Vertex AI 教戰手冊中的生成式 AI

Vertex AI 生成式 AI 的指南和範例集。

如要瞭解詳情，請前往 GitHub 上的生成式 AI 存放區 。

Gemini 快速入門導覽課程

函式呼叫 Gemini 基礎 多模態 提示 思考

Gemini 2.5 Flash 簡介

使用 Gen AI Python SDK，開始在 Vertex AI 中使用 Gemini 2.5 Flash。

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函式呼叫 Gemini 基礎 多模態 提示 思考

Gemini 2.5 Pro 簡介

透過 Gen AI Python SDK，開始使用 Vertex AI 中的 Gemini 2.5 Pro。

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函式呼叫 Gemini 基礎 多模態 提示 思考

Gemini 2.5 Flash-Lite 簡介

透過 Gen AI Python SDK，開始使用 Vertex AI 的 Gemini 2.5 Flash-Lite。

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Gemini Live API 多模態

開始使用 Multimodal Live API

使用 Gen AI Python SDK，開始在 Vertex AI 中使用 Gemini 2.0 Multimodal Live API

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Gemini 圖像生成 多模態

Vertex AI 中的 Gemini 2.0 Flash Image Generation

開始使用 Vertex AI 中的 Gemini 圖像生成功能。

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Gemini 提示

提示工程簡介

瞭解提示工程的基本要領和最佳做法。

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函式呼叫 Gemini

Gemini 的函式呼叫

使用函式呼叫將 Gemini 連結至外部工具。

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Gemini Grounding Rag Search

使用 Gemini 基礎模型

連結 Gemini 和 Google 搜尋或 Vertex AI Search 的實際資料，提升回覆品質。

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批次預測 Gemini

使用 Gemini 進行批次預測

使用批次預測功能，對大量樣本執行推論。

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Gemini

長脈絡窗口

使用長脈絡窗口處理大量多模態資料。

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Gemini

脈絡快取簡介

使用脈絡快取功能儲存常用資料。

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Gemini

Gemini API 結構化輸出功能簡介

瞭解如何控制 Gemini API 的輸出格式，方便處理資料。

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Gemini

使用 OpenAI 程式庫呼叫 Gemini

瞭解如何使用 Chat Completions 呼叫 Gemini。

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精選教學課程

Gemini Grounding 搜尋

使用 Gemini 2.0 Flash 建立行銷資產

瞭解如何結合 Gemini 的多模態功能和 Google 搜尋的 Grounding 功能，製作行銷活動簡報和行銷素材資源。

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Chirp 語音

開始使用 Text-to-Speech 的 Chirp 3 HD 語音

瞭解如何使用 Chirp 3 HD 語音，這是最新一代的 Google 文字轉語音語音。

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Chirp 語音

開始使用 Speech-to-Text 適用的 Chirp 2

瞭解如何使用 Chirp 2，這是最新一代的 Google 多語言自動語音辨識模型。

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Imagen Multimodal

Imagen 4 圖像生成功能簡介

使用 Imagen 4 製作逼真圖片。

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Imagen Multimodal

Imagen 3 圖片編輯

使用 Imagen 3 編輯擬真圖片，包括修復、擴展和編輯產品圖片。

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嵌入 向量搜尋

開始使用文字嵌入 + Vertex AI Vector Search

使用 AI 的多功能工具「Embeddings」和 Vertex AI Vector Search 執行語意比對。

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Gemini Langchain Langgraph Orchestration

使用 Gemini 簡介 LangGraph

瞭解如何結合 LangGraph 的工作流程功能與 Gemini 的語言理解和生成技能，簡化及自動執行複雜的財務分析工作。

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Gemini Langchain Langgraph Orchestration Speech

