Application Development with LLMs on Google CloudADLGCGOGoogleGO-ADLGC2.0<ul>
<li>Erkunden Sie die verschiedenen Optionen für den Einsatz generativer KI in der Google Cloud.</li><li>Verwenden Sie Vertex AI Studio, um Prompts für grosse Sprachmodelle zu testen.</li><li>Entwicklung von LLM-gestützten Anwendungen mit generativer KI</li><li>Anwendung fortschrittlicher Prompt-Engineering-Techniken zur Verbesserung der Ergebnisse von LLMs</li><li>Erstellen einer Multi-Turn-Chat-Anwendung mit der Gemini-API und LangChain</li></ul><p>Abschluss von <span class="cms-link-marked"><a class="fl-href-prod" href="/swisscom/course/google-idegc"><svg role="img" aria-hidden="true" focusable="false" data-nosnippet class="cms-linkmark"><use xlink:href="/css/img/icnset-linkmarks.svg#linkmark"></use></svg>Introduction to Developer Efficiency on Google Cloud <span class="fl-prod-pcode">(IDEGC)</span></a></span> oder gleichwertige Kenntnisse.</p><p>Anwendungsentwickler und andere, die LLMs in Anwendungen nutzen möchten.</p><h4>Modul 1 - Einführung in die generative KI in der Google Cloud</h4><p>
<strong>Themen:</strong>
</p>
<ul>
<li>Was ist generative KI?</li><li>Vertex AI on Google Cloud</li><li>Generative KI-Optionen in der Google Cloud</li><li>Einführung in den Anwendungsfall Kurs</li></ul><h4>Modul 2 - Vertex AI Studio</h4><p>
<strong>Themen:</strong>
</p>
<ul>
<li>Einführung in Vertex AI Studio</li><li>Prompts entwerfen und testen</li><li>Datenverwaltung in Vertex AI Studio</li></ul><p><strong>Aktivitäten:</strong>
</p>
<ul>
<li>Übung: Erste Schritte mit der Benutzeroberfläche von Vertex AI Studio</li></ul><h4>Modul 3 - Grundlagen der generativen KI</h4><p>
<strong>Themen:</strong>
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<ul>
<li>Einführung in die Erdung</li><li>Integration der Vertex AI Gemini APIs</li><li>Chat, Erinnerung und Erdung</li><li>Grundsätze der Suche</li></ul><p><strong>Aktivitäten:</strong>
</p>
<ul>
<li>Übung: Erste Schritte mit LangChain + Vertex AI Gemini API</li></ul><h4>Modul 4 - Schnelles Engineering</h4><p>
<strong>Themen:</strong>
</p>
<ul>
<li>Überprüfung des "few-shot prompting</li><li>Gedankenketten und Denkbudgets</li><li>Meta-Prompting, Multi-Step- und Panel-Prompts</li><li>RAG und ReAct</li></ul><p><strong>Aktivitäten:</strong>
</p>
<ul>
<li>Labor: Erweiterte Prompt-Architekturen</li></ul><h4>Modul 5 - Erstellen benutzerdefinierter Chat-Anwendungen mit Vertex AI Gemini API</h4><p>
<strong>Themen:</strong>
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<ul>
<li>LangChain für Chatbots</li><li>ADK für Chatbots</li><li>Chat-Abfrage</li></ul><p><strong>Aktivitäten:</strong>
</p>
<ul>
<li>Übung: RAG mit LangChain implementieren</li></ul><p><em>Dieser Text wurde automatisiert übersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte <span class="cms-link-marked"><a class="fl-href-prod" href="/swisscom/en/course/google-adlgc"><svg role="img" aria-hidden="true" focusable="false" data-nosnippet class="cms-linkmark"><use xlink:href="/css/img/icnset-linkmarks.svg#linkmark"></use></svg>hier</a></span>.</em></p>- Erkunden Sie die verschiedenen Optionen für den Einsatz generativer KI in der Google Cloud.
- Verwenden Sie Vertex AI Studio, um Prompts für grosse Sprachmodelle zu testen.
- Entwicklung von LLM-gestützten Anwendungen mit generativer KI
- Anwendung fortschrittlicher Prompt-Engineering-Techniken zur Verbesserung der Ergebnisse von LLMs
- Erstellen einer Multi-Turn-Chat-Anwendung mit der Gemini-API und LangChainAbschluss von Introduction to Developer Efficiency on Google Cloud (IDEGC) oder gleichwertige Kenntnisse.Anwendungsentwickler und andere, die LLMs in Anwendungen nutzen möchten.Modul 1 - Einführung in die generative KI in der Google Cloud
Themen:
- Was ist generative KI?
- Vertex AI on Google Cloud
- Generative KI-Optionen in der Google Cloud
- Einführung in den Anwendungsfall Kurs
Modul 2 - Vertex AI Studio
Themen:
- Einführung in Vertex AI Studio
- Prompts entwerfen und testen
- Datenverwaltung in Vertex AI Studio
Aktivitäten:
- Übung: Erste Schritte mit der Benutzeroberfläche von Vertex AI Studio
Modul 3 - Grundlagen der generativen KI
Themen:
- Einführung in die Erdung
- Integration der Vertex AI Gemini APIs
- Chat, Erinnerung und Erdung
- Grundsätze der Suche
Aktivitäten:
- Übung: Erste Schritte mit LangChain + Vertex AI Gemini API
Modul 4 - Schnelles Engineering
Themen:
- Überprüfung des "few-shot prompting
- Gedankenketten und Denkbudgets
- Meta-Prompting, Multi-Step- und Panel-Prompts
- RAG und ReAct
Aktivitäten:
- Labor: Erweiterte Prompt-Architekturen
Modul 5 - Erstellen benutzerdefinierter Chat-Anwendungen mit Vertex AI Gemini API
Themen:
- LangChain für Chatbots
- ADK für Chatbots
- Chat-Abfrage
Aktivitäten:
- Übung: RAG mit LangChain implementierenDieser Text wurde automatisiert übersetzt. Um den englischen Originaltext anzuzeigen, klicken Sie bitte hier.1 Tag950.00595.00650.00660.002500.00820.00950.00950.00950.00790.00950.00