Vertex AI の生成 AI に関するガイドと例のコレクション。
詳しくは、GitHub の生成 AI リポジトリをご覧ください。
Gemini クイックスタート
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Gemini 2.0 Flash の概要
Gen AI Python SDK を使用して Vertex AI で Gemini 2.0 Flash の利用を開始しましょう。
関数呼び出し Gemini グラウンディング マルチモーダル プロンプト
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Gemini 2.0 Pro の概要
Gen AI Python SDK を使用して Vertex AI で Gemini 2.0 Pro の利用を開始しましょう。
関数呼び出し Gemini グラウンディング マルチモーダル プロンプト
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Gemini 2.0 Flash-Lite の概要
Gen AI Python SDK を使用して Vertex AI で Gemini 2.0 Flash-Lite の利用を開始しましょう。
関数呼び出し Gemini マルチモーダル プロンプト
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Multimodal Live API を使ってみる
Gen AI Python SDK を使用して Vertex AI で Gemini 2.0 Multimodal Live API の利用を開始しましょう。
Gemini Live API マルチモーダル
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Gemini 2.0 Flash Thinking を使ってみる
Gen AI Python SDK を使用して Vertex AI で Gemini 2.0 Flash Thinking の利用を開始し、より詳細な推論手順と思考手順を取得しましょう。
Gemini マルチモーダル
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Gemini を使用したグラウンディング
Gemini を Google 検索または Vertex AI Search の実世界のデータに接続して、回答の質を高めましょう。
Gemini グラウンディング RAG 検索
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おすすめのチュートリアル
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Gemini 2.0 Flash を使用したマーケティング アセットの作成
Gemini とグラウンディングのマルチモーダル機能を Google 検索と組み合わせて、マーケティング キャンペーンの概要とマーケティング アセットを作成する方法を学びます。
Gemini グラウンディング 検索
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テキスト エンベディングと Vertex AI ベクトル検索を使ってみる
AI のマルチツール、エンベディング、Vertex AI ベクトル検索を使用して、セマンティック マッチングを行うことができます。
エンベディング ベクトル検索
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LangGraph と Gemini の概要
LangGraph のワークフロー機能と Gemini の言語理解や生成スキルを組み合わせて、複雑な財務分析タスクを合理化、自動化する方法を学びます。
Gemini LangChain LangGraph オーケストレーション
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カスタム ポッドキャスト エピソードを作成する
Gemini、LangGraph、Text-to-Speech を使用して、カスタム ポッドキャスト エピソードを作成できます。
Gemini LangChain LangGraph オーケストレーション 音声
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Gemini と Text-to-Speech によるストーリーテリング
Gemini と Text-to-Speech を使用して、複数のキャラクターが登場する物語を作成して読み上げることができます。
Gemini 音声
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Vertex AI RAG Engine の概要
Gemini と Vertex AI RAG Engine を使用してカスタムの RAG ワークフローを構築できます。
Gemini RAG
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Vertex AI で DeepSeek を使用して Hugging Face smolagents を構築、デプロイする
このノートブックでは、Hugging Face Hub から Vertex AI に DeepSeek R1 Distill Qwen 32B をデプロイする方法を示します。
エージェント
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Gemini を使用したマルチモーダル感情分析
このノートブックでは、音声に対して直接実行された感情分析と、その文字起こしに対して実行された分析を比較することで、Gemini によるマルチモーダル感情分析を示します。
Gemini マルチモーダル
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すべてのチュートリアル
関数呼び出し
Gemini
グラウンディング
マルチモーダル
プロンプト
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Gemini 2.0 Flash の概要 Gen AI Python SDK を使用して Vertex AI で Gemini 2.0 Flash の利用を開始しましょう。 |
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関数呼び出し
Gemini
グラウンディング
マルチモーダル
プロンプト
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Gemini 2.0 Pro の概要 Gen AI Python SDK を使用して Vertex AI で Gemini 2.0 Pro の利用を開始しましょう。 |
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関数呼び出し
Gemini
マルチモーダル
プロンプト
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Gemini 2.0 Flash-Lite の概要 Gen AI Python SDK を使用して Vertex AI で Gemini 2.0 Flash-Lite の利用を開始しましょう。 |
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Gemini
Live API
マルチモーダル
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Multimodal Live API を使ってみる Gen AI Python SDK を使用して Vertex AI の Gemini 2.0 Multimodal Live API の利用を開始しましょう。 |
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Gemini
マルチモーダル
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Gemini 2.0 Flash Thinking を使ってみる Gen AI Python SDK を使用して Vertex AI で Gemini 2.0 Flash Thinking の利用を開始し、より詳細な推論手順と思考手順を取得しましょう。 |
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Gemini
プロンプト
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プロンプト エンジニアリングの概要 プロンプト エンジニアリングの基本事項とベスト プラクティスを学びます。 |
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関数呼び出し
Gemini
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Gemini を使用した関数呼び出し 関数呼び出しを使用して Gemini を外部ツールに接続します。 |
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Gemini
グラウンディング
RAG
検索
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Gemini を使用したグラウンディング Gemini を Google 検索または Vertex AI Search の実世界のデータに接続して、回答の質を高めましょう。 |
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バッチ予測
Gemini
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Gemini を使用したバッチ予測 バッチ予測を使用して、多数の例に対して推論を実行できます。 |
