Vertex AI Agent Builder

Crea agenti AI potenti, senza necessità di codice. Per gli obiettivi complessi, puoi facilmente unire più agenti, con un agente principale che funge da agente principale e altri come subagenti. Addestra con i tuoi dati, automatizza le attività ed esegui iterazioni con facilità. Lancio e analisi, tutto all'interno di una piattaforma facile da usare.

Grazie ai nostri modelli all'avanguardia, come Gemini con la Ricerca Google, offriamo ai clienti la potenza combinata degli ultimi modelli di base di Google e l'accesso a informazioni aggiornate e di alta qualità per migliorare notevolmente la completezza e la precisione delle risposte. Puoi accedere a Gemini migliorato con la Ricerca Google con un solo clic sulla nostra API. Presto il grounding con la Ricerca Google offrirà il recupero dinamico, una nuova funzionalità che aiuterà i clienti a bilanciare qualità ed efficienza in termini di costi, selezionando in modo intelligente quando utilizzare i risultati della Ricerca Google e quando utilizzare i dati di addestramento del modello. 

Con Vertex AI Search puoi sfruttare un sistema RAG (Retrieval Augmented Generation) pronto all'uso di qualità Google, che ti consente di basare facilmente i tuoi modelli linguistici sui tuoi dati. Vertex AI Search gestisce le complessità dell'indicizzazione di diverse origini dati, offre una potente ricerca basata sulla tecnologia Google e si integra perfettamente con i modelli linguistici all'interno di Vertex AI.

Vuoi creare una Retrieval Augmented Generation personalizzata (RAG) per esigenze di AI specifiche? Vertex AI semplifica il processo con i seguenti strumenti:

• Document AI Layout Parser: estrae i dati chiave da documenti complessi per migliorare la ricerca
• API Ranking: il ranking basato su LLM dà la priorità alle risposte pertinenti
• API Grounded Generation: crea risposte accurate utilizzando i tuoi dati o fonti attendibili; questa API ora offre una modalità ad alta fedeltà nell'anteprima sperimentale, una nuova funzionalità che ridurrà ulteriormente le allucinazioni concentrandosi sul contesto fornito dal cliente per il grounding.
• API Check Grounding: convalida le risposte in base ai fatti per assicurarne l'affidabilità.

Per le aziende che hanno bisogno di recupero delle informazioni basato su incorporamenti personalizzati, Vertex AI offre potenti funzionalità di ricerca vettoriale. La ricerca vettoriale può scalare fino a miliardi di vettori e trovare i più vicini in assoluto in pochi millisecondi. Vector Search ora offre la ricerca ibrida, un'integrazione di tecniche di ricerca vettoriali e basate su parole chiave per garantire le risposte più pertinenti ai tuoi utenti.

Con Vertex AI Agent Builder puoi creare agenti personalizzati ad alte prestazioni in base alle tue esigenze. LangChain su Vertex AI è solo una delle nostre numerose offerte incentrate sul codice. Con questo strumento puoi creare facilmente utilizzando uno dei framework Python open source più popolari, che gli sviluppatori di AI generativa apprezzano e di cui eseguono il deployment su Vertex AI per la scalabilità aziendale.

LlamaIndex su Vertex AI semplifica il processo RAG (Retrieval Augmented Generation), dall'importazione e trasformazione dei dati all'incorporamento, indicizzazione, recupero e generazione. Ora i clienti di Vertex AI possono sfruttare i modelli di Google e l'infrastruttura ottimizzata per l'AI insieme al framework di dati open source, semplice e flessibile di LlamaIndex per connettere origini dati personalizzate a modelli generativi. 

Genkit di Firebase è un framework Typescript/JavaScript open source progettato per semplificare lo sviluppo, il deployment e il monitoraggio di agenti di AI pronti per la produzione. Grazie al plug-in di Vertex AI, gli sviluppatori di Firebase possono ora sfruttare modelli di Google come Gemini e Imagen 2, oltre agli incorporamenti di testo.