Vertex AI 教戰手冊中的生成式 AI

Vertex AI 生成式 AI 指南和範例集合。

如要進一步瞭解，請前往 GitHub 上的生成式 AI 存放區 。

Gemini 快速入門

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  Gemini 2.5 Flash 簡介

  使用 Gen AI Python SDK 在 Vertex AI 中開始使用 Gemini 2.5 Flash。

  函式呼叫 Gemini 接地 多模態 提示 思考

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  Gemini 2.5 Pro 簡介

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

  函式呼叫 Gemini 接地 多模態 提示 思考

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  Gemini 2.5 Flash-Lite 簡介

  透過 Gen AI Python SDK 在 Vertex AI 中開始使用 Gemini 2.5 Flash-Lite。

  函式呼叫 Gemini 接地 多模態 提示 思考

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  開始使用 Multimodal Live API

  使用 Gen AI Python SDK 在 Vertex AI 中開始使用 Gemini 2.0 多模態即時 API

  Gemini Live API 多模態

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  Vertex AI 中的 Gemini 2.0 Flash 圖像生成功能

  開始使用 Vertex AI 中的 Gemini 圖片生成功能。

  Gemini 圖片生成 多模態

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  提示工程簡介

  瞭解提示工程的要點和最佳做法。

  Gemini 提示

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  運用 Gemini 發出函式呼叫

  使用函式呼叫功能，將 Gemini 連結至外部工具。

  函式呼叫 Gemini

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  使用 Gemini 建立基準

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

  Gemini Grounding RAG Search

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  使用 Gemini 進行批次預測

  使用批次預測功能，針對大量範例執行推論。

  批次預測 Gemini

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  長脈絡窗口

  使用長脈絡窗口處理大量的多模態資料。

  Gemini

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  脈絡快取功能簡介

  使用脈絡快取功能來儲存經常使用的資料。

  Gemini

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  使用 Gemini API 的結構化輸出內容簡介

  瞭解如何控管 Gemini API 輸出格式，以便處理資料。

  Gemini

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  使用 OpenAI 程式庫呼叫 Gemini

  瞭解如何使用 Chat Completion 呼叫 Gemini。

  Gemini

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精選教學課程

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  使用 Gemini 2.0 Flash 建立行銷素材資源

  瞭解如何結合 Gemini 和 Grounding 的多模態功能，並搭配 Google 搜尋，製作行銷廣告活動簡報和行銷素材。

  Gemini Grounding Search

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  開始使用 Chirp 3 HD Voices 進行文字轉語音

  瞭解如何使用 Chirp 3 HD 語音，這是最新一代的 Google Text-to-Speech 語音。

  Chirp 語音

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  開始使用 Chirp 2 進行語音轉文字

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

  Chirp 語音

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  認識 Imagen 4 圖像生成功能

  使用 Imagen 4 建立逼真的圖像。

  圖像 多模態

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  Imagen 3 圖片編輯

  使用 Imagen 3 編輯逼真的圖像，包括內繪、外繪和產品圖片編輯。

  圖像 多模態

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  開始使用文字嵌入 + Vertex AI 向量搜尋

  使用 AI 的多功能工具、嵌入功能和 Vertex AI Vector Search 執行語意比對。

  嵌入 向量搜尋

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  使用 Gemini 介紹 LangGraph

  瞭解如何結合 LangGraph 的工作流程功能與 Gemini 的語言理解和產生技能，簡化並自動化複雜的財務分析工作。

  Gemini LangChain LangGraph Orchestration

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  建立自訂 Podcast 集數

  使用 Gemini、LangGraph 和文字轉語音功能，製作自訂 Podcast 集數。

  Gemini LangChain LangGraph Orchestration Speech

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  使用 Gemini 和文字轉語音功能說故事

  使用 Gemini 和文字轉語音功能，建立並朗讀含有多個角色的故事。

  Gemini 語音

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  分析程式碼集

  使用 Gemini 生成程式碼、匯總程式碼集、偵錯、改善程式碼，以及評估程式碼。

  Gemini 多模態

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  開發人員適用的 LLM 安全性

  瞭解提示注入攻擊，以及如何減輕其影響。

  Gemini 提示 安全性

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  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)。

  Agent Engine Agent Gemini

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  Gen AI Evaluation Service 簡介

