Auf generativer KI basierende Anwendungen in Google Cloud entwickeln

Overview

Mit auf generativer KI basierenden Anwendungen, kurz GenAI-Anwendungen, werden Nutzerinteraktionen möglich, die es vor Large Language Models (LLMs) kaum gab. Wie können Sie als Anwendungsentwickler mit generativer KI interaktive, leistungsstarke Anwendungen in Google Cloud erstellen? In diesem Kurs lernen Sie etwas über Anwendungen, die auf generativer KI basieren, und erfahren, wie Sie Prompt-Design und Retrieval-Augmented Generation (RAG) nutzen können, um mit LLMs leistungsstarke Anwendungen zu entwickeln. Wir stellen Ihnen eine produktionsreife Architektur für auf generativer KI basierende Anwendungen vor und Sie erstellen eine Chat-Anwendung auf der Basis von LLMs und RAG.

Syllabus

GenAI-Anwendungen

In diesem Modul erfahren Sie mehr über GenAI-Anwendungen und die Arten von Anwendungen, für die sich die generative KI am besten eignet. Sie lernen außerdem die Foundation Models kennen, die Google bereitstellt, und erfahren, welche Herausforderungen es beim Erstellen von Anwendungen mit generativer KI gibt.

Prompts

In diesem Modul lernen Sie mehr über generative KI-Prompts. Ein Prompt ist eine Anfrage in natürlicher Sprache, die an ein Sprachmodell gesendet wird, um eine Antwort zu erhalten. Sie können Prompts so entwerfen, dass die Ergebnisse verbessert werden, die das Modell zurückgibt.

Erste Schritte mit Vertex AI Studio

In diesem Modul testen Sie Vertex AI Studio. Dieses Produkt bietet Tools, mit denen sich schnell Prototypen erstellen, Modelle mit Ihren eigenen Daten abstimmen und nahtlos in Anwendungen bereitstellen lassen. Sie lernen die multimodalen Funktionen von Gemini kennen, erstellen Prompts und generieren Unterhaltungen.

Retrieval-Augmented Generation (RAG)

In diesem Modul lernen Sie, wie Sie die Accuracy von Foundation Models verbessern. Sie lernen außerdem Retrieval-Augmented Generation kennen, kurz RAG, eine Methode zum Fundieren eines Foundation Models anhand von externen Wissensquellen. Darüber hinaus zeigen wir Ihnen ein Beispiel für eine RAG-fähige GenAI-Lösungsarchitektur in Google Cloud.

Chat-Anwendung auf der Basis von LLMs und RAG entwickeln

In diesem Modul entwickeln Sie eine Chat-Anwendung, die Large Language Models (LLMs) und Retrieval-Augmented Generation (RAG) nutzt, um interessante und informative Unterhaltungen zu generieren.