建立自訂 Podcast 集數

使用 Gemini、LangGraph 和 Text-to-Speech 建立自訂 Podcast 集數。

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Gemini Speech

使用 Gemini 和 Text-to-Speech 說故事

使用 Gemini 和 Text-to-Speech 建立並朗讀多個角色的故事。

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Gemini 多模態

分析程式碼集

使用 Gemini 生成程式碼、彙整程式碼庫、偵錯、改善程式碼及評估程式碼。

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Gemini 提示 安全性

開發人員適用的 LLM 安全性

瞭解提示詞注入式攻擊和防範方法。

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Agent engine Agents Gemini

Agent Engine 簡介

瞭解如何使用 Agent Engine 建構及部署代理程式 (模型、工具和推理)。

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評估結果 Gemini

生成式 AI 評估服務簡介

使用指標和自訂資料集評估 Gemini 回覆。

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Gemini 微調

Gemini 監督式微調，用於文章摘要

瞭解如何微調 Gemini，以便摘要文章。

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Gemini Rag

Vertex AI RAG 引擎簡介

使用 Gemini 和 Vertex AI RAG 引擎建構自訂 RAG 工作流程。

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Gemini 多模態

運用 Gemini 處理文件

使用 Gemini 處理文件，進行分類、擷取及摘要。

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Gemini 多模態

運用 Gemini 瞭解專利文件

使用 Gemini 處理專利文件，包括分類、實體擷取和物件偵測。

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代理人

在 Vertex AI 上使用 DeepSeek 建構及部署 Hugging Face smolagent

這個筆記本展示如何在 Vertex AI 上，從 Hugging Face Hub 部署 DeepSeek R1 Distill Qwen 32B。

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Gemini 多模態

使用 Gemini 進行多模態情緒分析

本筆記本會比較直接對音訊執行情緒分析，以及對音訊的文字轉錄稿執行情緒分析，藉此展示如何使用 Gemini 進行多模態情緒分析。

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函式呼叫 Gemini Workspace

透過 Gemini 和 Google 日曆進行工作效率輔導

本筆記本示範如何將 Gemini 連線至 Google Workspace API，做為個人工作效率教練。

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多模態 Veo

Veo 3 影片生成功能

在本教學課程中，您將瞭解如何透過 Google Gen AI SDK for Python 與 Veo 3 互動，並根據文字提示生成新影片。

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所有教學課程

篩選依據： Agent Engine 代理程式 批次預測 Chirp Claude 程式碼執行 嵌入 評估 函式呼叫 Gemini Gemma 連結 Hugging Face 圖像生成 Imagen LangChain LangGraph Live API LlamaIndex Model Garden 多模態 自動化調度管理 提示 RAG RAG Engine 搜尋 安全性 語音 思考 調整 Vector Search Veo 工作區

