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在 Google Cloud 打造生成式 AI 應用程式

Google Cloud Training

本課程將帶您瞭解生成式 AI 應用程式，以及如何使用提示設計和檢索增強生成 (RAG)，透過 LLM 建構強大的應用程式。我們也會介紹可用於正式環境的生成式 AI 應用程式架構。您將建構採用 LLM 和 RAG 的對話應用程式。

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Google AI App Builder

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What's inside

Syllabus

生成式 AI 應用程式

本單元將介紹生成式 AI 應用程式，以及可運用生成式 AI 的應用程式類型。您也會瞭解 Google 提供的基礎模型，以及在應用程式使用生成式 AI 的挑戰。

提示

本單元將介紹生成式 AI 提示。提示是提交給語言模型的自然語言要求，用來要求回覆。您可以自行設計提示，調整模型的回覆品質。

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Activities

Coming soon We're preparing activities for 在 Google Cloud 打造生成式 AI 應用程式. These are activities you can do either before, during, or after a course.

Career center

Learners who complete 在 Google Cloud 打造生成式 AI 應用程式 will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:

生成式人工智慧應用程式開發人員

作為一名生成式人工智慧應用程式開發人員，您的核心職責是設計、建構和部署利用大型語言模型 (LLM) 的創新應用程式。此課程將引導您如何在 Google Cloud 環境中，運用生成式 AI 建立出色的互動式應用程式，這對於此職位至關重要。您將學習提示設計技巧以優化模型回應，並深入瞭解檢索增強生成 (RAG) 技術，以提高基礎模型的準確性。課程中實作建構採用 LLM 和 RAG 的對話應用程式的經驗，直接對此角色所需的能力提供實踐基礎，讓您能夠將理論知識轉化為實際、可部署的解決方案。

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提示工程師

提示工程師是專門設計和優化語言模型輸入的角色，以確保模型產生所需的高品質輸出。本課程設有專門的「提示」單元，深入介紹生成式 AI 提示的原理，以及如何透過精確設計來調整模型的回覆品質，這對於提示工程師而言是不可或缺的知識。您將在 Vertex AI Studio 中動手操作，探索 Gemini 的多模態功能，並練習設計提示和生成對話，這些實踐經驗對於精進作為提示工程師所需的能力至關重要，讓您能有效地引導大型語言模型，達成特定的應用目標。

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機器學習工程師

機器學習工程師負責設計、建構、部署和維護機器學習系統。生成式人工智慧是機器學習領域的一個快速發展且關鍵的子集，因此本課程對此角色有極高的相關性。透過本課程，您將學習如何在 Google Cloud 上運用生成式 AI 和大型語言模型 (LLM) 開發應用程式，並掌握提示設計和檢索增強生成 (RAG) 等關鍵技術，這些都是現代機器學習系統的重要組成部分。課程中關於在正式環境中部署生成式 AI 應用程式架構的討論，有助於機器學習工程師不僅在模型開發上，也在確保其解決方案的穩定性和可擴展性上獲得成功。

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大語言模型開發人員

作為大語言模型開發人員，您的主要任務是利用大型語言模型 (LLM) 的強大功能，建構各種應用程式和服務。本課程深入探討如何在 Google Cloud 上運用 LLM 開發生成式 AI 應用程式，這對於此職位來說是極為相關的。您將學習如何透過提示設計來優化 LLM 的表現，並掌握檢索增強生成 (RAG) 技術，該技術能有效提升模型的回覆準確性，使其能依據外部知識來源提供更豐富的資訊。課程中實作建構採用 LLM 和 RAG 的對話應用程式的環節，直接為大語言模型開發人員提供了寶貴的實踐經驗。

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對話式人工智慧開發人員

對話式人工智慧開發人員專注於建構能夠理解和回應自然語言的聊天機器人、虛擬助手或其他對話式介面。本課程的最終單元「建構採用 LLM 和 RAG 的對話應用程式」直接對應此職位的核心職責，教導您如何利用大型語言模型 (LLM) 和檢索增強生成 (RAG) 這兩項關鍵技術，來生成引人入勝且資訊豐富的對話。透過這門課程，您將習得在 Google Cloud 上開發對話式 AI 應用程式所需從概念到部署的實際技能，包括提示設計和應用架構，這些都是對話式人工智慧開發人員不可或缺的能力。

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雲端機器學習工程師

雲端機器學習工程師專門在雲端環境中設計、實作和管理機器學習解決方案。此課程明確指出如何在 Google Cloud 上打造生成式 AI 應用程式，這對雲端機器學習工程師而言是極佳的專業發展機會。您將學習如何運用 Google 提供的基礎模型，並在 Vertex AI Studio 中進行操作，快速設計原型、調整模型並順暢部署至應用程式。課程中涵蓋的生成式 AI 應用程式架構和在 Google Cloud 上支援 RAG 的解決方案範例，能幫助您有效設計和部署高效能、可擴展的生成式 AI 解決方案，充分發揮雲端基礎設施的優勢。

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人工智慧解決方案架構師

人工智慧解決方案架構師負責設計和監督複雜 AI 系統的實施，確保其符合業務需求和技術標準。本課程強調的「可用於正式環境的生成式 AI 應用程式架構」以及 Google Cloud 上支援檢索增強生成 (RAG) 的解決方案架構範例，對人工智慧解決方案架構師而言是極為寶貴的。透過瞭解大型語言模型 (LLM) 的應用、提示設計以及 RAG 如何提升模型準確性，您可以更有效地規劃和設計穩健、可擴展的生成式 AI 解決方案。此角色通常需要相關領域的碩士學位或更高學歷。

