01
使用 Vertex AI 的 Gemini API，執行多模態檢索增強生成 (RAG) 功能
本實驗室將說明如何使用 Vertex AI 的 Gemini API，執行多模態檢索增強生成 (RAG) 功能。
Google Cloud Next 2025
Get a head start on Google Cloud Next 2025 with a learning path designed for all skill levels. Explore core topics like data analytics, machine learning, and security through hands-on labs, building practical experience and confidence. A great path for developers looking to boost their skills before and after the event.
02
Custom Document Extraction with Document AI Workbench
In this lab, you will create and train a Custom Document Extractor that processes W-2 (US tax form) documents.
03
開始使用 Vertex AI Studio
在本實驗室中，您將瞭解如何透過 Vertex AI Studio 和 Gemini 的多模態功能，建立提示詞及對話。
04
Gemini 2.0 Flash 簡介
在本實驗室中，您將瞭解如何透過 Vertex AI 的 Gemini API 及 Google Gen AI SDK for Python 使用 Gemini 2.0 Flash 模型。
05
利用 Gemini 2.0 生成及執行 Python 程式碼簡介
在本實驗室中，您將瞭解如何透過 Gemini 2.0 Flash 模型，利用 Vertex AI 中的 Gemini API 和 Google Gen AI SDK for Python 生成及執行程式碼。
06
Introduction to Vertex AI Embeddings: Text and Multimodal
In this lab, you will explore the Vertex AI Embeddings API for both Text and Multimodal (Images and Video) use cases.
07
在 Cloud Run 使用 Gemini API 建構對話應用程式
在本實驗室，您將在 Cloud Run 建構及部署採用 Gemini 模型的 AI 對話應用程式。
08
Build a DIY Multimodal Question Answering System with Vertex AI
In this lab, you will learn how to build a question answering system that understands both text and images with Vertex AI.
09
在 Cloud Run 部署已整合 Gemini Pro 的 Streamlit 應用程式
在本研究室中，您將瞭解如何在 Cloud Run 部署已整合 Gemini Pro 的 Streamlit 應用程式。
10
搭配使用 SQL，運用 Gemini 分析顧客評論
瞭解如何搭配使用 BigQuery 機器學習和遠端模型 (Gemini)，以 SQL 分析顧客評論。
11
使用 Gemini in BigQuery 開發程式碼
在本實驗室中，您將瞭解如何在 BigQuery 使用 Gemini 的程式碼生成、說明與建議功能。
12
Explore Data with Gemini in BigQuery
在這個實驗室，您將瞭解如何搭配 Gemini in BigQuery 使用資料表探索工具和資料深入分析功能。
13
透過 BigQuery 建立 RAG 應用程式
在這個實驗室，您會瞭解如何依據嵌入項目建立 RAG pipeline、執行向量搜尋，以及如何使用 Gemini in BigQuery 生成回覆。
14
Build a BI Dashboard Using Looker Studio and BigQuery
In this lab, you will learn how to build a BI dashboard with Looker Studio as the front end, powered by BigQuery on the back end.
15
Loading Data into Cloud SQL
In this lab, you import data from CSV text files into Cloud SQL and then carry out some basic data analysis using simple queries.
16
Cloud Spanner - Database Fundamentals
In this lab, you perform basic administrative tasks within a Cloud Spanner instance.
17
Migrating to AlloyDB from PostgreSQL Using Database Migration Service
In this lab, you migrate a stand-alone PostgreSQL database (running on a virtual machine) to AlloyDB for PostgreSQL using a continuous Database Migration Service job with VPC peering for connectivity.
18
Debugging Apps on Google Kubernetes Engine
This lab teaches you how logging works on GKE and some best practices for log collection by going through some common logging use cases.
19
Continuous Delivery with Google Cloud Deploy
Create a delivery pipeline using Google Cloud Deploy, create a release for a basic application, and promote the application through a series of Google Kubernetes Engine targets
20
Analyze BigQuery Usage with Log Analytics
Use Log Analytics for in-depth usage logs analysis through SQL querires from the Cloud Logging page.
21
Building a High-throughput VPN
In this lab you learn how to create a secure, high-throughput VPN and test the speed.
22
透過 Kubernetes 自動化調度管理雲端資源
在本研究室中，您將瞭解如何使用 Google Kubernetes Engine 佈建完整的 Kubernetes 叢集、使用 kubectl 部署及管理 Docker 容器，以及使用 Kubernetes 的 Deployment 和 Service 將應用程式拆解成微服務。
23
Creating Cross-region Load Balancing
This lab demonstrates how to create an HTTP(S) load balanced that forwards traffic to instances in two different regions.
24
使用基礎架構即程式碼工具 Terraform
這個實作研究室將帶您瞭解，如何在雲端環境中使用 Terraform 建構、變更、佈建及刪除基礎架構。
25
網路基本概念 - Networking
瞭解如何設定網路、新增 3 個子網路，接著套用防火牆規則。
26
VPC Networking Fundamentals
In this lab you create an auto-mode VPC network with firewall rules and 2 VM instances, then explore the connectivity for the VM instances.
27
在 Google Cloud 上使用 Dataflow 和 BigQuery 處理 ETL 作業 (Python)
在本實驗室中，您將建構數個資料 pipeline，從公開資料集擷取資料並轉換至 BigQuery。
28
Gmail Sentiment Analysis with Gemini and Vertex AI
In this lab you build a Google Workspace add-on that uses Gemini and Vertex AI to analyze Gmail sentiment, automatically labeling negative emails for prioritized handling.