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Gemini
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長いコンテキスト ウィンドウ 長いコンテキスト ウィンドウを使用して、大量のマルチモーダル データを処理できます。 |
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Gemini
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コンテキスト キャッシュ保存の概要 コンテキスト キャッシュ保存を使用して、よく使われるデータを保存できます。 |
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Gemini
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Gemini API を使用した生成制御機能の概要 Gemini API の出力形式を制御して、データ処理を容易にする方法について学びます。 |
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Gemini
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OpenAI ライブラリを使用して Gemini を呼び出す Chat Completions を使用して Gemini を呼び出す方法を学びます。 |
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Gemini
グラウンディング
検索
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Gemini 2.0 Flash を使用したマーケティング アセットの作成 Gemini とグラウンディングのマルチモーダル機能を Google 検索と組み合わせて、マーケティング キャンペーンの概要とマーケティング アセットを作成する方法を学びます。 |
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Chirp
音声
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音声入力用の Chirp 2 を使ってみる Google の最新世代の多言語自動音声認識モデルである Chirp 2 の使用方法について学びます。 |
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Imagen
マルチモーダル
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Imagen 3 画像生成の概要 Imagen 3 を使用してフォトリアリスティックな画像を作成できます。 |
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Imagen
マルチモーダル
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Imagen 3 画像編集 Imagen 3 でインペイント、アウトペイント、商品画像の編集を使用してフォトリアリスティックな画像を編集できます。 |
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エンベディング
ベクトル検索
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テキスト エンベディングと Vertex AI ベクトル検索を使ってみる AI のマルチツール、エンベディング、Vertex AI ベクトル検索を使用して、セマンティック マッチングを行うことができます。 |
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Gemini
LangChain
LangGraph
オーケストレーション
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LangGraph と Gemini の概要 LangGraph のワークフロー機能と Gemini の言語理解や生成スキルを組み合わせて、複雑な財務分析タスクを合理化、自動化する方法を学びます。 |
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Gemini
LangChain
LangGraph
オーケストレーション
音声
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カスタム ポッドキャスト エピソードを作成する Gemini、LangGraph、Text-to-Speech を使用して、カスタム ポッドキャスト エピソードを作成できます。 |
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Gemini
音声
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Gemini と Text-to-Speech によるストーリーテリング Gemini と Text-to-Speech を使用して、複数のキャラクターが登場する物語を作成して読み上げることができます。 |
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Gemini
マルチモーダル
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コードベースを分析する Gemini を使用して、コードの生成、コードベースの要約、デバッグ、コードの改善、コードの評価を行うことができます。 |
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Gemini
プロンプト
セキュリティ
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デベロッパー向けの LLM セキュリティ プロンプト インジェクション攻撃とその軽減方法について学びます。 |
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評価
Gemini
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Gen AI Evaluation Service 指標とカスタム データセットを使用して Gemini の回答を評価します。 |
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Gemini
チューニング
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Gemini を使用した教師ありファインチューニング 特定のタスク向けに Gemini をファインチューニングする方法を学びます。 |
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Gemini
RAG
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Vertex AI RAG Engine の概要 Gemini と Vertex AI RAG Engine を使用してカスタムの RAG ワークフローを構築できます。 |
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Gemini
マルチモーダル
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Gemini を使用したドキュメント処理 Gemini を使用してドキュメントを処理し、分類、抽出、要約を行うことができます。 |
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Gemini
マルチモーダル
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Gemini を使用した特許ドキュメントの理解 Gemini で分類、エンティティ抽出、オブジェクト検出を使用して特許ドキュメントを処理します。 |
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エージェント
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Vertex AI で DeepSeek を使用して Hugging Face smolagents を構築、デプロイする このノートブックでは、Hugging Face Hub から Vertex AI に DeepSeek R1 Distill Qwen 32B をデプロイする方法を示します。 |
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Gemini
マルチモーダル
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Gemini を使用したマルチモーダル感情分析 このノートブックでは、音声に対して直接実行された感情分析と、その文字起こしに対して実行された分析を比較することで、Gemini によるマルチモーダル感情分析を示します。 |
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Gemini
マルチモーダル
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Google Gen AI SDK の概要 Google Gen AI SDK の概要。 |
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Gemini
マルチモーダル
プロンプト
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Gemini: マルチモーダル ユースケースの概要 マルチモーダル データ(テキスト、ドキュメント、画像、動画、音声)を使用して Gemini にプロンプトを出す方法。 |