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人工智慧產品經理

人工智慧產品經理負責定義、開發和推出以 AI 為核心的產品。要成功擔任人工智慧產品經理，必須對底層的 AI 技術有深入的理解，而本課程將提供關鍵洞察。透過學習生成式 AI 應用程式的類型、大型語言模型 (LLM) 的運作方式、提示設計以及檢索增強生成 (RAG) 等技術，您將能更好地與工程團隊溝通、評估技術可行性，並規劃出符合市場需求的創新 AI 產品。理解如何在 Google Cloud 上建構這些應用程式，對於引導產品開發方向具有重要的戰略價值。

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技術顧問

技術顧問為客戶提供專業的技術建議和解決方案實施指導。對於專注於人工智慧領域的技術顧問而言，本課程的內容可能會有助益。課程涵蓋了生成式 AI 應用程式的基礎知識、大型語言模型 (LLM) 的應用、提示設計，以及檢索增強生成 (RAG) 等關鍵技術，同時著重於在 Google Cloud 環境中建構這些應用程式。這些知識能夠幫助技術顧問為客戶提供關於採用和實施生成式 AI 解決方案的專業建議，尤其是在評估不同應用場景和架構選擇時，這可能會有幫助。

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雲端架構師

雲端架構師負責設計並監督雲端基礎設施的建置，以支援各類應用程式和服務。對於需要為生成式 AI 應用程式設計可擴展且高效的基礎設施的雲端架構師而言，本課程可能會有助益。課程深入探討如何在 Google Cloud 上打造生成式 AI 應用程式，包括介紹可用於正式環境的應用程式架構，以及在 Google Cloud 上支援檢索增強生成 (RAG) 的解決方案範例。這些知識可以幫助雲端架構師更好地理解生成式 AI 解決方案的部署要求和資源優化策略，從而設計出更符合需求的雲端環境。此角色通常推薦相關領域的碩士學位。

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数据科学家

數據科學家負責收集、分析數據並建構預測模型，以從複雜數據中提取洞察。雖然此職位通常更側重於模型分析和實驗，但對於數據科學家而言，本課程的內容可能會有助益。透過了解如何運用大型語言模型 (LLM) 建構對話應用程式，以及檢索增強生成 (RAG) 如何提升模型的準確性，數據科學家可以更好地理解這些先進模型的應用潛力與局限性。熟悉提示設計技巧也可能會有助於他們在實驗或原型設計階段，更有效地引導模型產生所需結果。

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軟體工程師

軟體工程師負責設計、開發和維護軟體系統與應用程式。隨著人工智慧技術的普及，越來越多的軟體工程師需要將 AI 功能整合到傳統應用中。本課程專注於如何在 Google Cloud 上運用生成式 AI 建立出色的互動式應用程式，可能會有助於軟體工程師擴展其技能樹。透過學習大型語言模型 (LLM) 的應用、提示設計以及檢索增強生成 (RAG)，軟體工程師可以掌握將先進的生成式 AI 功能，例如對話式 AI，無縫整合到現有或新開發的軟體產品中的實用技能。

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数据工程师

數據工程師負責設計、建構和維護高效的數據管道和數據基礎設施。雖然數據工程師的核心職責並不直接涉及 AI 模型的建構，但對於處理和管理 AI 應用程式所需數據的數據工程師而言，本課程的內容可能會有幫助。特別是課程中關於檢索增強生成 (RAG) 的單元，強調了如何根據外部知識來源為基礎模型建立基準。這意味著數據工程師需要為 RAG 系統提供和管理相關的數據，因此了解這些數據如何被大型語言模型 (LLM) 應用，可以幫助他們設計更優化的數據解決方案。

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網站開發人員

網站開發人員負責建置和維護網站及網路應用程式。如果網站開發人員希望將尖端的生成式 AI 功能，例如智能聊天機器人或動態內容生成工具，整合到他們的網路平台中，本課程的內容可能會有助益。課程強調如何在 Google Cloud 上運用大型語言模型 (LLM) 和檢索增強生成 (RAG) 建構互動式應用程式，特別是對話應用程式，這些經驗可以幫助網站開發人員理解這些先進功能是如何被構建和部署的。這將使他們能夠設計出更具創新性和智能化的網路解決方案。

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使用者體驗設計師

使用者體驗設計師致力於創造直觀且有效的用戶介面和互動流程。對於處理生成式人工智慧應用程式，特別是對話式 AI 介面的使用者體驗設計師而言，本課程的內容可能會有助益。課程中關於「提示」的單元，解釋了如何設計提示來調整大型語言模型 (LLM) 的回應品質，這對於理解 AI 輸出行為和設計更 robust 的互動模式至關重要。了解 LLM 和檢索增強生成 (RAG) 的運作方式，將幫助使用者體驗設計師預測和解決用戶與 AI 互動時可能遇到的問題，從而提升整體用戶體驗。

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Reading list

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Rebooting AI

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Provides a thought-provoking exploration of the future of generative AI, discussing its potential benefits and risks. It is written by Gary Marcus, a leading researcher in the field.

(English) Rebooting AI: Building Artificial Intelligence We...

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