A IA generativa na Vertex AI permite criar agentes e aplicativos prontos para produção que são alimentados por modelos de IA generativa de última geração hospedados na infraestrutura global avançada do Google.
Criar, implantar e conectar agentes
Crie agentes com uma abordagem aberta e implante-os com controles de nível empresarial. Conecte agentes no seu ecossistema empresarial.
Pronto para empresas
Implante agentes e aplicativos de IA generativa em escala com segurança de nível empresarial, residência de dados e privacidade, transparência de acesso e baixa latência.
Recursos de última geração
Amplie os recursos dos seus aplicativos usando a janela de contexto de 2.000.000 de tokens aceita pelo Gemini e os recursos de pensamento e multimodalidade integrados dos modelos Gemini 2.5.
Plataforma aberta e flexível
O Vertex AI Model Garden oferece uma biblioteca com mais de 200 modelos prontos para uso empresarial, e o Vertex AI Model Builder ajuda a testar, personalizar, implantar e monitorar modelos do Google e de terceiros selecionados, incluindo o Claude 3.7 Sonnet da Anthropic, o Llama 4 da Meta, o AI Mixtral 8x7B da Mistral e o Jamba 1.5 da AI21 Labs.
Recursos principais
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Criador de agentes
Um conjunto de recursos para criar e implantar agentes de IA.
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Geração de texto
Enviar comandos de chat para um modelo do Gemini e receber respostas com ou sem streaming.
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Processamento multimodal
Processe vários tipos de mídia de entrada ao mesmo tempo, como imagem, vídeo, áudio e documentos.
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Geração de embeddings
Gere embeddings para realizar tarefas como pesquisa, classificação, agrupamento e detecção de outliers.
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Ajuste de modelos
Adapte os modelos para realizar tarefas específicas com maior precisão.
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Chamadas de função
Conecte modelos a APIs externas para ampliar os recursos do modelo.
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Embasamento
Conecte modelos a fontes de dados externas para reduzir as alucinações nas respostas.
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Serviço de avaliação de IA generativa
Avalie qualquer modelo ou aplicativo generativo e compare os resultados da avaliação.
Diferenças entre a Vertex AI e a IA do Google
A API Gemini na Vertex AI e na Google AI permite incorporar os recursos dos modelos do Gemini aos seus aplicativos. A plataforma certa depende dos seus objetivos, conforme detalhado na tabela a seguir.
| API | Projetado para | Recursos |
|---|---|---|
| API Gemini da Vertex AI |
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| API Google AI Gemini |
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Criar usando SDKs da Vertex AI
As bibliotecas de cliente facilitam o acesso a Google Cloud APIs em uma linguagem com suporte. É possível usar as APIs Google Cloud diretamente fazendo solicitações ao servidor usando a API REST, mas as bibliotecas de cliente oferecem simplificações que reduzem significativamente a quantidade de código que você precisa escrever.
A Vertex AI oferece SDKs de IA generativa da Vertex para estas linguagens: Python, Node.js, Java e Go.
Para fazer solicitações diretamente no seu app da Web ou para dispositivos móveis, use os SDKs da Vertex AI no Firebase (disponíveis para Swift, Kotlin/Java, JavaScript e Flutter). Esses SDKs oferecem facilidade de uso e recursos de segurança essenciais para implementações em apps da Web e para dispositivos móveis.
Primeiros passos
Use um destes guias de início rápido para começar a usar a IA generativa na Vertex AI.
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Gerar texto usando a API Gemini na Vertex AIUse o SDK para enviar solicitações à API Gemini na Vertex AI.
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Enviar comandos para o Gemini usando a galeria de comandos do Vertex AI StudioTeste comandos sem precisar configurar nada.
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Gerar uma imagem e verificar a marca-d'água usando o ImagenCrie uma imagem com marca d'água usando o Imagen na Vertex AI.
Outras maneiras de começar
Confira alguns notebooks, tutoriais e outros exemplos para ajudar você a começar. A Vertex AI oferece tutoriais do console do Google Cloud e tutoriais do notebook Jupyter que usam o SDK da Vertex AI para Python. É possível abrir um tutorial de notebook no Colab ou fazer o download do notebook para o ambiente de sua preferência.
Começar a usar o Gemini com os notebooks
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O modelo Gemini é um modelo de linguagem multimodal inovador desenvolvido pela IA do Google, capaz de extrair insights significativos de uma matriz diversificada de formatos de dados, incluindo imagens e vídeos. Este notebook explora vários casos de uso com comandos multimodais.
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Práticas recomendadas para design de comandos
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Saiba como criar prompts para melhorar a qualidade das respostas do modelo. Este tutorial abrange os fundamentos da engenharia de solicitações, incluindo algumas práticas recomendadas.
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