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Gemini
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REST API を使用して Vertex AI の Gemini 2.0 を使ってみる REST/curl で Gemini 2.0 を使用します。 |
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評価
Gemini
プロンプト
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プロンプト エンジニアリング、評価、プロンプト テンプレート Gen AI Evaluation Service SDK を使用して、プロンプトのエンジニアリングと評価を行います。 |
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エンベディング
マルチモーダル
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マルチモーダル エンベディングの概要 マルチモーダル エンベディングについて学びます。 |
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エンベディング
チューニング
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エンベディング チューニングの概要 エンベディング モデルのチューニング方法を学びます。 |
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エンベディング
ベクトル検索
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エンベディングのタスクタイプ 特定のタスクに適したエンベディングを取得する方法を学びます。 |
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エンベディング
ベクトル検索
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Vertex AI ベクトル検索を使用したハイブリッド検索 セマンティック検索とキーワード検索を組み合わせた Vertex AI ベクトル検索でハイブリッド検索を使用する方法について学びます。 |
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エージェント
Gemini
LangChain
LangGraph
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エンジニア向けの AI エージェント(AI エージェントの進化) このノートブックでは、Gemini API を使用してエッセイを生成する 3 種類のアプローチ(ゼロショット、LangChain でのステップバイステップ、LangGraph での反復処理)を示します。 |
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Gemma
Hugging Face
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Hugging Face DLC: Vertex AI で Text Generation Inference(TGI)を使用して Gemma をサービングする Text Generation Inference(TGI)用の Hugging Face Deep Learning Containers(DLC)を使用して、Vertex AI の Hugging Face Hub から Google Gemma をデプロイする方法について学びます。 |
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Gemma
LangGraph
RAG
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Vertex AI と LangGraph で Ollama を使用して Gemma 2 ベースのエージェント RAG を実行する このノートブックでは、Vertex AI と LangGraph で Ollama を使用して Gemma 2 ベースのエージェントを実行する方法を示します。 |
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Gemma
Hugging Face
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Hugging Face DLC: Vertex AI でカスタム ハンドラとともに Pytorch Inference を使用して PaliGemma をサービングする カスタム ハンドラと組み合わせて、Pytorch Inference の Hugging Face Deep Learning Containers(DLC)を使用し、Vertex AI の Hugging Face Hub から Google PaliGemma をデプロイする方法について学びます。 |
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Gemma
Hugging Face
チューニング
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Hugging Face DLC: Vertex AI で Transformer 強化学習(TRL)を使用して Gemma をファインチューニングする Vertex AI で Transformer 強化学習(TRL)を使用して Gemma をファインチューニングする方法について学びます。 |
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Hugging Face
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Vertex AI で Hugging Face Deep Learning Containers コンテナモデルを使用してユーザーとアプリを推測する Vertex AI、Hugging Face Deep Learning Containers コンテナ、画像生成オープンモデル、Gemini を使用して、「誰かや、何かを当てる」アプリケーションを作成し、なぞなぞを解いて可視化します。 |
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エンベディング
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t-SNE プロットを使用してテキスト ドキュメントのエンベディング類似度を可視化する t-SNE プロットを使用してテキスト ドキュメントのエンベディング類似度を可視化できます。 |
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エンベディング
ベクトル検索
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Vertex AI ベクトル検索のクイックスタート Vertex AI ベクトル検索を使用して類似したテキスト ドキュメントを検索する方法について学びます。 |
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エンベディング
Gemini
ベクトル検索
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Gemini と BigQuery ベクトル検索を使用したインフラストラクチャ ログの異常検出 Gemini、ベクトル エンベディング、BigQuery ベクトル検索を使用して、大量のインフラストラクチャ ログで異常検出を行う方法を学びます。 |
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エンベディング
Gemini
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テキスト エンベディングと BigQuery ベクトル検索によるログの異常検出と調査 Gemini、ベクトル エンベディング、BigQuery ベクトル検索を使用して大量の監査ログで異常検出を行う方法を学びます。 |
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関数呼び出し
Gemini
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Gemini 関数呼び出しでのデータ構造とスキーマの操作 データ構造とスキーマで Gemini 関数呼び出しを使用する方法について学びます。 |
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関数呼び出し
Gemini
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Gemini での並列関数呼び出しと複数の関数レスポンスの操作 Gemini で並列関数呼び出しと複数の関数レスポンスを使用する方法について学びます。 |
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関数呼び出し
Gemini
プロンプト
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Gemini と関数呼び出しを使用した ReAct エージェントの概要 Gemini と関数呼び出しで ReAct エージェントを使用する方法を学びます。 |
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関数呼び出し
