Rozwiązania i architektury dla deweloperów
Agenci AI z dostępem do danych dzięki Firebase Data Connect i bazie danych SQL
Poznaj architekturę pełnego stosu, która łączy front-end Next.JS z bazą danych SQL i back-endem Firebase Data Connect, wykorzystując agenta Genkit, wyszukiwanie wektorowe i generowanie rozszerzone przez wyszukiwanie w zapisanych informacjach (RAG) do tworzenia inteligentnych odpowiedzi opartych na danych.
Living Canvas: internetowa gra logiczna z generatywną AI
Twórz dynamiczne aplikacje internetowe, które wykorzystują Gemini, Imagen i Veo do generowania odpowiedzi w czasie rzeczywistym na rysunki użytkowników. Poznaj architekturę, która integruje backend Gemini, Functions i Firestore z Angular i PhaserJS w Hostingu Firebase.
AI Barista: kompleksowa architektura aplikacji opartych na agentach
Twórz środowiska oparte na agentach za pomocą Firebase i Google Cloud. Poznaj agentów opartych na Genkit, którzy mogą odpowiadać na multimodalne dane wejściowe użytkownika, używać wywoływania narzędzi do zarządzania złożonymi zadaniami i obejmować procesy z udziałem człowieka.
Compass: aplikacja do planowania podróży oparta na agentach z generatywną AI
Poznaj architekturę opartą na GenKit i Flutterze, która umożliwia tworzenie aplikacji na wiele platform, która bezproblemowo integruje dane wejściowe AI z technologią Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Tworzenie aplikacji na Androida do przygotowywania posiłków opartej na AI
Dowiedz się, jak używać Gemini w Android Studio, Firebase i technologiach Google, aby tworzyć angażujące aplikacje na Androida.
Wieloosobowa krzyżówka z użyciem interfejsu Gemini API, Fluttera i Firebase
Dowiedz się, jak zespoły inżynierów Google stworzyły wieloosobową krzyżówkę za pomocą Gemini, Fluttera i Firebase.
Pierwsze kroki z interfejsem Gemini API i aplikacjami internetowymi
Dowiedz się, jak używać interfejsu Gemini API i pakietu Google Gen AI SDK do tworzenia prototypów generatywnej AI na potrzeby aplikacji internetowych.
Generatywna AI w tworzeniu gier z użyciem Gemini i Gemma
Dowiedz się, jak można wykorzystać generatywną AI na różnych etapach tworzenia gier – od przedprodukcji po rozwiązania w grze – za pomocą AI Gemini i modelu Gemma.
Rozumienie obrazów, promptów multimodalnych i ułatwienia dostępu w modelu Gemini Pro Vision
Dowiedz się, jak korzystać z funkcji multimodalnych modelu Gemini do analizowania dokumentów HTML i plików graficznych w celu dodawania dostępnych opisów do strony internetowej w skrypcie NodeJS.
Bezserwerowa aplikacja internetowa e-commerce w Pythonie, Cloud Run, Cloud SQL i Firebase
Dowiedz się, jak utworzyć nowoczesną bezserwerową aplikację internetową e-commerce z backendem Django i Cloud Run, pamięcią masową Cloud SQL i Firebase.
Aplikacja internetowa e-commerce oparta na mikroserwisach z Kubernetes
Dowiedz się, jak utworzyć rozproszoną, skalowalną aplikację internetową e-commerce korzystającą z mikroserwisów w Kubernetes.
Nowoczesna trzypoziomowa aplikacja internetowa z Cloud Run
Dowiedz się, jak utworzyć wielowarstwową aplikację internetową z backendem w Golang działającym w Cloud Run i korzystającym z bazy danych CloudSQL.