GSP1154

Genel Bakış

Vertex AI, hem tahmine dayalı özellikler hem de üretken yapay zeka özellikleri sunan kapsamlı bir makine öğrenimi geliştirme platformudur. Öngörme için tahmine dayalı makine öğrenimi modelleri eğitmenize, değerlendirmenize ve dağıtmanıza olanak tanır. Platformu içerik oluşturacak üretken yapay zeka modellerini keşfetmek, ayarlamak ve sunmak için de kullanabilirsiniz. Örneğin, sigorta şirketleri talep işleme ve risk değerlendirmesi gibi alanlarda verimliliği sürekli olarak artırmaya çalışır. Vertex AI Studio'daki kaynaklar sayesinde, bu tür zorluklarla başa çıkmanızı sağlayan üretken yapay zeka çözümlerini hızlı bir şekilde tasarlayabilirsiniz.

Vertex AI Studio, üretken yapay zeka modellerini hızlı bir şekilde test edip özelleştirmenize ve uygulamalarınızda bu modellerin özelliklerinden yararlanmanıza olanak tanır. Makine öğrenimi konusunda deneyiminiz olmasa da üretken yapay zekayı kullanmaya başlamayı kolaylaştıran sezgisel kullanıcı arayüzü (UI) dahil olmak üzere çeşitli araçlar ve kaynaklar sunar.

Bu laboratuvar, Gemini gibi en yeni üretken yapay zeka modellerinin tüm özelliklerinden yararlanabileceğiniz Vertex AI Studio'da size rehberlik edecek. Üstleneceğiniz rol kapsamında, risk analizi asistanının prototipini oluşturan bir sigorta şirketine yardımcı olacaksınız. Doğrudan Google Cloud konsolunu kullanarak istem fikirlerinizi dağıtılabilir uygulamalara dönüştürmeyi, hedeflediğiniz üretken yapay zeka çıkışlarını elde etmek için ileri düzey istemler tasarlamayı ve görseller de dahil olmak üzere çeşitli veri türlerini analiz etmeye yarayan çok formatlı özellikleri kullanmayı öğreneceksiniz. Bu temel görevler için API'lere veya Python SDK'larına gerek yoktur.

Hedefler

Bu laboratuvarda şunları öğreneceksiniz:

• İstemleri kullanarak uygulama oluşturma
• Etkili istemler tasarlama
• İstem oluşturma ve istemleri yönetme
• Çok formatlı istemler kullanma

Kurulum ve şartlar

Laboratuvarı Başlat düğmesini tıklamadan önce

Buradaki talimatları okuyun. Laboratuvarlar süreli olduğundan duraklatılamaz. Start Lab'i (Laboratuvarı başlat) tıkladığınızda başlayan zamanlayıcı, Google Cloud kaynaklarının ne süreyle kullanımınıza açık durumda kalacağını gösterir.

Bu uygulamalı laboratuvarı kullanarak, laboratuvar etkinliklerini simülasyon veya demo ortamı yerine gerçek bir bulut ortamında gerçekleştirebilirsiniz. Bunu yapabilmeniz için size yeni, geçici kimlik bilgileri verilir. Bu kimlik bilgilerini laboratuvar süresince Google Cloud'da oturum açmak ve Google Cloud'a erişmek için kullanabilirsiniz.

Bu laboratuvarı tamamlamak için gerekenler:

• Standart bir internet tarayıcısına erişim (Chrome Tarayıcı önerilir)

Not: Bu laboratuvarı çalıştırmak için tarayıcıyı gizli modda (önerilen) veya gizli tarama penceresinde açın. Aksi takdirde, kişisel hesabınızla öğrenci hesabınız arasında oluşabilecek çakışmalar nedeniyle kişisel hesabınızdan ek ücret alınabilir.

• Laboratuvarı tamamlamak için yeterli süre (Laboratuvarlar başlatıldıktan sonra duraklatılamaz.)

Not: Bu laboratuvar için yalnızca öğrenci hesabını kullanın. Farklı bir Google Cloud hesabı kullanırsanız bu hesaptan ödeme alınabilir.

Laboratuvarınızı başlatma ve Google Cloud Console'da oturum açma

1. Laboratuvarı Başlat düğmesini tıklayın. Laboratuvar için ödeme yapmanız gerekiyorsa ödeme yöntemini seçebileceğiniz bir iletişim kutusu açılır. Soldaki "Laboratuvar ayrıntıları" panelinde şunlar yer alır:

   • "Google Cloud konsolunu aç" düğmesi
   • Kalan süre
   • Bu laboratuvarda kullanmanız gereken geçici kimlik bilgileri
   • Bu laboratuvarda ilerlemek için gerekebilecek diğer bilgiler

2. Google Cloud Console'u aç'ı tıklayın (veya Chrome Tarayıcı'yı kullanıyorsanız sağ tıklayıp Bağlantıyı gizli pencerede aç'ı seçin).

   Laboratuvar, kaynakları çalıştırır ve sonra "Oturum aç" sayfasını gösteren başka bir sekme açar.

   İpucu: Sekmeleri ayrı pencerelerde, yan yana açın.

   Not: Hesap seçin iletişim kutusunu görürseniz Başka bir hesap kullan'ı tıklayın.

3. Gerekirse aşağıdaki kullanıcı adını kopyalayıp Oturum açın iletişim kutusuna yapıştırın.

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   Kullanıcı adını "Laboratuvar ayrıntıları" panelinde de bulabilirsiniz.

4. İleri'yi tıklayın.

5. Aşağıdaki şifreyi kopyalayıp Hoş geldiniz iletişim kutusuna yapıştırın.

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   Şifreyi "Laboratuvar ayrıntıları" panelinde de bulabilirsiniz.

6. İleri'yi tıklayın.

   Önemli: Laboratuvarın sizinle paylaştığı giriş bilgilerini kullanmanız gerekir. Google Cloud hesabınızın kimlik bilgilerini kullanmayın. Not: Bu laboratuvarda kendi Google Cloud hesabınızı kullanabilmek için ek ücret ödemeniz gerekebilir.

7. Sonraki sayfalarda ilgili düğmeleri tıklayarak ilerleyin:

   • Hükümler ve koşulları kabul edin.
   • Geçici bir hesap kullandığınızdan kurtarma seçenekleri veya iki faktörlü kimlik doğrulama eklemeyin.
   • Ücretsiz denemelere kaydolmayın.

Birkaç saniye sonra Google Cloud konsolu bu sekmede açılır.

Not: Google Cloud ürün ve hizmetlerine erişmek için gezinme menüsünü tıklayın veya Arama alanına hizmetin veya ürünün adını yazın.