  使用指標和自訂資料集評估 Gemini 回覆。

  評估結果 Gemini

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  使用 Gemini 監督式精修功能為文章摘要進行訓練

  瞭解如何微調 Gemini 以摘要文章。

  Gemini 調整

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  Vertex AI RAG 引擎簡介

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

  Gemini RAG

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  運用 Gemini 處理文件

  使用 Gemini 處理文件，進行分類、擷取及摘要作業。

  Gemini 多模態

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  使用 Gemini 瞭解專利文件

  使用 Gemini 處理專利文件，透過分類、實體擷取和物件偵測功能進行處理。

  Gemini 多模態

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

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

  代理人

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  使用 Gemini 進行多模態情緒分析

  本筆記本將示範 Gemini 的多模態情緒分析功能，比較直接對音訊執行的情緒分析，以及對其文字轉錄稿執行的分析。

  Gemini 多模態

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  透過 Gemini 和 Google 日曆提供工作效率輔導

  本筆記示範如何將 Gemini 連結至 Google Workspace API，並將其用於個人工作效率輔導。

  函式呼叫 Gemini Workspace

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  Veo 3 影片生成功能

  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，並根據文字提示產生新影片。

  多模態 Veo

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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 依據 多模態 提示 思考	Gemini 2.5 Flash 簡介 透過 Gen AI Python SDK 在 Vertex AI 中開始使用 Gemini 2.5 Flash。	前往 GitHub 查看
函式呼叫 Gemini 依據 多模態 提示 思考	Gemini 2.5 Pro 簡介 使用 Gen AI Python SDK 開始在 Vertex AI 中使用 Gemini 2.5 Pro。	前往 GitHub 查看
函式呼叫 Gemini 依據 多模態 提示 思考	Gemini 2.5 Flash-Lite 簡介 透過 Gen AI Python SDK 在 Vertex AI 中開始使用 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 多模態即時 API	前往 GitHub 查看
Gemini 圖像生成 多模態	Vertex AI 中的 Gemini 2.0 Flash 圖片產生功能 開始使用 Vertex AI 中的 Gemini 圖片生成功能。	前往 GitHub 查看
Gemini 提示	提示工程簡介 瞭解提示工程的要點和最佳做法。	前往 GitHub 查看
函式呼叫 Gemini	使用 Gemini 呼叫函式 使用函式呼叫功能，將 Gemini 連結至外部工具。	前往 GitHub 查看
Gemini 依據 RAG 搜尋	運用 Gemini 進行基礎設定 連結 Gemini 與 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，針對大量範例執行推論。	前往 GitHub 查看
Gemini	長脈絡窗口 使用長脈絡窗口處理大量的多模態資料。	前往 GitHub 查看
Gemini	脈絡快取功能簡介 使用脈絡快取功能儲存經常使用的資料。	前往 GitHub 查看
Gemini	使用 Gemini API 簡介結構化輸出內容 瞭解如何控管 Gemini API 輸出格式，以便處理資料。	前往 GitHub 查看
Gemini	使用 OpenAI 程式庫呼叫 Gemini 瞭解如何使用 Chat Completion 呼叫 Gemini。	前往 GitHub 查看
Gemini 依據 搜尋	使用 Gemini 2.0 Flash 建立行銷素材資源 瞭解如何結合 Gemini 和 Grounding 的多模態功能，並搭配 Google 搜尋，製作行銷廣告活動簡報和行銷素材資源。	前往 GitHub 查看
Chirp 語音	開始使用 Chirp 3 HD 語音功能來進行文字轉語音 瞭解如何使用 Chirp 3 HD 語音，這是最新一代的 Google Text-to-Speech 語音。	前往 GitHub 查看
Chirp 語音	開始使用 Chirp 2 進行語音轉文字 瞭解如何使用 Chirp 2，這是 Google 最新一代的多語言自動語音辨識模型。	前往 GitHub 查看
圖片 多模態	簡介：使用 Imagen 4 產生圖片 使用 Imagen 4 建立逼真的圖像。	前往 GitHub 查看
圖片 多模態	Imagen 3 圖片編輯 使用 Imagen 3 編輯逼真的圖像，包括內繪、外繪和產品圖片編輯功能。	前往 GitHub 查看