函式呼叫 Gemini 建立基準 多模態 提示 思考	Gemini 2.5 Flash 簡介 使用 Gen AI Python SDK，開始在 Vertex AI 中使用 Gemini 2.5 Flash。	前往 GitHub 查看
函式呼叫 Gemini 建立基準 多模態 提示 思考	Gemini 2.5 Pro 簡介 透過 Gen AI Python SDK，開始使用 Vertex AI 的 Gemini 2.5 Pro。	前往 GitHub 查看
函式呼叫 Gemini 建立基準 多模態 提示 思考	Gemini 2.5 Flash-Lite 簡介 透過 Gen AI Python SDK，開始使用 Vertex AI 的 Gemini 2.5 Flash-Lite。	前往 GitHub 查看
Gemini Live API 多模態	開始使用 Multimodal Live API 使用 Gen AI Python SDK，開始在 Vertex AI 中使用 Gemini 2.0 Multimodal Live API	前往 GitHub 查看
Gemini 圖像生成 多模態	在 Vertex AI 中使用 Gemini 2.0 Flash 生成圖片 開始使用 Vertex AI 中的 Gemini 圖像生成功能。	前往 GitHub 查看
Gemini 提示	提示工程簡介 瞭解提示工程的基本要領和最佳做法。	前往 GitHub 查看
函式呼叫 Gemini	使用 Gemini 進行函式呼叫 使用函式呼叫功能，將 Gemini 連結至外部工具。	前往 GitHub 查看
Gemini 建立基準 Rag 搜尋	使用 Gemini 進行基礎訓練 連結 Gemini 和 Google 搜尋或 Vertex AI Search 的實際資料，提升回覆品質。	前往 GitHub 查看
批次預測 Gemini	使用 Gemini 進行批次預測 使用批次預測功能，對大量樣本執行推論。	前往 GitHub 查看
Gemini	長篇脈絡窗口 使用長脈絡窗口處理大量多模態資料。	前往 GitHub 查看
Gemini	脈絡快取功能簡介 使用脈絡快取功能儲存常用資料。	前往 GitHub 查看
Gemini	Gemini API 結構化輸出簡介 瞭解如何控制 Gemini API 的輸出格式，方便處理資料。	前往 GitHub 查看
Gemini	使用 OpenAI 程式庫呼叫 Gemini 瞭解如何使用 Chat Completions 呼叫 Gemini。	前往 GitHub 查看
Gemini 建立基準 搜尋	使用 Gemini 2.0 Flash 製作行銷資產 瞭解如何結合 Gemini 的多模態功能和 Google 搜尋的 Grounding 功能，製作行銷活動簡報和行銷素材資源。	前往 GitHub 查看
Chirp 語音	開始使用 Text-to-Speech 的 Chirp 3 HD 語音 瞭解如何使用 Chirp 3 HD 語音，這是最新一代的 Google 文字轉語音語音。	前往 GitHub 查看
Chirp 語音	開始使用 Chirp 2 (用於語音轉文字) 瞭解如何使用 Chirp 2，這是最新一代的 Google 多語言自動語音辨識模型。	前往 GitHub 查看
Imagen 多模態	Imagen 4 圖像生成簡介 使用 Imagen 4 建立逼真圖片。	前往 GitHub 查看
Imagen 多模態	Imagen 3 圖片編輯 使用 Imagen 3 編輯擬真圖片，包括修復、擴展和編輯產品圖片。	前往 GitHub 查看
Embeddings 向量搜尋	開始使用文字嵌入 + Vertex AI Vector Search 使用 AI 的多功能工具「嵌入」和 Vertex AI Vector Search 執行語意比對。	前往 GitHub 查看
Gemini Langchain Langgraph 自動化調度管理	使用 Gemini 簡介 LangGraph 瞭解如何結合 LangGraph 的工作流程功能與 Gemini 的語言理解和生成技能，簡化及自動執行複雜的財務分析工作。	前往 GitHub 查看
Gemini Langchain Langgraph 自動化調度管理 語音	建立自訂 Podcast 集數 使用 Gemini、LangGraph 和 Text-to-Speech 建立自訂 Podcast 集數。	前往 GitHub 查看
Gemini 語音	使用 Gemini 和文字轉語音功能說故事 使用 Gemini 和 Text-to-Speech 建立並朗讀多個角色的故事。	前往 GitHub 查看
Gemini 多模態	分析程式碼集 使用 Gemini 生成程式碼、彙整程式碼集、偵錯、改善程式碼及評估程式碼。	前往 GitHub 查看
Gemini 提示 安全性	開發人員適用的 LLM 安全性 瞭解提示詞注入式攻擊和防範方法。	前往 GitHub 查看
Agent engine 代理人 Gemini	Agent Engine 簡介 瞭解如何使用 Agent Engine 建構及部署代理程式 (模型、工具和推理)。	前往 GitHub 查看