1. görev: İstemleri kullanarak uygulama oluşturun

Bu görevde, üretken yapay zeka asistanı tasarımlarınızı Vertex AI Studio'nun pratik kaynaklarını kullanarak çalışan prototiplere dönüştürmeyi öğreneceksiniz. Görev boyunca sigorta alanına odaklanacaksınız. Bir sigorta uzmanının risk analizi raporu hazırlamak için müşteri bilgilerini özetlemesini sağlayan bir istem oluşturmasına yardımcı olacak, ardından bu istemi basit bir uygulamaya dönüştüreceksiniz.

1. Google Cloud Console'da gezinme menüsüne () giderek Vertex AI > Vertex AI Studio > Overview (Genel Bakış) seçeneğini belirleyin.

2. Vertex AI menüsünün Vertex AI Studio bölümünde Create prompt'u (İstem oluştur) seçin. Bu işlem, istem düzenleyici sayfasını açar.

Kullanıcı arayüzü üç ana bölümden oluşur:

• System instructions (Sistem talimatları) (üstte): Modelin, istemlerden önce işlediği talimatlar kümesidir. Sistem talimatı, isteğin tamamına uygulanır. İsteme dahil edildiğinde birden fazla kullanıcı ve model yanıtı genelinde geçerli olur. Modele nasıl davranmasını ve istemlere nasıl yanıt vermesini istediğinizi belirtmek için sistem talimatlarını kullanmanızı öneririz.
• Configuration (Yapılandırma) (sağda): Bu bölümde modelleri (üçüncü taraf modeller de dahil) seçebilir, parametreleri yapılandırabilir, araçları (temellendirme gibi) kullanabilir ve gelişmiş seçenekleri ayarlayabilirsiniz.
• Prompt (İstem) (altta): Burada, çok formatlı özellikleri kullanan bir istem oluşturabilirsiniz.

3. Adsız istem sayfası yüklendikten sonra, sol üst köşedeki Untitled Prompt'u (Adsız istem) tıklayıp isteminizi Insurance Risk Summary - Prototype (Sigorta Riski Özeti - Prototip) olarak yeniden adlandırın.

4. Ana tuvaldeki System instructions (Sistem talimatları) metin kutusunu tıklayın ve yapay zeka asistanınıza sigorta senaryomuzla alakalı bir rol atamak için aşağıdaki istemi girin:

   You are an expert AI assistant for an insurance underwriting department. Your primary goal is to help underwriters by accurately and concisely summarizing client information and highlighting potential risk factors. Maintain a professional and objective tone. Focus only on the information provided in the prompt. Do not invent details.

5. Sistem talimatlarının altında, sayfanın alt kısmındaki ana istem alanına şunları yapıştırın:

   Customer Notes for 'SafeHarbor Warehousing': "The applicant is seeking coverage for their 50,000 sq ft warehouse. The business is 5 years old. The building is a concrete tilt-up structure, originally built in 2010. They store a variety of non-hazardous dry goods. Fire safety measures include a full sprinkler system, a centrally monitored fire alarm, and documented annual inspections by a certified third party. Security measures include a 24/7 centrally monitored burglar alarm, comprehensive security camera coverage of the interior and exterior, a fully fenced perimeter, and nightly patrols by a contracted security guard service. The company reports no major property or liability losses in their 5-year history. They have specifically asked to ensure their new automated shelving and retrieval system, installed last month, is adequately covered under the policy." Your Task: 1. Briefly summarize the key details of the 'SafeHarbor Warehousing' business and its existing safety measures. 2. Based *only* on the notes provided, identify any immediate questions an underwriter should ask or potential risk factors they should consider further. Present the summary first, then the questions/risk factors as bullet points.

6. Sağdaki Configuration (Yapılandırma) bölümünde:

   • modelinin seçildiğinden emin olun. Modeli değiştirmek için Switch model'ı (Modeli değiştir) tıklayabilirsiniz.
   • Daha önce bölgeyi ayarlamadıysanız Advanced (Gelişmiş) seçenekleri açın ve Region (Bölge) olarak seçeneğini belirleyin.

7. İstem giriş alanının sağ alt tarafındaki Submit (Gönder) düğmesini tıklayın (Ctrl + Enter kombinasyonunu da kullanabilirsiniz). Modelin yanıtını inceleyin.

8. Sayfanın üst kısmındaki Save (Kaydet) düğmesini tıklayın. "Save prompt" (İstemi kaydedin) iletişim kutusunda Insurance Risk Summary - Prototype (Sigorta Riski Özeti - Prototip) adı önceden doldurulmuş olmalıdır. Region'ın (Bölge) doğru olduğunu () onaylayın ve Save'i (Kaydet) tıklayın.

9. Şimdi de bu taslak istemi, prototip uygulamaya dönüştürmeyi inceleyelim. Sayfanın sağ üst kısmında Build with code (Kod ile oluştur) düğmesini tıklayın. Açılır menüden Deploy as app (Powered by Cloud Run) [Uygulama olarak dağıt (Cloud Run tarafından desteklenir)] seçeneğini belirleyin.

10. Açılan "Deploy to Cloud Run" (Cloud Run'a dağıtın) iletişim kutusunda:

    • Enable services (Hizmetleri etkinleştirin) uyarısı alırsanız hizmetleri (ör. Cloud Build API, Cloud Run API) etkinleştirmeniz gerekebilir. Gerekirse Enable'ı (Etkinleştir) tıklayın ve hizmetlerin etkinleştirilmesini bekleyin.
    • Uygulamanızı herkese açık olarak dağıtmak için Acknowledgement'ı (Bildirim) kontrol edin.
    • Create App'i (Uygulama Oluştur) tıklayın.

11. Ardından dağıtım işlemi başlar ve birkaç dakika sürebilir. Kullanıcı arayüzünde şuna benzer durum güncellemeleri görebilirsiniz:

12. İşlem tamamlandıktan sonra Manage web app (Web uygulamasını yönetin) kutusunda Close (Kapat) düğmesini tıklayın. Ardından, yeni dağıttığınız uygulamayı açmak için sayfanın sağ üst kısmındaki Build with code (Kod ile oluştur) düğmesini tekrar tıklayın. Açılır menüden Open app (Powered by Cloud Run) [Uygulamayı aç (Cloud Run tarafından desteklenir)] seçeneğini belirleyin. Bu işlemin ardından, oluşturduğunuz Vertex AI üretken yapay zeka uygulaması yeni bir tarayıcı sekmesinde açılır.

13. "Welcome to Vertex AI GenAI App!" (Vertex AI Üretken Yapay Zeka Uygulamasına Hoş Geldiniz) başlıklı bir sayfa ve bu sayfadaki "Insurance Risk Summary - Prototype" (Sigorta Riski Özeti - Prototip) adlı istem başlığı gösterilir.