嵌入 向量搜尋	文字嵌入 + Vertex AI Vector Search 入門 使用 AI 的多功能工具、嵌入功能和 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	透過 Gemini 簡介 LangGraph 瞭解如何結合 LangGraph 的工作流程功能與 Gemini 的語言理解和產生技能，簡化並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 和文字轉語音功能，製作自訂 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 和文字轉語音功能，建立並朗讀含有多個角色的故事。	前往 GitHub 查看
Gemini 多模態	分析程式碼集 使用 Gemini 生成程式碼、匯總程式碼庫、偵錯、改善程式碼，以及評估程式碼。	前往 GitHub 查看
Gemini 提示 安全性	開發人員適用的 LLM 安全性 瞭解提示注入攻擊，以及如何減輕其影響。	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。	前往 GitHub 查看
Gemini 調整	Gemini 監督式精修文章摘要功能 瞭解如何微調 Gemini 以摘要文章。	前往 GitHub 查看
Gemini RAG	Vertex AI RAG 引擎簡介 使用 Gemini 和 Vertex AI RAG Engine 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、擷取及摘要作業。	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，運用分類、實體擷取和物件偵測功能。	前往 GitHub 查看
代理人	在 Vertex AI 上使用 DeepSeek 建構及部署 Hugging Face smolagent 本筆記本示範如何在 Vertex AI 上，從 Hugging Face Hub 部署 DeepSeek R1 Distill Qwen 32B。	前往 GitHub 查看
Gemini 多模態	使用 Gemini 進行多模態情緒分析 本筆記本將直接對音訊執行的情緒分析，與對其文字轉錄執行的分析進行比較，藉此展示 Gemini 的多模態情緒分析功能。	前往 GitHub 查看
函式呼叫 Gemini Workspace	使用 Gemini 和 Google 日曆進行工作效率輔導 本筆記示範如何將 Gemini 連結至 Google Workspace API，並將其用於個人工作效率輔導。	前往 GitHub 查看
多模態 Veo	Veo 3 影片生成功能 在本教學課程中，您將瞭解如何使用 Google Gen AI SDK for Python 與 Veo 3 互動，並根據文字提示產生新影片。	前往 GitHub 查看
嵌入 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：多模態用途簡介 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 使用 Gemini 簡介	前往 GitHub 查看
評估結果 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
嵌入 多模態	多模態嵌入簡介 瞭解多模態嵌入。	前往 GitHub 查看
嵌入 調整	嵌入調整功能簡介 瞭解如何調整嵌入模型。	前往 GitHub 查看
嵌入 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資料。	前往 GitHub 查看
嵌入 向量搜尋	結合 Vertex AI Vector Search 的混合搜尋 瞭解如何使用 Vertex AI Vector Search 結合語意搜尋與關鍵字搜尋的混合搜尋功能。	前往 GitHub 查看
代理人 Gemini LangChain LangGraph	工程師專用 AI 虛擬服務專員 (AI 虛擬服務專員的演進) 本筆記本示範 3 種不同的方法，使用 Gemini API、零樣本、LangChain 的逐步方式，以及使用 LangGraph 的迭代方式產生作文。	前往 GitHub 查看
Gemma Hugging Face	Hugging Face DLC：在 Vertex AI 上使用 Text Generation Inference (TGI) 服務 Gemma 瞭解如何使用 Hugging Face 深度學習容器 (DLC) 為文字生成推論 (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 本筆記本展示如何在 Vertex AI 和 LangGraph 上，透過 Ollama 執行以 Gemma 2 為基礎的服務專員。	前往 GitHub 查看
Gemma Hugging Face	Hugging Face DLC：使用自訂處理常式，在 Vertex AI 上透過 PyTorch 推論服務 PaliGemma 瞭解如何使用 Hugging Face Deep Learning Container (DLC) 搭配自訂處理常式，從 Vertex AI 的 Hugging Face Hub 部署 Google PaliGemma，以便執行 PyTorch 推論。	前往 GitHub 查看
Gemma Hugging Face 調整	Hugging Face DLC：在 Vertex AI 上使用轉換器強化學習 (TRL) 微調 Gemma 瞭解如何在 Vertex AI 上使用轉換器強化學習 (TRL) 微調 Gemma。	前往 GitHub 查看
Hugging Face	使用 Vertex AI 上的 Hugging Face 深度學習容器模型，猜測誰或哪個應用程式 使用 Vertex AI、Hugging Face 深度學習容器、圖像生成開放式模型和 Gemini，建立「猜猜是誰或什麼」應用程式，以便解決謎題並以圖像呈現。	前往 GitHub 查看