評估 Gemini	生成式 AI 評估服務簡介 使用指標和自訂資料集評估 Gemini 回覆。	前往 GitHub 查看
Gemini 調整	Gemini 受監護式微調，用於文章摘要 瞭解如何微調 Gemini，以便摘要文章。	前往 GitHub 查看
Gemini Rag	Vertex AI RAG 引擎簡介 使用 Gemini 和 Vertex AI RAG 引擎建構自訂 RAG 工作流程。	前往 GitHub 查看
Gemini 多模態	運用 Gemini 處理文件 使用 Gemini 處理文件，進行分類、擷取及摘要。	前往 GitHub 查看
Gemini 多模態	使用 Gemini 瞭解專利文件 使用 Gemini 處理專利文件，包括分類、實體擷取和物件偵測。	前往 GitHub 查看
代理人	在 Vertex AI 上使用 DeepSeek 建構及部署 Hugging Face smolagent 這個筆記本展示如何從 Hugging Face Hub 將 DeepSeek R1 Distill Qwen 32B 部署至 Vertex AI。	前往 GitHub 查看
Gemini 多模態	使用 Gemini 進行多模態情緒分析 本筆記本會比較直接對音訊執行情緒分析，以及對音訊的文字轉錄稿執行情緒分析，藉此展示如何使用 Gemini 進行多模態情緒分析。	前往 GitHub 查看
函式呼叫 Gemini Workspace	透過 Gemini 和 Google 日曆進行生產力教練 本筆記本示範如何將 Gemini 連線至 Google Workspace API，做為個人工作效率教練。	前往 GitHub 查看
多模態 Veo	Veo 3 影片生成 在本教學課程中，您將瞭解如何使用 Google Gen AI SDK for Python 與 Veo 3 互動，並透過文字提示生成新影片。	前往 GitHub 查看
Embeddings Gemini 多模態	Google Gen AI SDK 簡介 Google Gen AI SDK 簡介。	前往 GitHub 查看
Gemini 多模態 提示	Gemini：多模態用途總覽 如何使用多模態資料 (文字、文件、圖片、影片和音訊) 提示 Gemini。	前往 GitHub 查看
Gemini	透過 REST API/cURL 簡介 Gemini	前往 GitHub 查看
評估 Gemini 提示	提示工程、評估和提示範本 使用 Gen AI Evaluation Service SDK 進行提示工程和評估。	前往 GitHub 查看
Embeddings 多模態	多模態嵌入簡介 瞭解多模態嵌入。	前往 GitHub 查看
Embeddings 調整	嵌入調整簡介 瞭解如何調整嵌入模型。	前往 GitHub 查看
Embeddings 向量搜尋	工作類型嵌入 瞭解如何為特定工作取得更優質的嵌入內容。	前往 GitHub 查看
Embeddings 向量搜尋	使用 Vertex AI Vector Search 進行混合型搜尋 瞭解如何使用 Vertex AI Vector Search 的混合型搜尋功能，結合語意和關鍵字搜尋。	前往 GitHub 查看
代理人 Gemini Langchain Langgraph	工程師專用 AI 代理 (AI 代理的進化版) 本筆記本將示範 3 種不同的方法，使用 Gemini API 生成文章：零樣本、使用 LangChain 逐步生成，以及使用 LangGraph 疊代生成。	前往 GitHub 查看
Gemma Hugging Face	Hugging Face DLC：在 Vertex AI 上透過 Text Generation Inference (TGI) 提供 Gemma 服務 瞭解如何使用 Hugging Face Deep Learning Container (DLC) for Text Generation Inference (TGI)，從 Hugging Face Hub 在 Vertex AI 上部署 Google Gemma。	前往 GitHub 查看
Gemma Langgraph Rag	在 Vertex AI 和 LangGraph 上，使用 Ollama 執行以 Gemma 2 為基礎的代理 RAG 這本筆記本展示如何在 Vertex AI 和 LangGraph 上，使用 Ollama 執行以 Gemma 2 為基礎的 Agent。	前往 GitHub 查看
Gemma Hugging Face	Hugging Face DLC：在 Vertex AI 上使用 Pytorch 推論和自訂處理常式提供 PaliGemma 瞭解如何透過 Hugging Face Deep Learning Container (DLC) for Pytorch Inference，搭配自訂處理常式，在 Vertex AI 上從 Hugging Face Hub 部署 Google PaliGemma。	前往 GitHub 查看
Gemma Hugging Face 調整	Hugging Face DLC：在 Vertex AI 上使用 Transformer 強化學習 (TRL) 微調 Gemma 瞭解如何在 Vertex AI 上，使用 Transformer 強化學習 (TRL) 微調 Gemma。	前往 GitHub 查看
