Vertex AI 輕鬆學:智能化時代的最佳起點

Vertex AI 輕鬆學:智能化時代的最佳起點

在這個 AI 驅動的時代,能夠快速將 AI 技術融入業務的企業,將在市場競爭中搶佔先機。
Google Cloud 推出的 Vertex AI Studio 服務打破了既有在 AI 開發上的複雜性。不用是 AI 專家,也能透過的直觀介面,輕鬆設計屬於自己的 AI 助理。Vertex AI Studio 提供了多樣化的工具和資源,幫助您快速上手,輕鬆將 AI 的力量融入到您的業務中。

Vertex AI Studio 介紹:

Vertex AI Studio 是什麼?

Vertex AI Studio 是 Google Cloud 提供的全代管式整合式 AI 開發平台,專為建構及使用生成式 AI 而設計。Google 提供了一個直觀且高效的環境,讓開發者能夠快速開發、測試和運用大語言模型,其模型包括 Google Gemini、Meta Llma、Anthropic Claude 等知名模型,使用者無需深入了解底層的基礎邏輯,就可以直接在 Vertex AI Studio 頁面點選使用。

Vertex AI Studio 優勢

  • 整合式開發環境: 提供一個統一的介面,涵蓋提示語(Prompt) 設計、資料引用、模型選擇、調整參數、版本儲存、API 範本提供等所有階段,提升開發效率。
  • 雲端原生: 充分利用 Google Cloud 的強大運算資源,能夠快速擴展,並無需管理底層基礎設施。

持續的創新與更新: Google Cloud 不斷將最新的 AI 技術整合到 Vertex AI Studio 中,為開發者提供最先進的工具。

Vertex AI Studio 使用流程:

提示語設定

步驟一:進入介面 

進入 Google Cloud Console 介面,在最上方的搜尋區查詢 “Vertex AI“ 並點擊

Google Cloud Console 介面的搜尋區。
截圖自:Google Cloud Console 產品頁 ©2024 Google
Console Vertex AI Studio 介面。
截圖自:Google Cloud Console 產品頁 ©2024 Google

接著進入 Vertex AI Studio,依據實務需求選擇 Freeform 或是 Chat,Freeform 為一次性回覆模式,Chat 為多次對話模式。

截圖自:Google Cloud Console 產品頁 ©2024 Google

步驟二:系統指示 

在 System Instruction 的區塊點擊 “Edit”,進入系統提示語撰寫畫面,給予 Vertex AI 模型的一組明確指示,以引導模型生成特定類型的回應或執行特定的任務,完成撰寫後點擊 “Apply”。

截圖自:Google Cloud Console 產品頁 ©2024 Google
截圖自:Google Cloud Console 產品頁 ©2024 Google

本次範例 Instruction 內容為 “請根據影片的發表型式、作品風格、產業別、作品元素這四個方面,用 JSON 格式匯出上述的內容。”,目的是藉由 AI 快速分析大量影片,後續可進一步分類影片。

步驟三:回覆測試 

在 Prompt 輸入對話內容、提示語、圖片或影音連結,點擊 “Submit”,即可在 Response 區域取得大語言模型的回覆。

截圖自:Google Cloud Console 產品頁 ©2024 Google

本次範例內容為 “上傳一個 Google Map 在巴西的宣傳影片檔案,請 AI 根據四個方面進行分析。”

範例影片畫面截圖。
影片連結:https://www.youtube.com/watch?v=gN9-ZdNC6s0&t=3s
範例產出回覆內容,可順利將四個分析項目正確分析。
截圖自:Google Cloud Console 產品頁 ©2024 Google

進階設定

步驟四:參數調整 

在 Vertex AI Studio 的右側有提供調整參數的區域,以下會針對各項目進行說明。

截圖自:Google Cloud Console 產品頁 ©2024 Google
  1. Model:大語言模型選擇,本次範例即以 Google Gemini 多模態模型來做示範  。
  2. Region:依據需求選擇運算資源地區。
  3. Temperature:溫度。這邊指的是 AI 回覆的多樣性,數值越高會使回覆內容更加多樣化、富有創造性;反之,數值越低會趨於保守。
  4. Output token limit:可以設定 AI 回覆的 Token 數量上限。
  5. Grounding:打開的話,AI 就會用 Google Search 上的公開搜尋到的資料作為回覆的參考依據。
  6. Stop sequence: 提供自定義文字,當出現此文字或是相同文字重複出現時,AI會停止再次生成此文字
  7. Output format:回覆格式設定。
  8. Safety Filter Settings:回覆內容安全審查。
  9. Seed:希望重複提問可以獲得相同的回應時,可透過隨機種子獲得一致內容。
  10. Top-P:模型選擇的詞彙範圍。假設數值越大字量越廣,生成的文本可能更加多樣化;數值越小字量越窄,生成的文本可能更加集中。

管理提示語

步驟五:儲存提示語

先在左上方為設計完成的提示語命名,再點擊右側 “Save” 儲存。

截圖自:Google Cloud Console 產品頁 ©2024 Google

接著點擊左側 “Prompt management” 即可看到已儲存的提示語。

截圖自:Google Cloud Console 產品頁 ©2024 Google

步驟六:版本控制

若後續提示語(Prompt) 的相關設定有調整,需再次點擊 “Save”,儲存新的版本。

截圖自:Google Cloud Console 產品頁 ©2024 Google

點擊 “History” 進入版本控制畫面。

截圖自:Google Cloud Console 產品頁 ©2024 Google

查看過往版本相關設定。

截圖自:Google Cloud Console 產品頁 ©2024 Google

程式碼套用

步驟七:取得範例

在右上方點擊 “Get Code”。

截圖自:Google Cloud Console 產品頁 ©2024 Google

在右上方選擇預計使用的語言,即可取得相關程式碼範本。

截圖自:Google Cloud Console 產品頁 ©2024 Google

結論

通過以上的創建步驟,我們演示了如何利用 Google Cloud 的 Vertex AI Studio 架構企業專屬的提示語系統,打造專屬的企業的需求的聊天機器人或虛擬助手。無論是文案生成、翻譯、文字摘要、問答等需求,這套強大的 AI 開發環境都能有效提升效率,讓企業輕鬆邁入 AI 新時代!

看完這次對 Vertex AI Studio 的操作教學後,是否對生成式語言模型的應用又有更深一步的了解呢?如果您對 Google Cloud 的 AI 相關服務,還有任何想了解的地方,歡迎隨時聯絡我們,以獲得更多專業建議與詳細資訊喔!

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