嵌入	使用 t-SNE 圖表，以視覺化方式呈現文字文件的嵌入相似度 使用 t-SNE 圖表，將文字文件的嵌入相似度以圖形呈現。	前往 GitHub 查看
嵌入 向量搜尋	Vertex AI Vector Search 快速入門 瞭解如何使用 Vertex AI Vector Search 找出相似的文字文件。	前往 GitHub 查看
嵌入 Gemini 向量搜尋	使用 Gemini 和 BigQuery 向量搜尋功能偵測基礎架構記錄檔異常 瞭解如何使用 Gemini、向量嵌入和 BigQuery 向量搜尋，針對大量基礎架構記錄檔執行異常偵測。	前往 GitHub 查看
嵌入 Gemini	運用文字嵌入 + BigQuery 向量搜尋，偵測記錄異常並進行調查 瞭解如何使用 Gemini、向量嵌入和 BigQuery 向量搜尋，針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定義 瞭解如何搭配資料結構和結構定義使用 Gemini 函式呼叫。	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 中使用並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：使用 Gemini 與函式呼叫功能的 ReAct 機器人 瞭解如何搭配使用 ReAct Agent、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呼叫函式 瞭解如何在 Gemini 中使用強制函式呼叫工具設定。	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 函式呼叫功能，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 呼叫多模態函式 瞭解如何使用 Gemini 多模態函式呼叫功能。	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 使用訣竅，包括評估和超參數調整。	前往 GitHub 查看
Gemini RAG RAG Engine	Vertex AI RAG 引擎搭配 Pinecone 瞭解如何搭配使用 Pinecone 和 Vertex AI RAG Engine。	前往 GitHub 查看
Gemini RAG RAG Engine	Vertex AI RAG 引擎搭配 Weaviate 瞭解如何搭配使用 Weaviate 和 Vertex AI RAG Engine。	前往 GitHub 查看
Gemini RAG RAG Engine	Vertex AI RAG 引擎搭配 Vertex AI 特徵儲存庫 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	Vertex AI RAG 引擎搭配 Vertex AI Vector Search 瞭解如何搭配使用 Vertex AI Vector Search 和 Vertex AI RAG Engine。	前往 GitHub 查看
Gemini RAG RAG Engine	Vertex AI RAG Engine 搭配 Vertex AI Search 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：在代理引擎中追蹤的操作指南 瞭解如何在 Agent Engine 中使用追蹤功能。	前往 GitHub 查看
Agent Engine Gemini LangChain	將採用 AlloyDB 的 RAG 應用程式部署至 Agent Engine	前往 GitHub 查看
Agent Engine 代理人 Gemini RAG 搜尋	在 Vertex AI Search 上使用 Agent Engine 和 RAG 建構對話式搜尋代理	前往 GitHub 查看
Agent Engine 代理人 Gemini LangGraph RAG	使用 LangGraph 和 Agent Engine 建構多代理 RAG 應用程式	前往 GitHub 查看
Agent Engine Gemini LangGraph RAG	將 RAG 應用程式搭配 PostgreSQL 適用的 Cloud SQL 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 地圖 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 建構多模態保固聲明聊天機器人	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	搭配 Vertex AI Vector Search 使用 LLAMAIndex，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 執行多模態檢索增強生成 (RAG)	前往 GitHub 查看
Gemini RAG	小到大的檢索增強生成	前往 GitHub 查看
Gemini 提示	ReAct (推理 + 執行) + 適用於 Healthcare NL API 的自訂工具 + Gemini + LangChain	前往 GitHub 查看
Gemini 提示	在教育領域使用 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 產生產品資訊	前往 GitHub 查看
Gemini 多模態	多模態零售推薦：使用 Gemini 根據圖片和圖像推理功能推薦商品	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	使用 Gemini 在 BigQuery 分析電影海報	前往 GitHub 查看