Gemini
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Gemini のツール構成による強制関数呼び出し Gemini でツール構成によって強制関数呼び出しを使用する方法について学びます。 |
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関数呼び出し
Gemini
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Gemini 関数呼び出しを使用して企業のニュースとインサイトをリアルタイムで取得 Gemini 関数呼び出しを使用して、企業のニュースとインサイトをリアルタイムで取得する方法について学びます。 |
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関数呼び出し
Gemini
マルチモーダル
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Gemini API と Python SDK を使用したマルチモーダル関数呼び出し Gemini マルチモーダル関数呼び出しの使用方法を学びます。 |
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Gemini
RAG
RAG Engine
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高度な RAG 手法 - Vertex RAG Engine の検索品質評価とハイパーパラメータ チューニング 評価とハイパーパラメータ チューニングによる高度な RAG 手法について学びます。 |
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Gemini
RAG
RAG Engine
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Vertex AI RAG Engine と Pinecone Vertex AI RAG Engine で Pinecone を使用する方法について学びます。 |
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Gemini
RAG
RAG Engine
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Vertex AI RAG Engine と Weaviate Vertex AI RAG Engine で Weaviate を使用する方法を学びます。 |
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Gemini
RAG
RAG Engine
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Vertex AI RAG Engine と Vertex AI Feature Store Vertex AI RAG Engine で Vertex AI Feature Store を使用する方法について学びます。 |
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Gemini
RAG
RAG Engine
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Vertex AI RAG Engine と Vertex AI ベクトル検索 Vertex AI RAG Engine で Vertex AI ベクトル検索を使用する方法について学びます。 |
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Gemini
RAG
RAG Engine
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Vertex AI RAG Engine と Vertex AI Search Vertex AI RAG Engine で Vertex AI Search を使用する方法を学びます。 |
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エージェント
Gemini
Reasoning Engine
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エージェントのデバッグと最適化: Reasoning Engine でのトレースのガイド Reasoning Engine でトレースを利用する方法を学びます。 |
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Gemini
LangChain
Reasoning Engine
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AlloyDB を使用した RAG アプリケーションを LangChain on Vertex AI にデプロイする |
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エージェント
Gemini
RAG
Reasoning Engine
検索
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Reasoning Engine と Vertex AI Search の RAG を使用して会話型検索エージェントを構築する |
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エージェント
Gemini
Reasoning Engine
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Vertex AI における Reasoning Engine を使用したエージェントの構築とデプロイの概要 |
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エージェント
Gemini
LangGraph
RAG
Reasoning Engine
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LangGraph と Reasoning Engine を使用してマルチエージェント RAG アプリケーションを構築する |
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Gemini
LangGraph
RAG
Reasoning Engine
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Cloud SQL for PostgreSQL を使用した RAG アプリケーションを Vertex AI の LangChain にデプロイする |
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エージェント
Gemini
Reasoning Engine
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Reasoning Engine を使用して Google Maps API エージェントを構築してデプロイする |
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Gemini
LangGraph
Reasoning Engine
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Vertex AI の Reasoning Engine を使用して LangGraph アプリケーションを構築してデプロイする |
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Gemini
マルチモーダル
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Gemini を使用した動画の分析 |
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Gemini
マルチモーダル
|
Gemini を使用した YouTube 動画分析 |
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Gemini
マルチモーダル
ベクトル検索
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Gemini と Vertex AI のベクトル検索を使用して保証請求用のマルチモーダル chatbot を構築する |
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Gemini
マルチモーダル
RAG
|
Vertex AI の Gemini API を使用したマルチモーダル検索拡張生成(RAG) |
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Gemini
LlamaIndex
RAG
|
Vertex AI ベクトル検索と LlamaIndex を使用して質問応答 RAG を実行する |
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Gemini
LangChain
マルチモーダル
RAG
|
Gemini、Vertex AI ベクトル検索、LangChain を使用したマルチモーダル検索拡張生成(RAG) |
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Gemini
RAG
|
小規模から大規模への検索拡張生成 |
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Gemini
プロンプト
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ReAct(推論と行動)+ Healthcare NL API 用カスタムツール + Gemini 1.5 Pro + LangChain |