14. "Chatbot" bölümünde, en alttaki "Type a message…" (Bir mesaj yazın…) giriş alanına yeni bir test mesajı girin. Örneğin:

    New Customer Inquiry: "Applicant 'Coastal Goods Delivery' has a fleet of 10 delivery vans, all equipped with GPS and telematics. They operate within a 100-mile radius of their depot. Drivers undergo annual safety training. They had one minor fender bender last year, no injuries, $1500 damages. What are the primary risk considerations?" Please summarize key points and identify potential risks.

15. Mesajınızı uygulamaya göndermek için "Gönder" okunu tıklayın.

16. Dağıttığınız üretken yapay zeka uygulamasının yanıtını inceleyin. Uygulama, mesajınızı Vertex AI Studio'da tanımladığınız mantık ve sistem talimatlarına göre işleyecektir.

Not: Uygulama sayfasındaki uyarıda belirtildiği gibi, bu uygulamaya varsayılan olarak kimlik doğrulaması yapılmadan erişilebilir. Üretim senaryosunda, uygun güvenlik ayarlarını yapılandırmanız gerekir. Bu laboratuvar deneme amaçlı olduğu için varsayılan ayarlar yeterlidir.

17. Tüm döngüyü tamamladınız:
    • Vertex AI Studio'da istem tasarladınız.
    • İsteminizi, Cloud Run'ı kullanarak sadece birkaç tıklamayla sunucusuz uygulama olarak dağıttınız.
    • Web arayüzü üzerinden üretken yapay zeka modelinizi doğrudan açıp uygulamanızı kullandınız. Tüm bunlar, Vertex AI Studio'nun üretken yapay zeka özelliklerinin hızlı bir şekilde prototip oluşturma ve uygulamanızı dağıtma konusundaki gücünü gösteriyor.

Hedefleri doğrulamak için Check my progress'i (İlerleme durumunu kontrol et) tıklayın.

Vertex AI Studio'da istem kullanarak uygulama oluşturun.

2. görev: Etkili istemler tasarlayın

1. görevde ilk istem için prototip oluşturdunuz. Bu görevde, üretken modellerden daha kesin, kontrollü ve yararlı çıkışlar elde etmek için gelişmiş istemler yazmayı ayrıntılı olarak inceleyeceğiz. Bu, istem mühendisliğinde temel bir beceridir. Sigortacılık örneğini kullanmaya devam edeceğiz. Bir talep belgesinden istediğiniz bilgileri çıkarmaya veya özetlerin kalitesini artırmaya çalışacaksınız.

Sıfır örnekli istem

Ayrıntılı istem tasarımının inceliklerini öğrenmeye başlamak için yeni bir istem oluşturacağız.

1. Ana Vertex AI Studio alanında olduğunuzdan emin olun. 1. görevdeki dağıtılmış uygulamanız hâlâ açıksa tarayıcı sekmesini kapatarak Google Cloud konsoluna dönün.

2. Gezinme menüsünde () Vertex AI > Vertex AI Studio > Create prompt'u (İstem oluştur) seçin.

3. "Prompt Samples"ın (İstem Örnekleri) gösterildiği yeni istem sayfasıyla başladıysanız sol üst köşedeki Untitled Prompt'u (Adsız İstem) tıklayıp Insurance Claim Data Extraction (Sigorta Talebi Verilerinin Ayıklanması) olarak yeniden adlandırın.

4. Bu bölümdeki senaryo hakkında birkaç bilgi: Sigorta eksperi, yeni bir taleple ilgili düzensiz notlar veya e-postalar alıyor. Önemli noktaları hızla ayıklayarak talep yönetim sistemine girmesi gerekiyor.

5. System instructions (Sistem talimatları) kutusuna şunları girin:

   You are an AI assistant specializing in parsing and extracting specific data points from unstructured insurance claim notifications. Your goal is to identify and list key information accurately. If a piece of information is not found, clearly state "Not found". Output the extracted information in a key: value format, with each key on a new line.

6. Ana istem alanına, aşağıdaki düzensiz talep örneğini yapıştırın:

   Claim Notification Received: "Hi team, just got a call from Mrs. Eleanor Vance, policy #POL458892. She reported a kitchen fire that occurred on May 12th, 2025, around 3 PM. The main damage seems to be to the oven and surrounding cabinets. She mentioned smoke damage in the kitchen and dining area too. She thinks the total damage might be around $7,500. Her contact is 555-0123. No injuries reported, thankfully." Extract the following: - Policy Number - Claimant Name - Date of Loss - Time of Loss - Type of Loss - Brief Description of Damage - Estimated Loss Amount - Injuries Reported

7. Sağdaki Configuration (Yapılandırma) bölümünde:

   • modelini seçin.
   • Gerçekçiliği yüksek, yaratıcılığı düşük sonuçlar elde etmek için Temperature'ı (Sıcaklık) 0.1 olarak ayarlayın.
   • Output token limit (Çıkış parçası sınırı) parametresini 1024 gibi makul bir sayıya ayarlayın.
   • Region'ın (Bölge) olarak ayarlandığından emin olun.

8. Submit (Gönder) ok düğmesini tıklayın. Çıkışı inceleyin. Giriş metninde açıklayıcı örnekler sağlanmadan yapılan bu ilk denemeye sıfır örnekli istem denir.

9. Sıfır örnekli isteme gelen yanıtı inceledikten sonra, istem alanını temizlemek için üstteki araç çubuğunda bulunan Clear (Temizle) simgesini tıklayın. Örnekler genellikle yeni bir istemde eklendiği için istem alanını temizlemeniz gerekir.

Az örnekli istem

Modelle birkaç örnek paylaşmak (az örnekli istem), özellikle bazı biçimlendirme veya ayrıntılı çıkarma görevlerinde modelin performansını önemli ölçüde artırabilir.

1. Prompt (İstem) bölümünün sağ alt tarafında Add Examples (Örnek ekle) () düğmesini tıklayın.

İstem için örnekler ekleyebileceğiniz yeni bir pencere açılır.

2. Açılan "Examples" (Örnekler) arayüzünde:

   • İlk örneğinizin INPUT (GİRİŞ) bölümüne aşağıdaki düzensiz notu yapıştırın:
   Claim Notification Received: "Email from John Sterling (policy POL77521) re: water damage at his shop. Happened sometime last night, May 10th, 2025. A pipe burst in the ceiling. Stockroom is flooded, some damage to inventory. He's not sure on the cost yet, maybe $5k-$10k? No one was there, so no injuries." Extract the following: - Policy Number - Claimant Name - Date of Loss - Time of Loss - Type of Loss - Brief Description of Damage - Estimated Loss Amount - Injuries Reported
   • İlk örneğinizin OUTPUT (ÇIKIŞ) kısmına aşağıdaki doğru biçimde düzenlenmiş ifadeyi yapıştırın:
   Policy Number: POL77521 Claimant Name: John Sterling Date of Loss: May 10th, 2025 Time of Loss: Night Type of Loss: Water damage Brief Description of Damage: Pipe burst in ceiling, stockroom flooded, some damage to inventory. Estimated Loss Amount: $5,000 - $10,000 Injuries Reported: No
   • Bu örneği kaydetmek ve ana isteme dönmek için Add examples (Örnek ekle) düğmesini tıklayın.

