex AI RAG Engine verwenden	Auf GitHub ansehen
Gemini Rag Rag-Engine	Vertex AI RAG Engine mit Vertex AI Search Vertex AI Search mit der Vertex AI RAG Engine verwenden	Auf GitHub ansehen
Agent Engine Agents Gemini	Agents debuggen und optimieren: Eine Anleitung zum Tracing in Agent Engine Informationen zur Verwendung von Tracing in Agent Engine	Auf GitHub ansehen
Agent Engine Gemini Langchain	RAG-Anwendung mit AlloyDB in Agent Engine bereitstellen	Auf GitHub ansehen
Agent Engine Agents Gemini Rag Suche	Konversations-Such-Agent mit Agent Engine und RAG in Vertex AI Search erstellen	Auf GitHub ansehen
Agent Engine Agents Gemini Langgraph Rag	Eine Multi-Agent-RAG-Anwendung mit LangGraph und Agent Engine erstellen	Auf GitHub ansehen
Agent Engine Gemini Langgraph Rag	RAG-Anwendung mit Cloud SQL for PostgreSQL in Agent Engine bereitstellen	Auf GitHub ansehen
Agent Engine Agents Gemini	Google Maps API-Agent mit Agent Engine erstellen und bereitstellen	Auf GitHub ansehen
Agent Engine Gemini Langgraph	LangGraph-Anwendung mit Agent Engine in Vertex AI erstellen und bereitstellen	Auf GitHub ansehen
Gemini Multimodal	Videoanalyse mit Gemini	Auf GitHub ansehen
Gemini Multimodal	YouTube-Videoanalyse mit Gemini	Auf GitHub ansehen
Gemini Multimodal Vektorsuche	Multimodalen Chatbot für Garantieansprüche mit Gemini und der Vektorsuche in Vertex AI erstellen	Auf GitHub ansehen
Gemini Multimodal Rag	Multimodale Retrieval-Augmented Generation (RAG) mit der Gemini API in Vertex AI	Auf GitHub ansehen
Gemini Llamaindex Rag	LlamaIndex mit Vertex AI Vector Search für RAG zur Beantwortung von Fragen	Auf GitHub ansehen
Gemini Langchain Multimodal Rag	Multimodale Retrieval Augmented Generation (RAG) mit Gemini, Vertex AI-Vektorsuche und LangChain	Auf GitHub ansehen
Gemini Rag	Small-to-big Retrieval-Augmented Generation	Auf GitHub ansehen
Gemini Aufforderungen	ReAct (Reasoning + Acting) + benutzerdefiniertes Tool für Healthcare NL API + Gemini + LangChain	Auf GitHub ansehen
Gemini Aufforderungen	Gemini im Bildungsbereich verwenden	Auf GitHub ansehen
Gemini Aufforderungen	AI Quick Build Experience	Auf GitHub ansehen
Gemini Multimodal Rag	Code Retrieval Augmented Generation (RAG) mit der Gemini API	Auf GitHub ansehen
Gemini Multimodal	Produkteinträge mit Gemini erstellen	Auf GitHub ansehen
Gemini Multimodal	Multimodale Einzelhandelsempfehlungen: Mit Gemini Artikel auf Grundlage von Bildern und Bildanalysen empfehlen	Auf GitHub ansehen
Gemini Multimodal Aufforderungen	Partituren mit Gemini analysieren	Auf GitHub ansehen
Gemini Multimodal	Filmposter in BigQuery mit Gemini analysieren	Auf GitHub ansehen
Gemini Langchain	Erste Schritte mit LangChain 🦜🔗 + Gemini API in Vertex AI	Auf GitHub ansehen
Agents Gemini	Wetter-Agent mit AutoGen und Gemini erstellen	Auf GitHub ansehen
Gemini Aufforderungen	Vertex AI Prompt Optimizer-Notebook-UI	Auf GitHub ansehen
Gemini Aufforderungen	Vertex AI Prompt Optimizer – Tool-Nutzung	Auf GitHub ansehen
Gemini Aufforderungen	Vertex AI Prompt Optimizer – Benutzerdefinierte Messwerte	Auf GitHub ansehen
Gemini Aufforderungen	Einführung in Vertex AI Prompt Optimizer	Auf GitHub ansehen
Gemini Aufforderungen	Textzusammenfassung mit generativen Modellen in Vertex AI	Auf GitHub ansehen
Gemini Aufforderungen	Ideenfindung mit generativen Modellen in Vertex AI	Auf GitHub ansehen
Gemini Aufforderungen	Chain-of-Thought und ReAct	Auf GitHub ansehen
Gemini Aufforderungen	Question Answering mit generativen Modellen in Vertex AI	Auf GitHub ansehen
Gemini Aufforderungen	Textklassifizierung mit generativen Modellen in Vertex AI	Auf GitHub ansehen
Gemini Aufforderungen	Textextraktion mit generativen Modellen in Vertex AI	Auf GitHub ansehen
Gemini Abstimmung	Supervised Fine Tuning mit Gemini 2.0 Flash für die Änderungserkennung	Auf GitHub ansehen
Gemini Abstimmung	Supervised Fine-Tuning mit Gemini 2.0 Flash für Q &A	Auf GitHub ansehen
Gemini Abstimmung	Supervised Fine Tuning mit Gemini 2.0 Flash für die Bildunterschriftung	Auf GitHub ansehen
Bewertung Gemini Model Garden	Gen AI Evaluation SDK zum Bewerten von Modellen in Vertex AI Studio, Model Garden und Model Registry verwenden	Auf GitHub ansehen
