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。
2025 年 Google Cloud Next 大會
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02
使用 Document AI Workbench 自訂文件擷取功能
在這個實驗室中，您將建立及訓練自訂文件擷取器，以便處理 W-2 (美國稅務表單) 文件。
03
開始使用 Vertex AI Studio
本實驗室將帶您瞭解如何使用 Vertex AI Studio 和 Gemini，在控制台建構生成式 AI 原型、掌握提示詞設計和多模態分析，而且完全不必寫程式。
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
Vertex AI Embeddings 簡介：文字和多模態
在本實驗室中，您將探索 Vertex AI Embeddings API 在文字和多模態 (圖片和影片) 的應用案例。
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
使用 Vertex AI 自行建構多模態問答系統
在本實驗室中，您將瞭解如何使用 Vertex AI 建構問答系統，讓系統能理解文字和圖片。
09
搭配 Streamlit 框架使用 Cloud Run 和 Vertex AI 的 Gemini API
在本實驗室，您將瞭解如何在 Cloud Run 部署已整合 Gemini 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
透過 Gemini in BigQuery 探索資料
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
使用 Looker Studio 和 BigQuery 建立 BI 資訊主頁
在本實驗室中，您將瞭解如何使用 Looker Studio 做為前端，並以 BigQuery 做為後端，建立 BI 資訊主頁。
15
將資料載入 Cloud SQL
在本研究室中，您會將 CSV 文字檔的資料匯入 Cloud SQL，然後使用簡單的查詢執行基本資料分析。
16
Cloud Spanner - 資料庫基本概念
在本實驗室中，您將在 Cloud Spanner 執行個體中執行基本管理工作。
17
使用資料庫遷移服務，從 PostgreSQL 遷移至 AlloyDB
在本實驗室中，您會透過資料庫遷移服務，使用虛擬私有雲對接連線並執行連續工作，將虛擬機器中執行的獨立 PostgreSQL 資料庫，遷移至 AlloyDB for PostgreSQL。
18
Google Kubernetes Engine 中的偵錯應用程式
本實驗室介紹 GKE 的記錄功能運作方式，並透過幾個常見的記錄用途，說明收集記錄的最佳做法。
19
使用 Google Cloud Deploy 持續推送軟體更新
使用 Google Cloud Deploy 建立推送管道、為基本應用程式建立版本，並透過一系列 Google Kubernetes Engine 目標升級應用程式
20
使用記錄檔分析工具評估 BigQuery 使用情形
透過 Cloud Logging 頁面的記錄檔分析功能，使用 SQL 查詢深入分析使用記錄。
21
建立高處理量 VPN
在本實驗室中，您將學習如何建立安全且高處理量的 VPN，並測試速度。
22
透過 Kubernetes 自動調度管理雲端資源
在本實驗室中，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
建立跨區域負載平衡
本實驗室將說明如何建立 HTTP(S) 負載平衡器，將流量轉送至兩個不同地區的執行個體。
24
使用基礎架構即程式碼工具 Terraform
這個實作實驗室將帶您瞭解，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 (Networking) 基本概念
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
虛擬私有雲網路基礎知識
在本實驗室中，您將建立內含防火牆規則和 2 個 VM 執行個體的自動模式虛擬私有雲網路，然後探索 VM 執行個體的連線能力。
27
在 Google Cloud 上使用 Dataflow 和 BigQuery 處理 ETL 作業 (Python)
在本實驗室中，您將建構數個資料管道，從公開資料集擷取資料並轉換至 BigQuery。
28
使用 Gemini 和 Vertex AI 分析 Gmail 情緒
在本實驗室中，您將建構 Google Workspace 外掛程式，使用 Gemini 和 Vertex AI 分析 Gmail 郵件內容的情緒，自動標示負面郵件，以便優先處理。