3. Sistem talimatlarını yeniden ekleme: İstem temizlendiğinde sistem talimatları da temizlenir. Sistem talimatlarını en üstteki "System instructions" (Sistem talimatları) kutusuna tekrar yapıştırın:

   You are an AI assistant specializing in parsing and extracting specific data points from unstructured insurance claim notifications. Your goal is to identify and list key information accurately. If a piece of information is not found, clearly state "Not found". Output the extracted information in a key: value format, with each key on a new line.

4. Yeni girişi ve istemi sağlayın:

   • Input (Giriş) alanına değer girin. Giriş alanına, modelin işlemesini istediğiniz orijinal talep bildirimini (Mrs. Eleanor Vance'in bildirimini) yapıştırın:
   Claim Notification Received: "Hi team, just got a call from Mrs. Eleanor Vance, policy #POL458892. She reported a kitchen fire that occurred on May 12th, 2025, around 3 PM. The main damage seems to be to the oven and surrounding cabinets. She mentioned smoke damage in the kitchen and dining area too. She thinks the total damage might be around $7,500. Her contact is 555-0123. No injuries reported, thankfully."

5. Giriş alanının altındaki Write your prompt here (İsteminizi buraya yazın) alanına, modele vereceğiniz talimatları gireceksiniz. Bu talimatlar, örnekleri rehber olarak kullanarak modelin girişle ilgili hangi görevleri gerçekleştireceğini belirtir. Aşağıdakileri girin:

   Extract the following data points from the provided claim notification: - Policy Number - Claimant Name - Date of Loss - Time of Loss - Type of Loss - Brief Description of Damage - Estimated Loss Amount - Injuries Reported

6. Yapılandırmalarınızın (Model, Sıcaklık, Parça Sınırı, Bölge) doğru şekilde ayarlandığından (ör. Sıcaklık 0.1) emin olun.

7. Submit (Gönder) ok düğmesini tekrar tıklayın. Bu yeni çıkışı önceki sıfır örnekli denemeyle karşılaştırın. Birden çok örnek ve düzenlenmiş giriş yöntemi kullanıldığında daha doğru ve düzenli bir çıkış elde edip etmediğinize dikkat edin.

Farklı istem yapılandırmalarını deneme

Şimdi, sağ taraftaki Configuration (Yapılandırma) panelindeki farklı parametrelerin modelin yanıtlarını nasıl etkileyebileceğini inceleyeceğiz. Birden çok örneğin yer aldığı "Insurance Claim Data Extraction" (Sigorta Talebi Verilerinin Ayıklanması) isteminizi etkinleştirin.

1. Temperature (Sıcaklık) denemesi yapın:

   • Açıklama: Sıcaklık, rastgeleliği belirler. Düşük değerler (ör. 0.0-0.2) çıkışı daha odaklı ve kontrollü hale getirir. Yüksek değerlerde (ör. 0.7-1.0) daha çeşitli veya yaratıcı yanıtlar alabilirsiniz.
   • Deneyin: Temperature (Sıcaklık) ayarını 0.7 olarak değiştirin. Submit'i (Gönder) tıklayın ve değişiklikleri inceleyin. Ardından Temperature (Sıcaklık) parametresini 0.1 olarak ayarlayın.

2. Output Token Limit'i (Çıkış Parçası Sınırı) kullanarak deneme yapabilirsiniz:

   • Açıklama: Bu ayar, modelin yanıtını oluştururken kullanabileceği maksimum parça (kelime parçası) sayısını belirler.
   • Deneyin: Output token limit'i (Çıkış parçası sınırı) çok küçük bir sayıya (ör. 20) ayarlayın. Submit'i (Gönder) tıklayın ve çıkışın uzunluğuna dikkat edin. Sınırı tekrar uygun bir değere (ör. 1024 veya varsayılan değere) ayarlayın.

3. Top-P (Üst-P) ile deneme yapın:

   • Açıklama: Üst-P (çekirdek örnekleme) de rastgeleliği belirler. Yalnızca birleşik olasılık kütlesi Üst-P değerini aşan, en olası parçaları dikkate alır. 1.0 değeri tüm parçaları dikkate alır. Üst-P değerini düşürmek (ör. 0.8), çıkışı daha odaklı hale getirir. Bu da sıcaklığı düşürmeye benzer.
   • Deneyin: Temperature (Sıcaklık) 0.1 değerindeyken (Üst-P'nin etkisini daha iyi gözlemlemek için sıcaklığı 0.5 gibi daha yüksek bir değere de ayarlayabilirsiniz.) Top-P'yi (Üst-P) 0.8 olarak ayarlayın. Submit'i (Gönder) tıklayın. Ardından, Top-P'yi (Üst-P) 1.0 olarak ayarlayıp Submit'i (Gönder) tıklayın ve değişimi inceleyin.

4. Advanced (Gelişmiş) yapılandırma panelindeki diğer ayarları kısaca gözden geçirebilirsiniz:

   • Safety Filter Settings (Güvenlik Filtresi Ayarları): Bu filtreler, zararlı içeriklerin engellenmesine yardımcı olmak için varsayılan olarak etkindir. Bu laboratuvarda varsayılan ayarları kullanacaksınız.

Hedefleri doğrulamak için Check my progress'i (İlerleme durumunu kontrol et) tıklayın.

Vertex AI Studio'da istem mühendisliği.

3. görev: İstem oluşturun ve istemleri yönetin

İyi çalışan isteminizle daha da iyi yanıtlar alıp alamayacağınızı görmek için talimatlarda veya model yapılandırmalarında değişiklik yapmak isteyebilirsiniz. Vertex AI Studio'nun "Compare" (Karşılaştır) özelliği tam olarak bunun için tasarlanmıştır. Bu bölümde, daha önce oluşturduğumuz istemi kullanacaksınız.

1. Ana Vertex AI Studio alanında olduğunuzdan emin olun. 1. görevdeki dağıtılmış uygulamanız hâlâ açıksa tarayıcı sekmesini kapatarak Google Cloud konsoluna dönün.

2. Yeni bir istem oluşturmak için gezinme menüsüne gidin. Gezinme menüsünde () Vertex AI > Vertex AI Studio > Create prompt'u (İstem oluştur) seçin.