Bewertung Gemini Rag	Generierte Antworten aus RAG mit schneller Bewertung und Dataflow ML mit Vertex AI Pipelines bewerten	Auf GitHub ansehen
Bewertung Gemini	Qualität und Erklärbarkeit mit Vertex AI Evaluation verbessern	Auf GitHub ansehen
Bewertung Gemini	Einstellungen für generative KI-Modelle bewerten und vergleichen	Auf GitHub ansehen
Bewertung Gemini	Eigenen Autorater mit benutzerdefinierten Messwerten verwenden	Auf GitHub ansehen
Bewertung Gemini	Übersetzungsmodell bewerten	Auf GitHub ansehen
Bewertung Gemini	PaLM- mit Gemini-Modell vergleichen und migrieren	Auf GitHub ansehen
Bewertung Gemini Multimodal	Multimodale Aufgaben bewerten	Auf GitHub ansehen
Bewertung Gemini Langchain	LangChain evaluieren	Auf GitHub ansehen
Bewertung Gemini	Generative KI-Modelle vergleichen	Auf GitHub ansehen
Bewertung Gemini Rag	Mit dem Gen AI Evaluation Service SDK generierte Antworten aus RAG für QA bewerten	Auf GitHub ansehen
Bewertung Gemini	Modellbasierte Messwerte anpassen, um ein generatives KI-Modell zu bewerten	Auf GitHub ansehen
Bewertung Gemini Rag	Tool-Nutzung des generativen Modells bewerten	Auf GitHub ansehen
Gemini Aufforderungen Rag Sicherheit	Sicherheit von generativer KI und LLMs – ReAct- und RAG-Angriffe und Gegenmaßnahmen	Auf GitHub ansehen
Gemini Sicherheit	Verantwortungsbewusste KI mit der Gemini API in Vertex AI: Sicherheitsbewertungen und ‑schwellen	Auf GitHub ansehen
Batchvorhersage Gemini	Batchvorhersage mit der Gemini API überwachen	Auf GitHub ansehen
Imagen Multimodal	Mit Imagen 3 erstellte benutzerdefinierte Bilder	Auf GitHub ansehen
Gemini Imagen Multimodal	Hochwertige visuelle Assets mit Imagen und Gemini erstellen	Auf GitHub ansehen
Imagen Multimodal	Photoshop-Dokument mit Bildsegmentierung in Vertex AI erstellen	Auf GitHub ansehen
Gemini Imagen Multimodal	Imagen-Prompts mit Gemini optimieren	Auf GitHub ansehen
Imagen Multimodal	Bildsegmentierung in Vertex AI	Auf GitHub ansehen
Suche	Vertex AI Search mit Filtern und Metadaten	Auf GitHub ansehen
Gemini Suche	Vertex AI Search – Blended Data-Apps abfragen und mit Gemini zusammenfassen	Auf GitHub ansehen
Suche	Vertex AI Search-Datenspeicher und ‑Suchmaschine erstellen	Auf GitHub ansehen
Suche	Suchanwendungen mit Vertex AI Search erstellen	Auf GitHub ansehen
Gemini Langchain Rag Suche	Fragen zu Dokumenten beantworten	Auf GitHub ansehen
Gemini Rag Suche	Bulk-Question Answering mit Vertex AI Search beantworten	Auf GitHub ansehen
Einbettungen Suche	Benutzerdefinierte Einbettungen mit Vertex AI Search	Auf GitHub ansehen
Chirp Sprache	Erste Schritte mit Chirp 2 – Erweiterte Funktionen	Auf GitHub ansehen
Claude Funktionsaufrufe Model Garden	Multimodale Funktionsaufrufe mit Claude-Modellen	Auf GitHub ansehen
Agents Suche	Statusprüfung für den Vertex AI Search and Conversation-Datenspeicher	Auf GitHub ansehen
Agents Gemini	Ein Multi-Agent-System für die Recherche erstellen – Übersicht über Designmuster mit Gemini 2.0	Auf GitHub ansehen
Codeausführung Gemini	Einführung in das Generieren und Ausführen von Python-Code mit Gemini 2.0	Auf GitHub ansehen
Agents Bewertung Gemini	Agents bewerten – CrewAI-Agent mit Vertex AI Gen AI Evaluation bewerten	Auf GitHub ansehen
Agents Bewertung Gemini Langgraph	Agents bewerten – LangGraph-Agent mit Vertex AI Gen AI Evaluation bewerten	Auf GitHub ansehen
Gemini Live-API Multimodal Rag	Interaktiver Assistent für Kreditanträge (Finanzdienstleistungen)	Auf GitHub ansehen
Rag Rag-Engine Suche	Vertex AI RAG Engine mit Vertex AI Search	Auf GitHub ansehen
Agent Engine Agents Bewertung	CrewAI-Agent in Vertex AI Agent Engine bewerten (angepasste Vorlage)	Auf GitHub ansehen
Agent Engine Agents Bewertung Langchain	LangChain-Agent in Vertex AI Agent Engine bewerten (vorgefertigte Vorlage)	Auf GitHub ansehen
Agent Engine Agents Bewertung Langgraph	LangGraph-Agent in Vertex AI Agent Engine bewerten (angepasste Vorlage)	Auf GitHub ansehen
Gemini Suche	Q&A-Chatbot mit Vertex AI Search für zusammengefasste Websiteergebnisse	Auf GitHub ansehen
Gemini	Erste Schritte mit Gemini über Vertex AI im Express-Modus	Auf GitHub ansehen

Nächste Schritte

• Leitfaden für Einsteiger in die generative KI
• Weitere Ressourcen finden Sie im GitHub-Repository für generative KI.