Dowiedz się, jak wyszukiwarka Google może pomóc Twojej witrynie docierać do większej liczby użytkowników
Zapoznaj się ze studiami przypadków i historiami sukcesu dotyczącymi SEO, aby dowiedzieć się, jak możesz zwiększyć liczbę użytkowników swojej witryny dzięki wyszukiwarce Google.

Tworzenie agentów AI za pomocą Kreatora agentów Vertex AI
Podczas tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak tworzyć i wdrażać agenty generatywnej AI przy użyciu zaawansowanych narzędzi i infrastruktury Google Cloud. Omówimy najważniejsze pojęcia i przeprowadzimy Cię przez początkowe kroki, które należy wykonać, aby uruchomić pierwszego agenta.
Ćwiczenie z programowania dotyczące poufnej przestrzeni
Z tego laboratorium dowiesz się, jak uruchamiać zadania AI/ML za pomocą akceleratora przy użyciu rozwiązania Trusted Space.

Wdrażanie w Cloud Run pełnego pakietu aplikacji JavaScript z Cloud SQL for PostgreSQL
Cloud Run to w pełni zarządzana platforma, która umożliwia uruchamianie kodu bezpośrednio w infrastrukturze Google o wysokiej skalowalności. W tym Codelab pokażemy, jak połączyć aplikację Next.js w Cloud Run z bazą danych Cloud SQL dla PostgreSQL.

Ćwiczenie z programowania dotyczące regresji logistycznej
Dzięki temu ćwiczeniu z programowania dowiesz się, jak używać regresji logistycznej do poznawania, w jakim stopniu właściwości takie jak płeć, grupa wiekowa, czas wyświetlenia i typ przeglądarki przekładają się na prawdopodobieństwo kliknięcia
Ćwiczenie z programowania dotyczące regresji logistycznej
Dzięki temu ćwiczeniu z programowania dowiesz się, jak używać regresji logistycznej do poznawania, w jakim stopniu właściwości takie jak płeć, grupa wiekowa, czas wyświetlenia i typ przeglądarki przekładają się na prawdopodobieństwo kliknięcia
Ćwiczenie z programowania dotyczące regresji liniowej
Dzięki temu ćwiczeniu w Codelabs dowiesz się, jak z zastosowaniem regresji liniowej utworzyć model, który prognozuje koszt kliknięcia. Aby ukończyć to ćwiczenie, potrzebujesz: Aby ukończyć to ćwiczenie, potrzebujesz wystarczająco dużo wysokiej

Ćwiczenie z programowania dotyczące regresji liniowej
Dzięki temu ćwiczeniu w Codelabs dowiesz się, jak z zastosowaniem regresji liniowej utworzyć model, który prognozuje koszt kliknięcia. Aby ukończyć to ćwiczenie, potrzebujesz wystarczająco dużo wysokiej jakości danych kampanii, aby można było

Pierwsze kroki z wyszukiwaniem wektorowym w Spanner
W tym ćwiczeniu utworzysz instancję Spannera i wykonasz wyszukiwanie podobieństw wektorów dystrybucyjnych za pomocą wbudowanego wyszukiwania wektorowego w Spannerze oraz integracji z modelami Vertex AI.

Aidemy: tworzenie systemów wieloagentowych za pomocą LangGraph, EDA i generatywnej AI w Google Cloud
Aby opracować na platformie Google Cloud Platform funkcjonalny system asystenta nauczyciela oparty na AI, nazwany „Aidemy”, który demonstruje możliwości systemów wieloagentowych. Zdobądź praktyczne doświadczenie w zakresie projektowania, tworzenia i wdrażania złożonego systemu wieloagentowego w Google Cloud, opanowania kluczowych pojęć związanych z rozwojem aplikacji LLM oraz zrozumienia zalet architektur opartych na zdarzeniach.

Aplikacja do wyszukiwania zabawek z bazami danych w chmurze, środowiskiem uruchomieniowym bez serwera i integracjami z oprogramowaniem open source
W tym laboratorium programistycznym utworzysz aplikację wyszukiwania wektorowego opartą na RAG, która wyszukuje zabawki pasujące do wyszukiwania przez klienta (za pomocą tekstów i obrazów), tworzy zabawki niestandardowe na podstawie prośby użytkownika oraz przewiduje cenę niestandardowej zabawki, korzystając z AlloyDB, Gemini, Imagen, LangChain4j i GenAI Toolbox for Databases.

Interfejs Private Service Connect Vertex AI Pipelines
Z tego samouczka dowiesz się, jak skonfigurować i zweryfikować Vertex AI Pipelines w Private Service Connect

Tworzenie aplikacji do obsługi czatu na podstawie LLM i RAG przy użyciu AlloyDB AI i LangChain
Z tego ćwiczenia w Codelab dowiesz się, jak utworzyć klaster AlloyDB, wdrożyć usługę GenAI Databases Retrieval Service do baz danych i utworzyć przykładową aplikację korzystającą z tej usługi.

AlloyDB Omni i model AI lokalnego w Kubernetes.
W tym laboratorium kodu dowiesz się, jak wdrożyć AlloyDB Omni w klastrze GKE, wdrożyć model I w tym samym klastrze, zarejestrować model w AlloyDB Omni i sprawić, aby działały razem

Przyspieszanie wysyłania zapytań analitycznych za pomocą silnika kolumnowego w AlloyDB Omni.
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak wdrożyć AlloyDB Omni w maszynie wirtualnej Compute, wczytywać dane i używać AlloyDB Columnar Engine do zwiększenia wydajności

Wprowadzenie do wektorów dystrybucyjnych z AlloyDB AI
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak używać AlloyDB AI w połączeniu z wyszukiwaniem wektorowym i tworzyć indeksy danych wektorowych

Omówienie funkcji Gemini Code Assist Standard i Enterprise w edytorze Google Cloud Shell dla deweloperów
W tym ćwiczeniu skorzystasz z Gemini Code Assist, czyli opartej na AI usługi wspomagającej w Google Cloud. Poznasz sposoby korzystania z Gemini Chat i funkcji wstawiania kodu, aby generować kod, interpretować kod i wykonywać inne zadania związane z kodowaniem przy użyciu AI.