3. Sol üst köşede Untitled Prompt'u (Adsız istem) tıklayıp bu yeni isteği Comparison Base - Restaurant Risks (Karşılaştırma Tabanı: Restoranlarla Bağlantılı Riskler) olarak yeniden adlandırın.

4. Aşağıdaki basit temel istemi oluşturun:

   • System instructions (Sistem talimatları) kutusuna şunları girin:
   You are an insurance risk analyst assistant. Your task is to identify potential risk factors from a given scenario. Be concise.
   • Ana istem alanına ["Write your prompt here" (İsteminizi buraya yazın) alanı] aşağıdakileri yapıştırın:
   Scenario: "The applicant, 'The Fiery Grill,' is a new upscale restaurant specializing in wood-fired oven pizzas and open-flame grilling. They have installed a brand new, custom-built fire suppression system for their cooking area, but it has not yet been certified by a third party. The restaurant plans to feature live acoustic music on weekend evenings and has a small, raised stage area. They also want to offer valet parking." Based on this scenario, list three primary risk factors an underwriter should consider.
   • Sağdaki Configuration (Yapılandırma) bölümünde:
     • modelini seçin.
     • Temperature'ı (Sıcaklık) 0.2 olarak ayarlayın.
     • Region'ın (Bölge) olarak ayarlandığından emin olun.

5. Submit (Gönder) ok düğmesini tıklayın. Modelin ilk yanıtını inceleyin.

6. Save (Kaydet) düğmesini tıklayın. Comparison Base - Restaurant Risks (Karşılaştırma Tabanı: Restoranlarla Bağlantılı Riskler) adını onaylayın ve kaydedin. Karşılaştırma iş akışlarında etkili bir şekilde kullanmak için genellikle istemleri kaydetmeniz gerekir. Bu adım özellikle, kaydedilmiş bir istemi daha sonra karşılaştırmayı planlıyorsanız önemlidir.

7. Comparison Base - Restaurant Risks (Karşılaştırma Tabanı: Restoranlarla Bağlantılı Riskler) istemine yanıt aldıktan sonra üstteki araç çubuğunda bulunan Compare (Karşılaştır) düğmesini tıklayın.

   Not: İstenirse Exit without saving'i (Kaydetmeden çık), ardından Continue'yu (Devam) tıklayın.

8. "Compare" (Karşılaştır) arayüzü açılır. Comparison Base - Restaurant Risks (Karşılaştırma Tabanı: Restoranlarla Bağlantılı Riskler) istemi, yapılandırmaları ve gelen son yanıt genellikle soldaki sütunda gösterilir.

İstem talimatlarını değiştirerek karşılaştırın

Bu adımda, talimatlarda yapılan değişikliklerin "The Fiery Grill" senaryosundaki çıkışı nasıl etkilediğini göreceksiniz. Compare (Karşılaştır) görünümünde, karşılaştırma pencerelerinde ayrı bir "System instructions" (Sistem talimatları) alanı olmayabilir. Bu durumda, sistem talimatlarını ana istemden önce eklemeniz gerekir.

1. Compare (Karşılaştır) arayüzünün orta kısmında veya ilk isteminizin sağ tarafında + Compare new prompt (Yeni istemi karşılaştır) düğmesini tıklayın.

2. Sağ tarafta yeni bir istem düzenleme bölmesi göreceksiniz.

3. Bu yeni (ikinci) istemi varyasyon olarak yapılandırın:

   • Sağdaki bölmede istem için ayrılan tek büyük metin kutusuna aşağıdaki talimatları ve senaryoyu yapıştırın:
   You are an expert insurance risk analyst assistant. Your task is to identify potential risk factors from a given scenario. For each risk factor, also briefly suggest a potential mitigation strategy or question for the underwriter. Be clear and structured. Scenario: "The applicant, 'The Fiery Grill,' is a new upscale restaurant specializing in wood-fired oven pizzas and open-flame grilling. They have installed a brand new, custom-built fire suppression system for their cooking area, but it has not yet been certified by a third party. The restaurant plans to feature live acoustic music on weekend evenings and has a small, raised stage area. They also want to offer valet parking." Based on this scenario, list three primary risk factors an underwriter should consider.
   • Bu varyasyon için yapılandırmalar:
     • Model ilk istemle aynı olmalıdır: .
     • Temperature (Sıcaklık) 0.2 değerinde kalsın.
     • Talimat değişikliğinin etkisini daha iyi görmek için diğer yapılandırmaları (ör. Parça sınırı, Bölge) ilk istemdekiyle aynı tutun.
     • Ekranı aşağı kaydırın ve Apply'ı (Uygula) tıklayın.

4. Sağdaki bölmede yeni istem varyasyonunun metni ve yapılandırmaları ayarlandıktan sonra Submit prompts (İstemleri gönder) düğmesini tıklayın. Düğme genellikle "Compare" (Karşılaştır) arayüzünün üst kısmında bulunur.

5. İstemler için yanıtların oluşturulmasını bekleyin. İki yanıtı yan yana inceleyin. İkinci istemde talimatların değiştirilmesi sonucunda strateji özeti sunulmuş mu veya soru sorulmuş mu?

6. Bunu yeni bir istem olarak kaydetmek için Save as new'u (Yeni olarak kaydet) tıklayın, ardından istediğiniz [Prompt name]'i (İstem adı) girin ve Save'i (Kaydet) tıklayın.

Farklı bir sıcaklık ayarı ile karşılaştırma

Şimdi de karşılaştırma bölmesini kullanarak modelin farklı sıcaklıklarda nasıl yanıtlar verdiğini inceleyeceğiz.

1. Sağdaki ikinci istem bölmesinin metin kutusunda:

   • İstem metni: Risk azaltmayla ilgili sistem talimatının yer almadığı orijinal sürüme döndürün. Sol bölmedeki Comparison Base - Restaurant Risks'te (Karşılaştırma Tabanı: Restoranlarla Bağlantılı Riskler) yer alan isteminizi kopyalayıp yapıştırın:
   Scenario: "The applicant, 'The Fiery Grill,' is a new upscale restaurant specializing in wood-fired oven pizzas and open-flame grilling. They have installed a brand new, custom-built fire suppression system for their cooking area, but it has not yet been certified by a third party. The restaurant plans to feature live acoustic music on weekend evenings and has a small, raised stage area. They also want to offer valet parking." Based on this scenario, list three primary risk factors an underwriter should consider.

   *Karşılaştır görünümünde bu bölme için sistem talimatı kutusu yoksa veya "You are an insurance risk analyst assistant..." sistem talimatları silinmişse buraya bu talimatların eklendiğinden emin olun. Bunun yerine, istemlerinize uyuyorsa sol bölmedeki orijinal sistem talimatlarını kullanabilirsiniz.

