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Zuverlässigkeit anhand von User-Experience-Zielen definieren
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Anwendungsfälle
Interaktives Lernen verwalten
Data-Science-Workflows automatisieren
Cloudübergreifendes offenes Data Lakehouse erstellen
Vertrauenswürdiges Agentensystem mit der Google Maps Platform erstellen
Multimodale Daten klassifizieren
Agentic Analytics für verteilte Daten implementieren
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Multimodale GraphRAG-Ressourcenorchestrierung
Zugriff auf unterschiedliche Systeme orchestrieren
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Generative KI
Übersicht
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Übersicht
Private Verbindungen für RAG-fähige generative KI-Anwendungen
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RAG-Infrastruktur mit der Agent Platform und der Vektorsuche
RAG-Infrastruktur mit der Agent Platform und AlloyDB
RAG-Infrastruktur mit GKE und Cloud SQL
GraphRAG-Infrastruktur mit der Agent Platform und Spanner Graph
CI/CD-Pipeline für RAG-Anwendungen nutzen
Generatives KI- und ML-Modell für Unternehmen bereitstellen
Generative KI-Anwendungen bereitstellen und betreiben
Vernetzung für die Bereitstellung von KI-Inferenzmodellen auf allen Back-Ends
Netzwerkfunktionen für die Bereitstellung von KI-Inferenzmodellen in GKE
Anwendungsfälle
Nutzungsüberprüfung von Krankenversicherungsansprüchen automatisieren
Personalisierte Marketingkampagnen erstellen
Personalisierte Produktempfehlungen erstellen
Podcasts aus Audio generieren
Lösungen für Kundensupportfragen generieren
ML-Anwendungen und ‑Vorgänge
Übersicht
Best Practices für die Implementierung von ML in Google Cloud
Leitlinien für hochwertige prädiktive ML-Lösungen
MLOps mit TensorFlow Extended, Agent Platform Pipelines und Cloud Build
MLOps: Continuous Delivery und Pipelines zur Automatisierung im maschinellen Lernen
ML-Vision-Analyselösung mit Dataflow und der Cloud Vision API erstellen
Referenzarchitektur
Architektur bereitstellen
