Mit generativer KI in Vertex AI können Sie produktionsreife Agents und Anwendungen erstellen, die auf hochmodernen generativen KI-Modellen basieren, die in der erweiterten, globalen Infrastruktur von Google gehostet werden.
Agenten erstellen, bereitstellen und verbinden
Erstellen Sie Agenten mit einem offenen Ansatz und stellen Sie sie mit Steuerelementen der Enterprise-Klasse bereit. Agenten über Ihr gesamtes Unternehmenssystem verbinden
Enterpriseklasse
Stellen Sie Ihre generativen KI-Agents und ‑Anwendungen im großen Maßstab mit Sicherheit auf Unternehmensniveau, Datenstandort, Datenschutz, Access Transparency und niedriger Latenz bereit.
Hochmoderne Funktionen
Erweitern Sie die Funktionen Ihrer Anwendungen mithilfe des von Gemini unterstützten Kontextfensters mit 2.000.000 Tokens sowie der integrierten Multimodalität und Denkfähigkeiten der Gemini 2.5-Modelle.
Offene und flexible Plattform
Vertex AI Model Garden bietet eine Bibliothek mit über 200 unternehmenstauglichen Modellen. Mit Vertex AI Model Builder können Sie Google-eigene Modelle und ausgewählte Modelle von Drittanbietern testen, anpassen, bereitstellen und überwachen, darunter Claude 3.7 Sonnet von Anthropic, Llama 4 von Meta, AI Mixtral 8x7B von Mistral und Jamba 1.5 von AI21 Labs.
Hauptfunktionen
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Zum Agent Builder
Eine Reihe von Funktionen zum Erstellen und Bereitstellen von KI-Agents.
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Textgenerierung
Sie können Chat-Prompts an ein Gemini-Modell senden und Streaming- oder Nicht-Streaming-Antworten erhalten.
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Multimodale Verarbeitung
Mehrere Arten von Eingabemedien gleichzeitig verarbeiten, z. B. Bild, Video, Audio und Dokumente.
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Generierung von Einbettungen
Generierung von Einbettungen, um Aufgaben wie Suche, Klassifizierung, Clustering und Ausreißererkennung auszuführen.
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Modellabstimmung
Passen Sie Modelle an, um bestimmte Aufgaben mit höherer Genauigkeit und Genauigkeit auszuführen.
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Funktionsaufrufe
Verbinden Sie Modelle mit externen APIs, um die Funktionen des Modells zu erweitern.
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Fundierung
Verbinden Sie Modelle mit externen Datenquellen, um KI-Halluzinationen in Antworten zu reduzieren.
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Bilderstellung
Generieren und bearbeiten Sie Bilder mithilfe von Text-Prompts in natürlicher Sprache.
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Generativer KI-Bewertungsdienst
Sie können jedes generative Modell oder jede generative Anwendung bewerten und die Bewertungsergebnisse mit Ihren eigenen Kriterien vergleichen.
Unterschiede zwischen der Vertex AI und der Gemini Developer API
Mit der Vertex AI Gemini API und der Gemini Developer API können Sie die Funktionen von Gemini-Modellen in Ihre Anwendungen einbinden. Welche Plattform für Sie am besten geeignet ist, hängt von Ihren Zielen ab, wie in der folgenden Tabelle beschrieben.
| API | Entwickelt für | Features |
|---|---|---|
| Vertex AI Gemini API |
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| Gemini Developer API |
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Mit dem SDK erstellen
Wenn Sie die Gemini API in Ihrer Anwendung verwenden möchten, können Sie das Google Gen AI SDK für die folgenden Sprachen verwenden:
Wenn Sie Anfragen direkt über Ihre Webanwendung oder mobile App stellen möchten, können Sie die Vertex AI in Firebase SDKs verwenden (verfügbar für Swift, Kotlin/Java, JavaScript und Flutter). Diese SDKs bieten eine einfache Bedienung und wichtige Sicherheitsfunktionen für Implementierungen in Web- und mobilen Apps.
Jetzt starten
Mit einer dieser Kurzanleitungen können Sie mit generativer KI in Vertex AI beginnen.
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Text mit der Vertex AI Gemini API generierenVerwenden Sie das SDK, um Anfragen an die Vertex AI Gemini API zu senden.
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Prompts über die Prompt-Galerie von Vertex AI Studio an Gemini sendenTestaufforderungen, die ohne Einrichtung verwendet werden können.
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Bild mit Imagen generieren und Wasserzeichen prüfenMit Imagen in Vertex AI ein Bild mit einem Wasserzeichen erstellen
Erste Schritte mit Gemini und Notebooks
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Das Gemini-Modell ist ein bahnbrechendes multimodales Sprachmodell, das von Google AI entwickelt wurde und Informationen aus einer Vielzahl von Datenformaten wie Bildern und Videos extrahieren kann. Dieses Notebook untersucht verschiedene Anwendungsfälle mit multimodalen Prompts.
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Best Practices für den Entwurf von Prompts
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Informationen zum Entwerfen von Prompts, mit denen Sie die Qualität der Antworten des Modells verbessern können. In dieser Anleitung werden die Grundlagen des Prompt Engineering beschrieben, einschließlich einiger Best Practices.
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