   

2. Metin kutusunun altındaki ikinci istem bölmesinde kalem simgesiyle gösterilen Edit'i (Düzenle) tıklayın:

   • Yapılandırma değişikliği: Bu ikinci istem bölmesinin yapılandırma ayarlarında Temperature'ı (Sıcaklık) 2.0 olarak değiştirin. Modelin olduğundan emin olun.
   • Ekranı aşağı kaydırın ve Apply'ı (Uygula) tıklayın.

3. Submit prompts'ı (İstemleri gönder) tekrar tıklayın.

4. Yanıtlardaki farklılıkları inceleyin. İkinci istemdeki yüksek sıcaklık (2.0), 0.2 sıcaklığındaki çıkışa kıyasla risk faktörleri listesinin daha az odaklı, daha spekülatif veya önemli ölçüde farklı olmasına neden olmuş mu? Not: Bu kadar yüksek bir sıcaklık ayarı kullanmak tutarsız veya alakasız çıkışlara yol açabilir. Yine de farkları görebilmek için bu ayarı kullanıyoruz.

5. Değişiklikleri güncellemek için ikinci istem bölmesinin altındaki Update (Güncelle) düğmesini tıklayın.

Farklı modelleri ve yapılandırmaları karşılaştırma

Şimdi, temel modelinizi farklı modelle ve ayarlarla karşılaştırarak yanıtların mantık veya stil bakımından ne kadar farklı olduğunu inceleyeceksiniz.

1. Sağdaki ikinci istem bölmesinin metin kutusunda:

   • İstem metni: Orijinal "Fiery Grill" senaryosunu kullanın ve Comparison Base - Restaurant Risks'teki (Karşılaştırma Tabanı: Restoranlarla Bağlantılı Riskler) gibi (sol bölme) üç risk faktörü isteyin. (Temel sistem talimatlarını bu pencerede de kullanmalısınız. Gerekirse talimatları kendiniz ekleyin veya kullanıcı arayüzünden eklenip eklenmediğini kontrol edin.)

2. Metin kutusunun altındaki ikinci istem bölmesinde kalem simgesiyle gösterilen Edit'i (Düzenle) tıklayın:

   • Bu varyasyonda uygulanacak yapılandırma değişiklikleri:
     • Bu bölmenin model açılır menüsünden Model olarak seçeneğini belirleyin.
     • Temperature'ı (Sıcaklık) 0.2 olarak ayarlayın.
     • Output token limit (Çıkış parçası sınırı) değerini 65535 (veya kullanıcı arayüzünde bu model için izin verilen maksimum değer) olarak ayarlayın.
     • Ekranı aşağı kaydırın ve Apply'ı (Uygula) tıklayın.

3. Submit prompts'u (İstemleri gönder) tıklayın.

4. Yanıtları inceleyin. (sol bölme) ile (sağ bölme) çıkışlarını karşılaştırın.

Belirlenen risk faktörleri, verilen ayrıntılar, yanıtın yapısı veya senaryodaki mantıkla ilgili farklılıklara dikkat edin.

5. Yeni değişiklikleri kaydetmek için ikinci istem bölmesinin altında bulunan Update (Güncelle) düğmesini tıklamayı unutmayın.

Diğer karşılaştırma seçenekleri (kısa tanıtım)

Vertex AI Studio'da karşılaştırma yapmak üzere istem eklemenin birçok farklı yolu bulunur.

1. Karşılaştırma için "yeni istem" eklediğiniz alanda + Compare saved prompt (Kaydedilen istemle karşılaştır) düğmesi yer alır.

   • Bu düğmeyi tıkladıktan sonra, "Prompt Management" (İstem Yönetimi) bölümünde önceden kaydettiğiniz istemlerden birini seçebilir ve karşılaştırabilirsiniz. Not: Kullanıcı arayüzünde belirtildiği gibi (ve "etkileşim geçmişinin" kapsamını netleştirmek için) istemle karşılaştırma sınırlamalara tabidir. Örneğin; sohbet istemleri, medyalı istemler veya birden fazla mesajın yer aldığı etkileşim geçmişi içeren istemler desteklenmez.

2. + Ground truth (Gerçek doğrular) düğmesini de görebilirsiniz.

   • Bu özellik, isteminiz için "ideal" veya "kusursuz" olduğunu düşündüğünüz bir yanıt girmenize olanak tanır. Gerçek doğru yanıtlar sağlanmışsa sistem daha ayrıntılı değerlendirme metrikleri sunabilir. Bu metrikler ileri düzey istem testlerinde yararlı olabilir ancak bu giriş düzeyindeki laboratuvarın kapsamı dışındadır. Bu laboratuvar kapsamında görsel olarak yan yana karşılaştırma yeterlidir.

3. "Compare" (Karşılaştır) görünümünden çıkıp ana istem düzenleme arayüzüne dönmek için (ör. tercih ettiğiniz sürüm üzerinde çalışmaya devam etmek için) "Compare" (Karşılaştır) arayüzünün sol üst tarafındaki geri okunu tıklayın.

Prompt Management (İstem Yönetimi)

Farklı talimatları, örnekleri ve yapılandırmaları denerken çalışmanızı kaydetmeniz çok önemlidir. İstemleri kaydetmenin bazı yararları şunlardır:

• Denemelerinizi düzenleyebilirsiniz.
• Etkili istemlerinizi kolayca yeniden kullanabilirsiniz.

Vertex AI Studio'nun Prompt Management (İstem Yönetimi) özelliği bu amaçlarla geliştirilmiştir.

İstemlerinizi kaydetme

Karşılaştırma alıştırmalarınızdan bir istem varyasyonunu veya "Insurance Claim Data Extraction" (Sigorta Talebi Verilerinin Ayıklanması) isteminizin daha iyi bir sürümünü kaydetmek istediğinizi varsayalım.

1. Kaydetmek istediğiniz istem, ana istem düzenleme arayüzünde etkin hâlde olmalıdır [ör. "Compare" (Karşılaştır) görünümünden yeni çıkmış ve beğendiğiniz bir sürümü açık bırakmış olabilirsiniz veya Comparison Base - Restaurant Risks (Karşılaştırma Tabanı: Restoranlarla Bağlantılı Riskler) isteminde olabilirsiniz].

2. İsteminizi daha önce kaydettiyseniz üstteki araç çubuğunda Autosave (Otomatik kayıt) düğmesini görürsünüz. İstemi ilk kez kaydettiğinizde Autosave (Otomatik kayıt) varsayılan olarak etkindir. Bu özelliği devre dışı bırakmak istiyorsanız düğmeyi tıklayıp Turn off Autosave'i (Otomatik kaydı devre dışı bırak) seçebilirsiniz.

Prompt Management'a (İstem Yönetimi) erişme

Kayıtlı istemleri Prompt Management'ta (İstem Yönetimi) yönetebilirsiniz.