Hugging Face	猜猜看誰或哪個應用程式在 Vertex AI 上使用 Hugging Face 深度學習容器模型 使用 Vertex AI、Hugging Face 深度學習容器、圖像生成開放模型和 Gemini，建立「猜猜是誰或什麼」應用程式，解決並呈現謎題。	前往 GitHub 查看
Embeddings	使用 t-SNE 繪圖，以視覺化方式呈現文字文件的嵌入相似度 使用 t-SNE 繪圖，從文字文件視覺化嵌入相似度。	前往 GitHub 查看
Embeddings 向量搜尋	Vertex AI Vector Search 快速入門 瞭解如何使用 Vertex AI Vector Search 尋找相似的文字文件。	前往 GitHub 查看
Embeddings Gemini 向量搜尋	使用 Gemini 和 BigQuery 向量搜尋功能偵測基礎架構記錄的異常狀況 瞭解如何使用 Gemini、向量嵌入和 BigQuery 向量搜尋，對大量基礎架構記錄執行異常偵測。	前往 GitHub 查看
Embeddings Gemini	使用文字嵌入 + BigQuery 向量搜尋功能偵測及調查記錄異常 瞭解如何使用 Gemini、向量嵌入和 BigQuery 向量搜尋，對大量稽核記錄執行異常偵測。	前往 GitHub 查看
函式呼叫 Gemini	在 Gemini 函式呼叫中使用資料結構和結構定義 瞭解如何搭配使用 Gemini 函式呼叫與資料結構和結構定義。	前往 GitHub 查看
函式呼叫 Gemini	在 Gemini 中使用平行函式呼叫和多個函式回應 瞭解如何在 Gemini 中使用平行函式呼叫和多個函式回應。	前往 GitHub 查看
函式呼叫 Gemini 提示	簡介：運用 Gemini 發出函式呼叫，建立 ReAct 代理程式 瞭解如何搭配使用 ReAct 代理程式、Gemini 和函式呼叫。	前往 GitHub 查看
函式呼叫 Gemini	在 Gemini 中使用工具設定強制執行函式呼叫 瞭解如何在 Gemini 中使用工具設定，強制執行函式呼叫。	前往 GitHub 查看
函式呼叫 Gemini	使用 Gemini 函式呼叫功能取得即時公司新聞和洞察資訊 瞭解如何使用 Gemini 函式呼叫，取得即時公司新聞和洞察資料。	前往 GitHub 查看
函式呼叫 Gemini 多模態	使用 Gemini API 和 Python SDK 進行多模態函式呼叫 瞭解如何使用 Gemini 多模態函式呼叫。	前往 GitHub 查看
Gemini Rag Rag engine	進階 RAG 技術 - Vertex RAG 引擎檢索品質評估和超參數調整 瞭解進階 RAG 技術，包括評估和超參數調整。	前往 GitHub 查看
Gemini Rag Rag engine	搭配 Pinecone 的 Vertex AI RAG 引擎 瞭解如何搭配使用 Pinecone 和 Vertex AI RAG Engine。	前往 GitHub 查看
Gemini Rag Rag engine	搭配 Weaviate 的 Vertex AI RAG 引擎 瞭解如何搭配使用 Weaviate 和 Vertex AI RAG 引擎。	前往 GitHub 查看
Gemini Rag Rag engine	搭配 Vertex AI 特徵儲存庫的 Vertex AI RAG 引擎 瞭解如何搭配使用 Vertex AI 特徵儲存庫和 Vertex AI RAG 引擎。	前往 GitHub 查看
Gemini Rag Rag engine	搭配 Vertex AI Vector Search 的 Vertex AI RAG 引擎 瞭解如何搭配使用 Vertex AI Vector Search 和 Vertex AI RAG 引擎。	前往 GitHub 查看
Gemini Rag Rag engine	搭配 Vertex AI Search 的 Vertex AI RAG 引擎 瞭解如何搭配使用 Vertex AI Search 和 Vertex AI RAG 引擎。	前往 GitHub 查看
Agent engine 代理人 Gemini	偵錯及最佳化代理程式：Agent Engine 追蹤指南 瞭解如何在 Agent Engine 中使用追蹤功能。	前往 GitHub 查看
Agent engine Gemini Langchain	將 AlloyDB 搭配 RAG 應用程式部署至 Agent Engine	前往 GitHub 查看
Agent engine 代理人 Gemini Rag 搜尋	使用 Agent Engine 和 Vertex AI Search 上的 RAG 建構對話搜尋代理	前往 GitHub 查看
Agent engine 代理人 Gemini Langgraph Rag	使用 LangGraph 和 Agent Engine 建構多代理程式 RAG 應用程式	前往 GitHub 查看