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Gemini
プロンプト
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教育における Gemini の使用 |
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Gemini
プロンプト
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AI Quick Build エクスペリエンス |
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Gemini
マルチモーダル
RAG
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Gemini API を使用したコード検索拡張生成(RAG) |
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Gemini
マルチモーダル
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Gemini 1.5 Pro による商品リスティングの生成 |
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Gemini
マルチモーダル
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マルチモーダルの小売業向けレコメンデーション: Gemini を使用して画像と画像推論に基づいて商品をおすすめする |
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Gemini
マルチモーダル
プロンプト
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Gemini を使用した楽譜の分析 |
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Gemini
マルチモーダル
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Gemini 1.5 Flash を使用して BigQuery で映画のポスターを分析する |
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Gemini
LangChain
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LangChain 🦜️🔗 と Vertex AI の Gemini API のスタートガイド |
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エージェント
Gemini
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AutoGen と Gemini を使用して天気エージェントを構築する |
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Gemini
プロンプト
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Vertex AI Prompt Optimizer Notebooks UI |
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Gemini
プロンプト
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Vertex AI Prompt Optimizer - ツールの使用 |
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Gemini
プロンプト
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Vertex AI Prompt Optimizer - カスタム指標 |
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Gemini
プロンプト
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Vertex AI Prompt Optimizer の概要 |
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Gemini
プロンプト
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Vertex AI の生成モデルによるテキスト要約 |
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Gemini
プロンプト
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Vertex AI の生成モデルによるアイディエーション |
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Gemini
プロンプト
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Chain-of-Thought と ReAct |
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Gemini
プロンプト
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Vertex AI の生成モデルによる質問応答 |
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Gemini
プロンプト
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Vertex AI の生成モデルによるテキスト分類 |
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Gemini
プロンプト
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Vertex AI の生成モデルによるテキスト抽出 |
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Gemini
チューニング
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変化検出の Gemini 1.5 Flash による教師ありファイン チューニング |
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Gemini
チューニング
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Vertex AI の教師ありチューニングのトークン数と費用の見積もり |
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Gemini
チューニング
|
Gemini 1.5 Flash を使用した質問応答の教師ありファインチューニング |
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Gemini
チューニング
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Gemini 1.5 Pro を使用した画像キャプションの教師ありファイン チューニング |
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評価
Gemini
Model Garden
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Gen AI Evaluation SDK を使用して Vertex AI Studio、Model Garden、Model Registry でモデルを評価する |
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評価
Gemini
RAG
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Vertex AI Pipelines で Rapid Evaluation と Dataflow ML を使用して RAG から生成された回答を評価する |
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評価
Gemini
|
Vertex AI Evaluation で品質と説明可能性を向上させる |
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評価
Gemini
|
生成 AI モデルの設定を評価して比較する |
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評価
Gemini
|
カスタム指標を使用した Bring-Your-Own-Autorater |
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評価
Gemini
|
翻訳モデルを評価する |
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評価
Gemini
|
PaLM モデルと Gemini モデルを比較して移行する |
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評価
Gemini
マルチモーダル
|
マルチモーダル タスクの評価 |
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評価