1. Yeni bir istem oluşturmak için gezinme menüsüne gidin. Gezinme menüsünde () Vertex AI > Vertex AI Studio > Prompt Management'ı (İstem Yönetimi) seçin.

2. Kaydettiğiniz istemlerin listesini göreceksiniz. Bu listede genellikle istemlerin adları, medyaları, modeli ve son değiştirilme tarihleri yer alır.

3. Bu sayfada kayıtlı istemlerinizi görüntüleyebilir, silebilir veya dışa aktarabilirsiniz. Ayrıca istemlerinizi iyileştirmek için optimizasyon araçlarına erişebilirsiniz.

Hedefleri doğrulamak için Check my progress'i (İlerleme durumunu kontrol et) tıklayın.

İstemleri karşılaştırın, değerlendirin ve yönetin.

4. görev: Gemini ile çok formatlı istemleri kullanın

Bu görevde, Vertex AI Studio'daki ana istem arayüzünü Gemini modeliyle kullanarak görüntü analiz edecek ve bu görüntüden bilgi ayıklayacaksınız. Bu bölümde; açıklama, metin ayıklama ve görsel içeriğe dayalı soru yanıtlama gibi çeşitli analiz görevlerine uygun istem tasarlama yöntemleri anlatılmaktadır.

1. Google Cloud konsolundaki gezinme menüsünde () Vertex AI > Vertex AI Studio > Create prompt'u (İstem oluştur) seçin.

2. Sol üstte Untitled Prompt'u (Adsız istem) tıklayıp isteminizi Timetable Image Analysis (Zaman Çizelgesi Görseli Analizi) olarak yeniden adlandırın.

3. Sağdaki Configuration (Yapılandırma) panelinde:

   • modelinin seçildiğinden emin olun. Modeli değiştirmek için Switch model'ı (Modeli değiştir) tıklayabilirsiniz.
   • Advanced (Gelişmiş) seçenekleri açın ve Region (Bölge) olarak seçeneğini belirleyin.

4. Örnek zaman çizelgesi görselini yerel makinenize indirin:

   • Aşağıdaki görseli sağ tıklayıp kaydedin:

5. Sayfanın alt kısmındaki Prompt (İstem) bölümünde Insert Media (Medya Ekle) () düğmesini tıklayın. Bu düğme genellikle istem giriş alanının sağ tarafında bulunur.

6. Görüntülenen Select source (Kaynak seçin) menüsünde Upload'u (Yükle) tıklayın, ardından az önce indirdiğiniz zaman çizelgesi görselini seçin. Görsel doğrudan istem giriş alanında görünür.

Not: Medya içeriklerinizin kaynağını belirtmek için kullanabileceğiniz birkaç seçenek vardır. Bunlar genellikle Upload (Yükle), By URL (URL ile) dosya yükleme, Cloud Storage'dan veya Google Drive'dan içe aktarma ve YouTube videosu ile bağlantı kurmaktır. Bu laboratuvarda, doğrudan yükleme yöntemine odaklanacağız.

7. Modelimizden görüntü üzerinde birkaç işlem yapmasını isteyebiliriz. İstem giriş alanına eklediğiniz görselin altına şu istemi yapıştırın:

1. Provide a concise title for this image (under 5 words). 2. Describe the image in one or two sentences. 3. Extract all visible text from the image. Present the flight schedule as a clearly formatted list with columns for "Time" and "City".

8. Submit (Gönder) ok düğmesini (istem bölümünün sağ alt tarafında) tıklayın ve modelin yanıtını inceleyin.

9. Ayıklanan bilgilere dayalı bir soru sorabilirsiniz. Önceki metin istemini aşağıdakiyle değiştirin ancak görsel kalsın:

Based on the flight schedule shown in the image, what percentage of the listed flights depart before 11:30 AM? Show your calculation if possible.

10. Submit (Gönder) ok düğmesini tıklayın ve yanıtı inceleyin.

11. Sıcaklığın yanıtlara etkisini inceleyebiliriz. Sağdaki Configuration (Yapılandırma) panelinde:

    • Temperature (Sıcaklık) parametresini 0.8 olarak ayarlayın.
    • 9. adımdaki istemin aynısını tekrar gönderin ("Based on the flight schedule... percentage...").
    • Açıklamanın stili, güven düzeyi veya ayrıntı seviyesi değişmiş olabilir.
    • Değişiklikleri gözlemledikten sonra, daha öngörülebilir yanıtlar almak için Temperature'ı (Sıcaklık) daha düşük bir değere (ör. 0.2) ayarlayın.

Not: Sıcaklık, rastgeleliği belirler. Düşük değerler (ör. 0.0-0.2) doğruluk açısından daha güvenilirdir. Yüksek değerler (ör. 0.7 ve üzeri) daha çeşitli veya yaratıcı yanıtlar elde etmenizi sağlar. Bu da hassas veri ayıklama veya analiz görevleri için uygun olmayabilir.

12. Denemenizden memnun kaldığınızda çalışmanızı kaydedin. Üstteki araç çubuğunda Save'i (Kaydet) tıklayın.
    • Timetable Image Analysis (Zaman Çizelgesi Görseli Analizi) adı önceden doldurulmalıdır.
    • Region'ın (Bölge) olarak ayarlandığından emin olun.
    • Diyalog kutusunda Save'i (Kaydet) tıklayın.

Not: Save'i (Kaydet) tıkladıktan hemen sonra başka bir sayfaya geçmeden önce talimatın kaydedilmesini bekleyin.

Hedefleri doğrulamak için Check my progress'i (İlerleme durumunu kontrol et) tıklayın.

Vertex AI Studio'da Gemini ile görselleri analiz edin.

5. görev: Vertex AI Media Studio'yu keşfedin

Vertex AI Studio, metin araçlarının ötesinde, doğrudan metin istemlerinden çeşitli medya türleri oluşturabileceğiniz veya medyalarınızı iyileştirebileceğiniz güçlü araçlar sunar. Bu görevde görsel, video ve ses oluşturmayı öğreneceksiniz.

1. Vertex AI Studio'da olduğunuzdan emin olun. Vertex AI Studio'da değilseniz gezinme menüsüne () giderek Vertex AI > Vertex AI Studio > Media Studio'yu seçin. Sayfa aşağıdaki gibi görünmelidir:

Imagen ile görsel oluşturma

Görsel oluşturarak başlayacağız.

1. Media Studio açılış sayfasında "Start with a text prompt" (Metin istemiyle başlayın) bölümünün altında Imagen - Generate images'ı (Imagen - Görsel oluştur) tıklayın.

2. Alttaki metin istem alanına açıklayıcı bir istem girin. Örneğin:

   A close-up, photorealistic image of a single honeybee collecting pollen from a vibrant purple lavender flower, with a softly blurred garden background.

