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概览

在实验室挑战赛中，我们会为您提供一个场景和一系列任务。您将使用从课程的各个实验中学到的技能自行确定如何完成这些任务，而不是按照分步说明进行操作。自动评分系统（显示在本页面中）会提供有关您是否已正确完成任务的反馈。

在您参加实验室挑战赛期间，我们不会再教授新的 Google Cloud 概念知识。您需要拓展所学的技能，例如通过更改默认值和查看并研究错误消息来更正您自己所犯的错误。

要想获得满分，您必须在该时间段内成功完成所有任务！

我们建议已报名参加提升 Gemini 模型的能力课程的学员参加此实验室挑战赛。准备好接受挑战了吗？

前提条件

在开始本实验之前，您应该先熟悉：

• Python 编程基础知识。
• API 的一般性概念。
• 在 Vertex AI Workbench 上的 Jupyter 笔记本中运行 Python 代码

测试的主题

• 利用 Gemini 2.0 Flash 的代码执行功能。
• 依托 Google 搜索实现接地，提高 Gemini 2.0 Flash 的回答质量。
• 通过定义的 JSON 架构从 Gemini 2.0 Flash 给出的结果中提取信息并对信息进行结构化处理。

设置和要求

点击“开始实验”按钮前的注意事项

请阅读以下说明。实验是计时的，并且您无法暂停实验。计时器在您点击开始实验后即开始计时，显示 Google Cloud 资源可供您使用多长时间。

此实操实验可让您在真实的云环境中开展实验活动，免受模拟或演示环境的局限。为此，我们会向您提供新的临时凭据，您可以在该实验的规定时间内通过此凭据登录和访问 Google Cloud。

为完成此实验，您需要：

• 能够使用标准的互联网浏览器（建议使用 Chrome 浏览器）。

注意：请使用无痕模式（推荐）或无痕浏览器窗口运行此实验。这可以避免您的个人账号与学生账号之间发生冲突，这种冲突可能导致您的个人账号产生额外费用。

• 完成实验的时间 - 请注意，实验开始后无法暂停。

注意：请仅使用学生账号完成本实验。如果您使用其他 Google Cloud 账号，则可能会向该账号收取费用。

挑战场景

Cymbal Direct：利用 Gemini 改进 Cymbal Direct 的零售策略

Cymbal 的零售部门 Cymbal Direct 希望利用 Gemini 2.0 Flash 的强大功能在篮球运动鞋市场中获得竞争优势。其目标是分析竞争对手的价格、了解顾客偏好，并生成合成数据来测试新的电子商务功能。作为数据分析师，您的任务是使用 Gemini 的功能帮助 Cymbal Direct 实现这些目标。具体包括使用以下功能：

• 代码执行：展示在 Gemini 2.0 Flash 中执行 Python 代码的能力
• 接地：使用接地功能提高 Gemini 在回答零售产品相关问题时的准确性和相关性。
• 受控生成：使用 Google 搜索检索竞争对手的篮球运动鞋及其价格相关信息。

任务 1. 在 Vertex AI Workbench 中打开笔记本

1. 在 Google Cloud 控制台的导航菜单 () 中依次点击 Vertex AI > Workbench。

2. 找到 实例，然后点击打开 JupyterLab 按钮。

Workbench 实例的 JupyterLab 界面会在新浏览器标签页中打开。

注意：如果您在 JupyterLab 中没有看到笔记本，请按照以下额外步骤重置实例：

1. 关闭 JupyterLab 的浏览器标签页，然后返回 Workbench 首页。

2. 选中实例名称旁边的复选框，然后点击重置。

3. 打开 JupyterLab 按钮重新启用后，请等待一分钟，然后点击打开 JupyterLab。

3. 点击“”文件。

4. 在选择内核对话框中，从可用内核列表中选择 Python 3。

5. 在笔记本中完成任务 1，以导入库并安装 Gen AI SDK。

完成任务 1 并设置好环境后，就可以进入后面的部分了。对于接下来的任务，您需要填写每个单元中缺失的内容，完成后进入下一部分。这些内容使用 TODO 标示且带有相关填写说明。