Agent engine Gemini Langgraph Rag	將 PostgreSQL 適用的 Cloud SQL 搭配 RAG 應用程式部署至 Agent Engine	前往 GitHub 查看
Agent engine 代理人 Gemini	使用 Agent Engine 建構及部署 Google Maps API 代理程式	前往 GitHub 查看
Agent engine Gemini Langgraph	在 Vertex AI 中使用 Agent Engine 建構及部署 LangGraph 應用程式	前往 GitHub 查看
Gemini 多模態	運用 Gemini 分析影片	前往 GitHub 查看
Gemini 多模態	運用 Gemini 分析 YouTube 影片	前往 GitHub 查看
Gemini 多模態 向量搜尋	使用 Vertex AI 中的 Gemini 和 Vector Search，建構保固申請多模態聊天機器人	前往 GitHub 查看
Gemini 多模態 Rag	使用 Vertex AI 的 Gemini API，執行多模態檢索增強生成 (RAG) 功能	前往 GitHub 查看
Gemini Llamaindex Rag	使用 LlamaIndex 和 Vertex AI Vector Search 執行問答 RAG	前往 GitHub 查看
Gemini Langchain 多模態 Rag	使用 Gemini、Vertex AI Vector Search 和 LangChain 的多模態檢索增強生成 (RAG) 功能	前往 GitHub 查看
Gemini Rag	從小到大的檢索增強生成	前往 GitHub 查看
Gemini 提示	ReAct (Reasoning + Acting) + Healthcare NL API 的自訂工具 + Gemini + LangChain	前往 GitHub 查看
Gemini 提示	在教育環境中使用 Gemini	前往 GitHub 查看
Gemini 提示	AI 快速建構體驗	前往 GitHub 查看
Gemini 多模態 Rag	使用 Gemini API 進行程式碼檢索增強生成 (RAG)	前往 GitHub 查看
Gemini 多模態	使用 Gemini 生成產品資訊	前往 GitHub 查看
Gemini 多模態	多模態零售推薦：使用 Gemini 根據圖片和圖片推理結果推薦商品	前往 GitHub 查看
Gemini 多模態 提示	運用 Gemini 分析樂譜	前往 GitHub 查看
Gemini 多模態	在 BigQuery 使用 Gemini 分析電影海報	前往 GitHub 查看
Gemini Langchain	開始使用 LangChain 🦜️🔗 和 Vertex AI 中的 Gemini API	前往 GitHub 查看
代理人 Gemini	使用 AutoGen 和 Gemini 建構天氣代理程式	前往 GitHub 查看
Gemini 提示	Vertex AI 提示最佳化工具筆記本使用者介面	前往 GitHub 查看
Gemini 提示	Vertex AI 提示最佳化工具 - 工具使用方式	前往 GitHub 查看
Gemini 提示	Vertex AI 提示最佳化工具 - 自訂指標	前往 GitHub 查看
Gemini 提示	Vertex AI 提示最佳化工具簡介	前往 GitHub 查看
Gemini 提示	使用 Vertex AI 的生成式模型產生文字摘要	前往 GitHub 查看
Gemini 提示	使用 Vertex AI 生成式模型發想點子	前往 GitHub 查看
Gemini 提示	思維鏈和 ReAct	前往 GitHub 查看
Gemini 提示	用 Vertex AI 中的生成式模型回答問題	前往 GitHub 查看
Gemini 提示	使用 Vertex AI 的生成式模型進行文字分類	前往 GitHub 查看
Gemini 提示	使用 Vertex AI 的生成式模型擷取文字	前往 GitHub 查看
Gemini 調整	使用 Gemini 2.0 Flash 進行監督式微調，以偵測變化	前往 GitHub 查看
Gemini 調整	使用 Gemini 2.0 Flash 進行問答的監督式微調	前往 GitHub 查看
Gemini 調整	使用 Gemini 2.0 Flash 進行監督式微調，為圖片加上說明	前往 GitHub 查看
評估 Gemini Model Garden	使用 Gen AI Evaluation SDK 評估 Vertex AI Studio、Model Garden 和 Model Registry 中的模型	前往 GitHub 查看
評估 Gemini Rag	使用 Vertex AI Pipelines 的快速評估和 Dataflow ML，評估 RAG 生成的答案	前往 GitHub 查看
評估 Gemini	運用 Vertex AI Evaluation 提升品質和可解釋性	前往 GitHub 查看
評估 Gemini	評估及比較生成式 AI 模型設定	前往 GitHub 查看
評估 Gemini	使用自訂指標自備自動評估人員	前往 GitHub 查看
評估 Gemini	評估翻譯模型	前往 GitHub 查看