3. Sağdaki Settings (Ayarlar) panelinde:

   • Model'in Imagen 4 (veya mevcut en yeni Imagen modeli) olarak ayarlandığından emin olun.
   • Aspect ratio'yu (En-boy oranı) 1:1 olarak ayarlayın.
   • İlk görsel için Number of results'ı (Sonuç sayısı) 4 olarak ayarlayın.
   • Safety (Güvenlik) ayarlarını [ör. Person generation (Kişi oluşturma), Safety filter threshold (Güvenlik filtresi eşiği)] inceleyin ve varsayılan ayarlarda bırakın veya bu örnekteki kişi odaklı olmayan istem için tercih ettiğiniz şekilde ayarlayın.

4. İstem alanının sağ alt tarafındaki Submit (Gönder) düğmesini tıklayın.

5. Oluşturulan görseller birkaç dakika sonra ana alanda gösterilir.

6. Oluşturulan görsel küçük resimlerinden birini tıklayarak ayrıntılı görünümü açın.

7. Sağdaki Image details (Görsel ayrıntıları) bölümünde:
   • Inpaint (maske kullanarak öğe ekleme/kaldırma), Outpaint (görüntüyü genişletme) ve görsel iyileştirme için kullanılabilecek Export image (Görsel dışa aktarma) gibi yapay zeka işlemlerini inceleyin.
   • SynthID detected (SynthID bulundu) ifadesinin yeşil onay işaretiyle görünüp görünmediğine bakın.
   • (İsteğe bağlı): Inpaint veya Outpaint seçeneklerinden birini seçip bunları kullanarak Imagen özelliklerini keşfedin.

SynthID nedir?

Google DeepMind tarafından geliştirilen SynthID, yapay zekayla üretilmiş görsellerin piksellerine doğrudan dijital filigran yerleştiren bir teknolojidir. Bu filigran, insan gözüyle fark edilemeyecek ancak algoritma tarafından algılanabilecek şekilde tasarlanmıştır. Filigranın amacı, görseller daha sonra sıkıştırılsa veya filtre uygulansa bile yapay zekayla üretilip üretilmediklerinin anlaşılmasına yardımcı olmak, şeffaflığı ve sorumlu yapay zeka uygulamalarını desteklemektir.

Hedefleri doğrulamak için Check my progress'i (İlerleme durumunu kontrol et) tıklayın.

Vertex AI Media Studio'yu keşfedin.

Chirp ile ses oluşturma (isteğe bağlı)

Yapay zeka tarafından üretilen seslerin dünyasını keşfetmek istiyorsanız:

1. En soldaki küçük dikey araç çubuğunda, mikrofona benzeyen ses simgesini tıklayarak ses oluşturma aracına geçin. Bu işlem Chirp arayüzünü açar.

2. Projenizde Cloud Text-to-Speech API etkin değilse bu API'yi etkinleştirmeniz istenebilir. Bu durumda Enable'ı (Etkinleştir) tıklayın ve API'nin etkinleştirilmesini bekleyin. Bu işlem biraz zaman alabilir.

3. Arayüz hazır olduğunda, en alttaki metin istemleri alanına sentezlemek istediğiniz metni girin. Örneğin:

Welcome to the world of generative AI on Google Cloud

4. Sağdaki Settings (Ayarlar) panelinde:

   • Model'i seçin (ör. Chirp 3. HD Voices).
   • Tercih ettiğiniz dili Language bölümünden seçin (ör. English (US)).
   • Açılır listeden bir ses seçin. Sesleri dinleyerek deneyebilirsiniz.
   • Dilerseniz Advanced options bölümünde gelişmiş ayarları (varsa) inceleyebilirsiniz.

5. Submit (Gönder) düğmesini tıklayın.

6. İşlem tamamlandıktan sonra, oluşturulan sesi doğrudan arayüzde oynatabilirsiniz.

Tebrikler!

Tebrikler! Bu laboratuvarda, Vertex AI Studio'yu kullanarak bir sigorta senaryosu için üretken yapay zeka uygulaması prototipi oluşturdunuz. İlk tasarımdan dağıtıma, gelişmiş istem mühendisliğinden karşılaştırmaya kadar tüm adımları başarıyla tamamladınız. Çeşitli analitik görevler için metin çıkışlarını iyileştirme alıştırması yaptınız. Görsel, video ve ses üretmenizi sağlayan çok formatlı özelliklerin heyecan verici dünyasını keşfettiniz. Bu temel beceriler, Google Cloud'da daha da karmaşık üretken yapay zeka çözümleri geliştirmenize yardımcı olacak.

Sonraki adımlar/Daha fazla bilgi

• Vertex AI Model Garden'ın resmi belgelerini inceleyerek keşfettiğiniz üretken yapay zeka modellerinin (ör. metin ve görsel analizi için Gemini, Imagen, Veo ve Chirp) özelliklerini daha ayrıntılı inceleyin.
• En iyi uygulamalar ve ileri düzey teknikler için Google Cloud'un kapsamlı istem tasarımı stratejileri kılavuzunu inceleyerek istem mühendisliği becerilerinizi geliştirin.
• Vertex AI SDK'larının belgelerini inceleyerek üretken yapay zeka işlevlerini uygulamalarınıza entegre etmeyi ve otomatikleştirmeyi öğrenin.
• Google Cloud Öğrenim Merkezi'ndeki üretken yapay zeka laboratuvarları ve kursları ile öğrenme yolculuğunuza devam edin.

Google Cloud eğitimi ve sertifikası

...Google Cloud teknolojilerinden en iyi şekilde yararlanmanıza yardımcı olur. Derslerimizde teknik becerilere odaklanırken en iyi uygulamalara da yer veriyoruz. Gerekli yetkinlik seviyesine hızlıca ulaşmanız ve öğrenim maceranızı sürdürebilmeniz için sizlere yardımcı olmayı amaçlıyoruz. Temel kavramlardan ileri seviyeye kadar farklı eğitim programlarımız mevcut. Ayrıca, yoğun gündeminize uyması için talep üzerine sağlanan, canlı ve sanal eğitim alternatiflerimiz de var. Sertifikasyonlar ise Google Cloud teknolojilerindeki becerilerinizi ve uzmanlığınızı doğrulamanıza ve kanıtlamanıza yardımcı oluyor.

Kılavuzun Son Güncellenme Tarihi: 4 Temmuz 2025

Laboratuvarın Son Test Edilme Tarihi: 4 Temmuz 2025

Telif Hakkı 2025 Google LLC. Tüm hakları saklıdır. Google ve Google logosu, Google LLC şirketinin ticari markalarıdır. Diğer tüm şirket ve ürün adları ilişkili oldukları şirketlerin ticari markaları olabilir.