引领 AI 创新：Google Cloud 应用人工智能工程示例简介
在人工智能技术日新月异的今天，Google Cloud Platform (GCP) 始终站在创新的前沿。为了帮助开发者和企业充分利用最新的 AI 技术，Google Cloud 推出了一个重要的开源项目 - applied-ai-engineering-samples。这个项目为开发者提供了丰富的代码样本和 Jupyter notebooks，展示如何在 Google Cloud 的 Vertex AI 平台上使用生成式 AI 技术。
项目概览
applied-ai-engineering-samples 项目的核心目标是为开发者提供实用的指南和工具，帮助他们快速上手 Vertex AI 平台上的生成式 AI 功能。该项目涵盖了多个关键领域，包括但不限于：
- 生成式 AI 模型的使用和优化
- 高级提示工程技术
- 检索增强生成 (RAG) 系统的实现
- LLM 评估服务的应用
- 自然语言到 SQL 的转换
- 开发者生产力提升工具
通过这些丰富多样的示例，开发者可以深入了解如何将生成式 AI 技术应用到实际项目中，从而提高开发效率，创造更具创新性的 AI 解决方案。
深入探索：项目结构与主要功能
applied-ai-engineering-samples 项目的结构清晰明了，主要分为以下几个核心部分：
1. Vertex AI 上的生成式 AI
这个部分是项目的核心，包含了多个子目录，每个子目录都聚焦于 Vertex AI 平台的不同应用场景：
- 高级提示工程训练：展示了如何使用高级提示技术来优化 LLM 的输出。
- 开发者生产力与生成式 AI：提供了提高开发效率的工具和技巧。
- Gemini：专门针对 Google 最新的 Gemini 模型的应用示例。
- 检索增强生成 (RAG)：展示了如何结合外部知识来增强 LLM 的生成能力。
- 自然语言到 SQL：演示了如何将自然语言查询转换为 SQL 语句。
- Vertex AI 扩展：提供了一些扩展 Vertex AI 功能的示例。
2. Google Cloud AI/ML 基础设施
这部分提供了在 Google Cloud 上运行大规模 AI/ML 工作负载的最佳实践和指导。它包括：
- 参考架构
- 性能优化技巧
- 成本管理策略
3. 研究操作化
这个部分主要关注如何将 AI 研究成果转化为实际可用的生产系统，包括：
- 模型部署流程
- 持续集成和持续部署 (CI/CD) 最佳实践
- 监控和维护策略
实践亮点：深入 Vertex AI 生成式 AI 应用
让我们深入探讨 applied-ai-engineering-samples 项目中的一些亮点示例，这些示例展示了 Vertex AI 平台强大的生成式 AI 能力：
1. 链式思考 (CoT) 和 ReAct 提示技术
在 advanced_prompting_training 目录下的 cot_react.ipynb notebook 中，我们可以看到如何使用链式思考 (Chain of Thought) 和 ReAct (Reasoning and Acting) 提示技术来提高 LLM 的推理能力。这些技术可以帮助模型更好地处理复杂的多步骤任务，提高输出的准确性和可解释性。
2. Pandas 代码解释器
vertex_ai_extensions/notebooks/pandas_code_interpreter.ipynb 这个 notebook 展示了如何使用 Vertex AI 来创建一个智能的 Pandas 代码解释器。这个工具可以帮助数据科学家和分析师更快地理解和调试复杂的 Pandas 操作，大大提高了数据处理的效率。
3. LLM 评估服务
在 vertex_evaluation_services 目录下，我们可以找到一系列用于评估 LLM 性能的工具和方法。这些评估服务涵盖了分类、摘要、文本生成和问答等多个任务领域，为开发者提供了全面的模型性能评估解决方案。
实际应用：Vertex AI 生成式 AI 的商业价值
applied-ai-engineering-samples 项目不仅仅是一个技术展示，它还为企业如何在实际业务中应用生成式 AI 提供了宝贵的洞察。以下是几个潜在的应用场景：
-
客户服务增强：利用 RAG 系统构建智能客服机器人，提供准确、个性化的回答。
-
内容创作辅助：使用高级提示工程技术开发内容生成工具，帮助营销团队快速创作高质量文案。
-
数据分析自动化：结合 Pandas 代码解释器和自然语言到 SQL 的转换功能，让非技术人员也能轻松进行复杂的数据分析。
-
开发效率提升：利用项目中的开发者生产力工具，加速代码编写、调试和文档生成过程。
-
AI 模型质量保证：使用 LLM 评估服务构建完整的模型评估流程，确保部署到生产环境的 AI 模型满足质量标准。
未来展望：Vertex AI 与生成式 AI 的发展方向
随着 AI 技术的不断进步，我们可以预见 Vertex AI 平台和生成式 AI 领域将会有更多激动人心的发展：
-
多模态 AI 的崛起：随着 Gemini 等多模态模型的推出，我们将看到更多结合文本、图像、音频和视频的 AI 应用。
-
AI 安全与隐私保护：未来的 Vertex AI 平台可能会加强对 AI 模型的安全性和隐私保护措施，以应对日益增长的监管需求。
-
个性化 AI 助手：基于 Vertex AI 的企业级个性化 AI 助手将成为可能，这些助手可以深度集成企业知识库和工作流程。
-
边缘 AI 计算：Vertex AI 可能会扩展到支持边缘设备上的 AI 推理，实现更快速、更私密的 AI 应用。
-
AI 创作工具生态：围绕 Vertex AI 平台，我们可能会看到一个繁荣的 AI 创作工具生态系统的形成，涵盖从文字到音视频的各种创意领域。
结语
Google Cloud 的 applied-ai-engineering-samples 项目为开发者和企业提供了一个宝贵的资源，帮助他们探索和利用 Vertex AI 平台上的生成式 AI 技术。通过丰富的代码示例和实践指南，这个项目不仅展示了当前生成式 AI 的强大功能，还为未来 AI 技术的发展指明了方向。
无论您是 AI 开发者、数据科学家还是企业决策者，applied-ai-engineering-samples 都为您提供了一个绝佳的起点，让您能够充分利用 Google Cloud 的 AI 能力，在这个 AI 驱动的新时代中保持竞争优势。我们期待看到更多基于 Vertex AI 的创新应用，推动各行各业的数字化转型，为世界带来更多积极的改变。