点击检查我的进度，确认是否完成了以下目标： 导入必要的库并设置 Gen AI SDK。

任务 2. 使用 Gemini 2.0 Flash 执行代码

在此任务中，您需要使用 Gemini 2.0 Flash 生成并执行 Python 代码。您的任务是在 Jupyter 笔记本单元中补全 Python 代码，该笔记本会利用 Gemini 来执行代码。

注意：您要完成的任务在单元中以 #TODO 注明。请仔细查看每个单元，确保正确补全代码！您可以在此页面查看进度，确保您已正确补全各个单元。

生成并执行代码

1. 在“1. Define the code execution tool”（定义代码执行工具）下方的笔记本单元中，补全 TODO 部分的内容，以定义利用 Gemini 生成和执行代码时要使用的工具。

2. 在“2. Define the prompt with the code to be executed”（定义包含待执行代码的提示）下方的笔记本单元中，补全 TODO 部分的内容，以配置利用 Gemini 代码执行功能执行的内容生成任务。

点击检查我的进度，确认是否完成了以下目标： 使用 Gemini 2.0 Flash 生成并执行代码。

任务 3. 依托 Google 搜索实现接地

在此任务中，您需要结合使用 Gemini 2.0 Flash 与接地功能，来提高 Gemini 在回答零售产品相关问题时的准确性和相关性。

注意：您要完成的任务在单元中以 #TODO 注明。请仔细查看每个单元，确保正确补全代码！您可以在此页面查看进度，确保您已正确补全各个单元。

1. 在“1. Define the Google Search tool”（定义 Google 搜索工具）下方的笔记本单元中，补全 TODO 部分的内容，以定义利用 Google 搜索将结果接地时要使用的工具。

2. 在“2. Define the prompt with grounding”（定义实现接地功能的提示）下方的笔记本单元中，补全 TODO 部分的内容，以定义要发送给 Gemini 的提示。将 Nike Air Jordan XXXVI 作为要搜索的产品。

3. 在“3. Generate a response with grounding”（利用接地功能生成回答）下方的笔记本单元中，补全 TODO 部分的内容以配置 Gemini。

点击检查我的进度，确认是否完成了以下目标： 依托 Google 搜索实现接地，提高 Gemini 2.0 Flash 的回答质量。

任务 4. 提取竞争对手价格，并使用 JSON 架构以结构化格式提供回答

在此任务中，您需要使用 Gemini 2.0 Flash 检索竞争对手销售的篮球运动鞋及其价格信息，并使用提供的 JSON 架构返回结构化格式的数据。

注意：您要完成的任务在单元中以 #TODO 注明。请仔细查看每个单元，确保正确补全代码！您可以在此页面查看进度，确保您已正确补全各个单元。

1. 在“5. Construct the search query”（构建搜索查询）下方的笔记本单元中，补全 TODO 部分的内容，以配置用于查询竞争对手产品价格的提示。

2. 在“6. Use Response Schema to extract the data”（使用 Response Schema 提取数据）下方的笔记本单元中，补全 TODO 部分的内容，以在完成 Gemini 配置后生成回答。

点击检查我的进度，确认是否完成了以下目标： 提取竞争对手的价格，并以结构化的 JSON 架构格式返回信息。

恭喜！

恭喜！在本挑战赛中，您使用 Gemini 创建并执行了代码，依托 Google 搜索进行接地，提升了 Gemini 的回答质量，并将回答内容按照特定的输出格式和架构进行结构化，以期取得更好的电子商务成效。

后续步骤/了解详情

请参阅以下资源，详细了解 Gemini：

• Gemini 概览
• 有关 Vertex AI 上生成式 AI 的文档
• YouTube 上有关生成式 AI 的视频
• 探索 Vertex AI 实战宝典，了解精心挑选的生成式 AI 笔记，还可以在笔记本库中搜索内容。
• 探索 Google Cloud 生成式 AI 仓库中的其他笔记本和示例。

Google Cloud 培训和认证

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上次更新手册的时间：2025 年 3 月 6 日

上次测试实验的时间：2025 年 5 月 27 日

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