評估 Gemini	比較並從 PaLM 遷移至 Gemini 模型	前往 GitHub 查看
評估 Gemini 多模態	評估多模態工作	前往 GitHub 查看
評估 Gemini Langchain	評估 LangChain	前往 GitHub 查看
評估 Gemini	比較生成式 AI 模型	前往 GitHub 查看
評估 Gemini Rag	使用 Gen AI Evaluation Service SDK 評估 RAG 生成的問答答案	前往 GitHub 查看
評估 Gemini	自訂模型評估指標，評估生成式 AI 模型	前往 GitHub 查看
評估 Gemini Rag	評估生成模型工具的使用情況	前往 GitHub 查看
Gemini 提示 Rag 安全性	生成式 AI 和 LLM 安全性 - ReAct 和 RAG 攻擊與緩解措施	前往 GitHub 查看
Gemini 安全性	Vertex AI 中的 Gemini API 負責任 AI 功能：安全評分和門檻	前往 GitHub 查看
批次預測 Gemini	使用 Gemini API 監控批次預測	前往 GitHub 查看
Imagen 多模態	Imagen 3 自訂圖片	前往 GitHub 查看
Gemini Imagen 多模態	使用 Imagen 和 Gemini 製作高品質視覺素材	前往 GitHub 查看
Imagen 多模態	使用 Vertex AI 影像分割功能建立 Photoshop 文件	前往 GitHub 查看
Gemini Imagen 多模態	使用 Gemini 強化 Imagen 提示	前往 GitHub 查看
Imagen 多模態	Vertex AI 影像分割	前往 GitHub 查看
搜尋	Vertex AI Search with Filters & Metadata	前往 GitHub 查看
Gemini 搜尋	Vertex AI Search - 使用 Gemini 查詢混合資料應用程式並產生摘要	前往 GitHub 查看
搜尋	建立 Vertex AI Search 資料儲存庫和搜尋引擎	前往 GitHub 查看
搜尋	使用 Vertex AI Search 建構搜尋應用程式	前往 GitHub 查看
Gemini Langchain Rag 搜尋	依據文件回答問題	前往 GitHub 查看
Gemini Rag 搜尋	使用 Vertex AI Search 進行大量問答	前往 GitHub 查看
Embeddings 搜尋	使用 Vertex AI Search 建立自訂嵌入	前往 GitHub 查看
Chirp 語音	開始使用 Chirp 2 - 進階功能	前往 GitHub 查看
Claude 函式呼叫 Model Garden	使用 Claude 模型進行多模態函式呼叫	前往 GitHub 查看
代理人 搜尋	Vertex AI Search and Conversation 資料儲存庫狀態檢查工具	前往 GitHub 查看
代理人 Gemini	建構研究多代理系統 - 使用 Gemini 2.0 的設計模式總覽	前往 GitHub 查看
程式碼執行 Gemini	利用 Gemini 2.0 生成及執行 Python 程式碼簡介	前往 GitHub 查看
代理人 評估 Gemini	評估代理程式 - 使用 Vertex AI Gen AI Evaluation 評估 CrewAI 代理程式	前往 GitHub 查看
代理人 評估 Gemini Langgraph	評估代理程式 - 使用 Vertex AI Gen AI 評估服務評估 LangGraph 代理程式	前往 GitHub 查看
Gemini Live API 多模態 Rag	互動式貸款申請助理 (金融服務)	前往 GitHub 查看
Rag Rag engine 搜尋	搭配 Vertex AI Search 的 Vertex AI RAG 引擎	前往 GitHub 查看
Agent engine 代理人 評估	在 Vertex AI Agent Engine 上評估 CrewAI 代理程式 (自訂範本)	前往 GitHub 查看
Agent engine 代理人 評估 Langchain	在 Vertex AI Agent Engine 上評估 LangChain 代理程式 (預先建構的範本)	前往 GitHub 查看
Agent engine 代理人 評估 Langgraph	在 Vertex AI Agent Engine (自訂範本) 上評估 LangGraph 代理程式	前往 GitHub 查看
Gemini 搜尋	Q&A Chatbot with Vertex AI Search for summarized website results (透過 Vertex AI Search 取得網站結果摘要的問答聊天機器人)	前往 GitHub 查看
Gemini	開始使用 Vertex AI 快捷模式的 Gemini	前往 GitHub 查看

後續步驟

• 請參閱生成式 AI 新手指南，瞭解 LLM、Vertex AI 和生成式 AI 模型。
• 如要探索更多資源，請前往 生成式 AI GitHub 存放區。