Gemini LangChain	開始使用 Vertex AI 中的 LangChain 🦜️🔗 + 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 Prompt Optimizer Notebook UI	前往 GitHub 查看
Gemini 提示	Vertex AI 提示最佳化工具使用方式	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 的生成式模型發想構想	前往 GitHub 查看
Gemini 提示	Chain of Thought & ReAct	前往 GitHub 查看
Gemini 提示	使用 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 進行變化偵測的監督式精細調整	前往 GitHub 查看
Gemini 調整	使用 Gemini 2.0 Flash 為問答功能進行監督式精細調整	前往 GitHub 查看
Gemini 調整	使用 Gemini 2.0 Flash 進行圖片標題監督式精細調整	前往 GitHub 查看
評估結果 Gemini Model Garden	使用 Gen AI Evaluation SDK 在 Vertex AI Studio、Model Garden 和 Model Registry 中評估模型	前往 GitHub 查看
評估結果 Gemini RAG	使用 Vertex AI Pipelines 搭配快速評估和 Dataflow ML，評估 RAG 產生的答案	前往 GitHub 查看
評估結果 Gemini	運用 Vertex AI Evaluation 提升品質和可解釋性	前往 GitHub 查看
評估結果 Gemini	評估及比較生成式 AI 模型設定	前往 GitHub 查看
評估結果 Gemini	使用自訂指標自訂 AutoRater	前往 GitHub 查看
評估結果 Gemini	評估翻譯模型	前往 GitHub 查看
評估結果 Gemini	比較並從 PaLM 遷移至 Gemini 模型	前往 GitHub 查看
評估結果 Gemini 多模態	評估多模態工作	前往 GitHub 查看
評估結果 Gemini LangChain	評估 LangChain	前往 GitHub 查看
評估結果 Gemini	比較生成式 AI 模型	前往 GitHub 查看
評估結果 Gemini RAG	使用 Gen AI Evaluation Service SDK 評估 RAG 產生的 QA 答案	前往 GitHub 查看
評估結果 Gemini	自訂以模型為基礎的指標，評估生成式 AI 模型	前往 GitHub 查看
評估結果 Gemini RAG	評估生成式模型工具的使用情形	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	在 Vertex AI 中使用 Gemini API 實作負責任 AI：安全評分和閾值	前往 GitHub 查看
批次預測 Gemini	使用 Gemini API 監控批次預測結果	前往 GitHub 查看
圖片 多模態	Imagen 3 自訂圖片	前往 GitHub 查看
Gemini 圖片 多模態	使用 Imagen 和 Gemini 製作高品質視覺素材資源	前往 GitHub 查看
圖片 多模態	在 Vertex AI 上使用圖片分割功能建立 Photoshop 文件	前往 GitHub 查看
Gemini 圖片 多模態	運用 Gemini 提升 Imagen 提示	前往 GitHub 查看
圖片 多模態	Vertex AI 的圖像分割功能	前往 GitHub 查看
搜尋	使用篩選器和中繼資料的 Vertex AI Search	前往 GitHub 查看
Gemini 搜尋	Vertex AI Search - 使用 Gemini 查詢混合資料應用程式和摘要	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 大量回答問題	前往 GitHub 查看
嵌入 搜尋	使用 Vertex AI Search 的自訂嵌入	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 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 評估結果 Gemini	評估代理 - 使用 Vertex AI Gen AI Evaluation 評估 CrewAI 代理	前往 GitHub 查看
代理人 評估結果 Gemini LangGraph	評估代理 - 使用 Vertex AI Gen AI Evaluation 評估 LangGraph 代理	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	Vertex AI RAG Engine 搭配 Vertex AI Search	前往 GitHub 查看
Agent Engine 代理人 評估結果	在 Vertex AI Agent Engine 上評估 CrewAI 代理 (自訂範本)	前往 GitHub 查看
Agent Engine 代理人 評估結果 LangChain	在 Vertex AI Agent Engine 上評估 LangChain Agent (預先建構的範本)	前往 GitHub 查看
Agent Engine 代理人 評估結果 LangGraph	在 Vertex AI Agent Engine 上評估 LangGraph 代理 (自訂範本)	前往 GitHub 查看
Gemini 搜尋	透過 Vertex AI Search 取得網站摘要，建立問答式聊天機器人	前往 GitHub 查看
Gemini	在快捷模式下使用 Vertex AI 開始使用 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。
• 請前往 生成式 AI GitHub 存放區探索更多資源。