Vertex AI Agent Builder

Crea agentes de IA potentes sin necesidad de código. Para objetivos complejos, puedes unir fácilmente varios agentes, uno como el principal y otros como secundarios. Entrena con tus datos, automatiza tareas e itera con facilidad. Realiza lanzamientos y análisis, todo en una plataforma fácil de usar.

Si basamos nuestros modelos de vanguardia como Gemini en la Búsqueda de Google, ofrecemos a los clientes la potencia combinada de los modelos de base más recientes de Google junto con acceso a información actualizada de alta calidad para mejorar significativamente la integridad y exactitud de las respuestas. Puedes acceder a Gemini mejorado con la Búsqueda de Google con solo un clic en nuestra API. La fundamentación con la Búsqueda de Google pronto ofrecerá recuperación dinámica, una nueva capacidad para ayudar a los clientes a equilibrar la calidad con la rentabilidad a través de la selección inteligente de cuándo usar los resultados de la Búsqueda de Google y cuándo usar los datos de entrenamiento del modelo. 

Con Vertex AI Search, puedes disfrutar de un sistema de RAG (generación aumentada de recuperación) listo para usar con la calidad de Google, que te permite basar con facilidad tus modelos de lenguaje en tus propios datos. Vertex AI Search maneja las complejidades de la indexación de diversas fuentes de datos, ofrece una búsqueda potente con la tecnología de Google y se integra sin problemas en los modelos de lenguaje de Vertex AI.

¿Compilas un sistema de generación aumentada de recuperación (RAG) personalizado para necesidades de IA únicas? Vertex AI simplifica el proceso con estas herramientas:

• Analizador de diseño de Document AI: Extrae datos clave de documentos complejos para mejorar las búsquedas.
• API de Ranking: La clasificación basada en LLM prioriza las respuestas relevantes.
• API de Grounded Generation: Crea respuestas precisas a partir de tus datos o fuentes de confianza. Esta API ahora ofrece un modo de alta fidelidad en la versión preliminar experimental, una nueva función que reducirá aún más las alucinaciones, ya que se enfoca en el contexto proporcionado por el cliente para la fundamentación.
• API de Check Grounding: Valida la confiabilidad de las respuestas con hechos.

Para las empresas que necesitan recuperación de información personalizada basada en embeddings, Vertex AI ofrece capacidades potentes de búsqueda de vectores. La búsqueda vectorial puede escalar a miles de millones de vectores y encontrar los vecinos más cercanos en pocos milisegundos. La búsqueda vectorial ahora ofrece búsqueda híbrida, una integración de técnicas de búsqueda basadas en vectores y en palabras clave para garantizar que los usuarios obtengan las respuestas más relevantes.

Puedes crear agentes personalizados de alto rendimiento según tus necesidades con todos los componentes con Vertex AI Agent Builder. LangChain en Vertex AI es solo una de nuestras muchas ofertas centradas en el código. Con esto, te ayudamos a compilar con facilidad mediante uno de los frameworks de código abierto de Python más populares, que sabemos que los desarrolladores de IA generativa adoran y que implementan en Vertex AI para el nivel empresarial.

LlamaIndex en Vertex AI simplifica el proceso de generación de aumento de recuperación (RAG), desde la transferencia y transformación de datos hasta la incorporación, indexación, recuperación y generación. Ahora, los clientes de Vertex AI pueden aprovechar los modelos de Google y la infraestructura optimizada por IA junto con el framework de datos sencillo, flexible y de código abierto de LlamaIndex, para conectar fuentes de datos personalizadas con los modelos generativos. 

Genkit de Firebase es un framework de código abierto de TypeScript/JavaScript diseñado para simplificar el desarrollo, la implementación y la supervisión de agentes de IA listos para la producción. Con el  complemento de Vertex AI, los desarrolladores de Firebase ahora pueden aprovechar los modelos de Google, como Gemini e Imagen 2, además de las incorporaciones de texto.