O Centro de arquitetura fornece recursos de conteúdo em uma ampla variedade de assuntos de IA e machine learning. Esta página fornece informações para ajudar você a começar com IA generativa, IA tradicional e machine learning. Ela também fornece uma lista de todo o conteúdo de IA e machine learning (ML) no Centro de Arquitetura.
Primeiros passos
Use os documentos listados nesta página para começar a projetar, criar e implantar soluções de IA e ML no Google Cloud.
Conheça a IA generativa
Comece aprendendo sobre os fundamentos da IA generativa no Google Cloud, no site da documentação do Cloud:
- Para conhecer as etapas de desenvolvimento de um aplicativo de IA generativa e explorar os produtos e ferramentas para seu caso de uso, consulte Criar um aplicativo de IA generativa no Google Cloud.
- Para identificar quando a IA generativa, a IA tradicional (que inclui previsão e classificação) ou uma combinação de ambas podem se adequar ao seu caso de uso comercial, consulte Quando usar IA generativa ou IA tradicional.
- Para definir um caso de uso de negócios de IA com uma abordagem de decisão orientada por valor, consulte Avaliar e definir seu caso de uso de negócios de IA generativa.
- Para lidar com os desafios de seleção, avaliação, ajuste e desenvolvimento de modelos, consulte Desenvolver um aplicativo de IA generativa.
Para conhecer um projeto de IA generativa e de machine learning que implanta um pipeline para criar modelos de IA, consulte Criar e implantar modelos de IA generativa e de machine learning em uma empresa. O guia explica todo o ciclo de vida do desenvolvimento de IA, desde a exploração e experimentação preliminar de dados até o treinamento, a implantação e o monitoramento do modelo.
Navegue pelos seguintes exemplos de arquiteturas que usam IA generativa:
- Resumo de documentos de IA generativa
- Base de conhecimento sobre IA generativa
- RAG de IA generativa com o Cloud SQL
- Infraestrutura de RAG para IA generativa usando a Vertex AI e a Vector Search
- Infraestrutura de RAG para IA generativa usando a Vertex AI e o AlloyDB para PostgreSQL
- Infraestrutura de RAG para IA generativa usando o GKE e o Cloud SQL
- Infraestrutura de RAG para IA generativa usando o Google Agentspace e a Vertex AI
- Infraestrutura do GraphRAG para IA generativa usando a Vertex AI e o Spanner Graph
- Desenvolvimento de modelos e rotulagem de dados com o Google Cloud e o Labelbox
Para informações sobre as ofertas de IA generativa do Google Cloud , consulte Vertex AI e Como executar seu modelo de fundação no GKE.
Desenvolver e criar
Para selecionar a melhor combinação de opções de armazenamento para sua carga de trabalho de IA, consulte Projetar armazenamento para cargas de trabalho de IA e ML em Google Cloud.
OGoogle Cloud oferece um conjunto de serviços de IA e machine learning para ajudar você a resumir documentos com IA generativa, criar pipelines de processamento de imagens e inovar com soluções de IA generativa.
Continue explorando
Os documentos listados na seção "IA e machine learning" da navegação à esquerda podem ajudar você a criar uma solução de IA ou ML.