Gemini
LangChain
|
LangChain を評価する |
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評価
Gemini
|
生成 AI モデルを比較する |
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評価
Gemini
RAG
|
Gen AI Evaluation Service SDK を使用して、質問応答の RAG から生成された回答を評価する |
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評価
Gemini
|
モデルベースの指標をカスタマイズして生成 AI モデルを評価する |
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評価
Gemini
RAG
|
生成モデルツールの使用を評価する |
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評価
Gemini
|
Gen AI Evaluation Service を使ってみる |
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Gemini
プロンプト
RAG
セキュリティ
|
生成 AI と LLM のセキュリティ - ReAct 攻撃や RAG 攻撃と軽減策 |
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Gemini
セキュリティ
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Vertex AI の Gemini API を使用した責任ある AI: 安全性の評価としきい値 |
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バッチ予測
Gemini
|
Gemini API を使用してバッチ予測をモニタリングする |
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Imagen
マルチモーダル
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Imagen 3 でのカスタマイズ画像 |
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Gemini
Imagen
マルチモーダル
|
Imagen と Gemini を使用して高品質なビジュアル アセットを作成する |
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Imagen
マルチモーダル
|
Vertex AI で画像セグメンテーションを使用して Photoshop ドキュメントを作成する |
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Gemini
Imagen
マルチモーダル
|
Gemini で Imagen プロンプトを強化する |
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Imagen
マルチモーダル
|
Vertex AI での画像セグメンテーション |
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検索
|
フィルタとメタデータを使用した Vertex AI Search |
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Gemini
検索
|
Vertex AI Search - Gemini を使用した統合データアプリのクエリと要約 |
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検索
|
Vertex AI Search データストアと検索エンジンを作成する |
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検索
|
Vertex AI Search を使用した検索アプリケーションの構築 |
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Gemini
LangChain
RAG
検索
|
ドキュメントに関する質問応答 |
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Gemini
RAG
検索
|
Vertex AI Search を使用した一括質問応答 |
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エンベディング
検索
|
Vertex AI Search でのカスタム エンベディング |
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Chirp
音声
|
Chirp 2 のスタートガイド - 高度な機能 |
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Claude
関数呼び出し
Model Garden
|
Claude モデルを使用したマルチモーダル関数呼び出し |
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エージェント
検索
|
Vertex AI Search and Conversation データストア ステータス チェッカー |
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エージェント
Gemini
|
リサーチ用マルチエージェント システムの構築 - Gemini 2.0 を使用した設計パターンの概要 |
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コードの実行
Gemini
|
Gemini 2.0 を使用した Python コードの生成と実行の概要 |
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エージェント
評価
Gemini
|
エージェントの評価 - Vertex AI Gen AI Evaluation を使用して CrewAI エージェントを評価する |
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エージェント
評価
Gemini
LangGraph
|
エージェントの評価 - Vertex AI Gen AI Evaluation で LangGraph エージェントを評価する |
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Gemini
Live API
マルチモーダル
RAG
|
インタラクティブなローン申請アシスタント(金融サービス) |
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RAG
RAG Engine
検索
|
Vertex AI RAG Engine と Vertex AI Search |
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エージェント
評価
Reasoning Engine
|
Vertex AI Reasoning Engine 上の CrewAI エージェントの評価(カスタマイズされたテンプレート) |
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エージェント
評価
LangChain
Reasoning Engine
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Vertex AI Reasoning Engine 上の LangChain エージェントの評価(事前構築済みテンプレート) |
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エージェント
評価
LangGraph
Reasoning Engine
|
Vertex AI Reasoning Engine 上の LangGraph エージェントの評価(カスタマイズされたテンプレート) |
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Gemini
マルチモーダル
チューニング
|
Google Gen AI SDK を使用した変化検出の Gemini 1.5 Flash による教師ありファインチューニング |
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Gemini
チューニング
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Google Gen AI SDK を使用した質問回答の Gemini 1.5 Flash による教師ありファインチューニング |
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Gemini
検索
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Vertex AI Search を使用してウェブサイトの要約結果を取得する質問回答 chatbot |
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Gemini
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エクスプレス モードの Vertex AI で Gemini を使ってみる |
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次のステップ
- 生成 AI 初心者ガイドで、LLM、Vertex AI、生成 AI モデルについて学ぶ。
- 生成 AI の GitHub リポジトリでその他のリソースを調べる。