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使用 BigQuery 创建嵌入、向量搜索和 RAG
Earned Mar 17, 2026 EDT
使用智能体开发套件 (ADK) 构建智能体
Earned Feb 26, 2026 EST
优化智能体行为
Earned Feb 20, 2026 EST
使用智能体开发套件 (ADK) 打造您的首个智能体
Earned Feb 20, 2026 EST
智能体基础知识
Earned Feb 20, 2026 EST
大型语言模型简介
Earned Mar 9, 2024 EST
本课程探讨 BigQuery 中用于减轻 AI 幻觉的检索增强生成 (RAG) 解决方案。BigQuery 引入了 RAG 工作流，其中涵盖了创建嵌入、搜索向量空间和生成更优质的回答。本课程解释了这些步骤背后的概念原理，以及这些步骤在 BigQuery 中的实际实施过程。学完本课程后，学员将能够使用 BigQuery 和生成式 AI 模型（如 Gemini）以及嵌入模型来构建 RAG 流水线，以解决在具体情况下遇到的 AI 幻觉问题。
本结构化课程面向对使用智能体开发套件 (ADK) 构建智能体感兴趣的开发者。它结合了实操体验、核心概念和实际应用，旨在提供 ADK 的全面使用指南。您还可以加入我们的 Google Cloud 专家和同行社区，提出问题、讨论答案，并与开发您日常使用的产品的 Google 员工交流互动。
您已经创建了自己的第一个智能体，现在是时候更进一步了。在本课程中，您将通过学习应用高级指令、模型选择、规划功能以及结构化输出模式来精进技能，将基础 AI 智能体升级为一个精确、专业的智能助理。加入社区论坛，提出问题并参与讨论
使用 Google 的智能体开发套件 (ADK) 构建、配置和运行您的第一个 AI 智能体，将您对智能体的理解转化为实际应用。 在本实操课程中，您将设置一个完整的 ADK 开发环境，使用 Python 代码和 YAML 配置两种方式创建智能体，并通过多个界面运行智能体。您还将学习定义智能体行为的核心参数，将您在课程 1 中学到的知识应用到实际代码中。
本课程将介绍 AI 智能体的基础知识，并探讨智能体在现实世界中的价值所在。它为想要从自主、目标导向行为的角度理解 AI 系统的开发者、架构师和技术决策者奠定了基础。
这是一节入门级微学习课程，探讨什么是大型语言模型 (LLM)、适合的应用场景以及如何使用提示调整来提升 LLM 性能，还介绍了可以帮助您开发自己的 Gen AI 应用的各种 Google 工具。