Pierwsze kroki z wektorami dystrybucyjnymi w Cloud SQL for PostgreSQL
W tym laboratorium programistycznym dowiesz się, jak używać integracji Cloud SQL AI w połączeniu z wyszukiwaniem wektorowym i tworzyć indeksy danych wektorowych.

Wyświetlanie obrazów AVIF
Obrazy stanowią ponad 60% bajtów potrzebnych do wczytania strony internetowej. Dzięki AVIF możesz zmniejszyć rozmiar obrazów i przyspieszyć wczytywanie witryny. AVIF to format obrazu pochodzący z bitream wideo AV1. Format AVIF został opracowany z

Jak utworzyć połączenie Private Service Connect dla AlloyDB
Z tego Codelab dowiesz się, jak utworzyć usługę Private Service Connect dla AlloyDB

Tworzenie narzędzia do podsumowywania filmów w YouTube na podstawie Gemini
Z tego ćwiczenia w Codelabs dowiesz się, jak utworzyć narzędzie do streszczania filmów na podstawie Gemini, które może streszczać filmy w YouTube.

Jak utworzyć Private Service Connect dla Cloud SQL
Z tego ćwiczenia dowiesz się, jak utworzyć usługę Private Service Connect dla Cloud SQL

Instalowanie i konfigurowanie Toolboxa do zastosowań generatywnej AI i agentów w AlloyDB
W tym laboratorium programistycznym utworzysz i wdrożysz narzędzia dla aplikacji do prognozowania cen, która korzysta z AlloyDB i funkcji generatywnej AI za pomocą usługi GenAI Toolbox for Databases.

Praktyczne techniki obserwowalności w przypadku aplikacji generatywnej AI w języku Go
Aplikacje korzystające z generatywnej AI wymagają możliwości obserwacji jak każda inna aplikacja. Czy w przypadku generatywnej AI wymagane są specjalne techniki obserwowalności? W tym laboratorium utworzysz prostą aplikację wykorzystującą generatywną

Tworzenie za pomocą Firebase Data Connect
Dowiedz się, jak tworzyć aplikacje internetowe za pomocą Firebase Data Connect i GraphQL

Codelab – tworzenie kontekstowej aplikacji do rekomendowania asan jogi za pomocą Firestore, wyszukiwania wektorowego, Langchain i Gemini (wersja w Pythonie)
To ćwiczenie w Codelab poprowadzi Cię przez proces tworzenia aplikacji do rekomendowania pozycji jogi opartej na wiedzy. Aplikacja odpowiada na pytania użytkowników, sugerując odpowiednie pozycje jogi. Dowiesz się, jak utworzyć kolekcję Firestore zawierającą pozycje jogi na podstawie zbioru danych Hugging Face, skonfigurować wyszukiwanie wektorów w Firestore i zintegrować wszystko z aplikacją Flask.

Praktyczne techniki obserwowalności w przypadku aplikacji generatywnej AI w języku JavaScript
Aplikacje korzystające z generatywnej AI wymagają możliwości obserwacji jak każda inna aplikacja. Czy w przypadku generatywnej AI są wymagane specjalne techniki obserwowalności? W tym module utworzysz prostą aplikację wykorzystującą generatywną AI.

Praktyczne techniki obserwowalności w przypadku aplikacji generatywnej AI w Pythonie
Aplikacje korzystające z generatywnej AI wymagają możliwości obserwacji jak każda inna aplikacja. Czy w przypadku generatywnej AI są wymagane specjalne techniki obserwowalności? W tym module utworzysz prostą aplikację wykorzystującą generatywną AI.

Praktyczne techniki obserwowalności w przypadku aplikacji generatywnej AI w języku Java
Aplikacje korzystające z generatywnej AI wymagają możliwości obserwacji jak każda inna aplikacja. Czy w przypadku generatywnej AI są wymagane specjalne techniki obserwowalności? W tym module utworzysz prostą aplikację wykorzystującą generatywną AI.

Building Applications in the AI Era
W tym module użyjesz produktów generatywnej AI od Google do tworzenia infrastruktury w Google Cloud przy pomocy Gemini Cloud Assist, wysyłasz zapytania do danych BigQuery za pomocą funkcji SQL w Data Canvas, piszesz kod w notatnikach Jupyter w Colab

Utwórz kontekstualną aplikację do rekomendowania pozycji jogi za pomocą Firestore, wyszukiwania wektorowego i Gemini 2.0.
W tym ćwiczeniu w Codelab utworzysz kontekstową aplikację do wyszukiwania pozycji jogi, która odpowiada na pytania użytkowników o jogę. Pozwala też na wykonywanie zadań administracyjnych, takich jak tworzenie i edytowanie pozycji jogi.
Widzisz coś dziwnego? Wyślij do nas opinię
Zdarzyło Ci się trafić na uszkodzony link? Daj nam znać, klikając przycisk Prześlij opinię na stronie zawierającej błąd. Dzięki temu będziemy mogli ulepszać Centrum wyszukiwarki Google.