[Open Source] **Gemini 上手倒數，Google AI 探索啟程！**

台灣人也能輕鬆上手！Google Cloud 生成式 AI (Generative AI) 入門指南

哈囉，各位台灣的 AI 爱好者！你是否也對最近火熱的生成式 AI (Generative AI) 感到好奇，想知道它到底能做些什麼？想親手玩玩看，卻又覺得好像很複雜，不知道從何開始？別擔心！這篇文章就是要為你量身打造，介紹 Google Cloud 上關於生成式 AI 的各種資源，讓你也能輕鬆上手，一起探索 AI 的無限可能！

什麼是生成式 AI？ 它能做些什麼？

在進入 Google Cloud 的世界之前，我們先來簡單了解一下什麼是生成式 AI。簡單來說，生成式 AI 就像是一個「創意工廠」，它可以根據你提供的指令或資料，創造出全新的內容。這個內容可以是文字、圖片、音樂、程式碼等等，幾乎無所不能！

舉幾個例子：

• 文字生成： 你可以請 AI 寫一封郵件、創作詩歌、撰寫程式碼，甚至寫出一篇部落格文章（就像這篇一樣！）
• 圖片生成： 只要輸入文字描述，AI 就能畫出你想要的圖片，例如：「在沙灘上玩耍的貓咪」、「戴著皇冠的狗狗」等等。
• 程式碼生成： 你可以用自然語言描述你想要的功能，AI 就能幫你生成程式碼，加速你的開發流程。

總之，生成式 AI 的應用範圍非常廣泛，而且正在不斷進化中，未來甚至可能顛覆我們的生活和工作方式。

Google Cloud 生成式 AI 資源總覽

Google Cloud 提供了豐富的資源，讓你輕鬆開發和管理生成式 AI 的工作流程。你可以在這裡找到範例程式碼、應用程式範例、教學文件等等。

這次，我們要來介紹的是這個專案: Generative AI on Google Cloud

這個專案包含了許多不同的資料夾和資源，我們將針對台灣使用者，挑出幾個最適合入門的重點項目來介紹。

1. Gemini (gemini/) – 探索 Gemini 的世界

這絕對是初學者的最佳起點！gemini/ 資料夾提供了許多入門範例，讓你能夠親身體驗 Gemini 模型。你可以透過這些範例，了解如何使用 Gemini 來：

• 產生文字： 嘗試不同的 Prompt（提示詞），看看 Gemini 產生的文字有多麼豐富多樣。
• 處理多模態資訊： Gemini 不只能處理文字，還能處理圖片、音訊等。你可以試著用文字描述圖片，讓 Gemini 幫你理解圖片內容。
• 呼叫函數： 了解如何讓 Gemini 執行特定的函數，例如查詢天氣、翻譯文字等等。
• 開發應用程式： 學習如何將 Gemini 整合到你的應用程式中，創造出更智能的功能。

適合初學者的範例筆記本 (Notebook)：

根據參考資料，目前推薦的是 「Intro to Gemini 3.1 Pro」。 這個 notebook 將帶你快速上手最新的 Gemini 模型，體驗其強大的功能。

2. 搜尋 (search/) – 打造你自己的搜尋引擎

如果你對建立搜尋引擎感興趣，那麼 search/ 資料夾會是你的好幫手。它提供了使用 Vertex AI Search 的相關資訊，讓你能夠快速建立網站或企業內部資料的搜尋引擎。這項服務能讓你輕鬆地建立客製化的搜尋體驗，提高資訊的可查找性。

3. RAG Grounding (rag-grounding/) – 玩轉 Retrieval Augmented Generation (RAG)

RAG 是一種結合了檢索 (Retrieval) 和生成 (Generation) 的技術，讓 AI 模型能更準確地回答問題。rag-grounding/ 資料夾提供了關於 RAG 的相關資訊，讓你了解如何利用 Vertex AI 來實現 RAG。這對於需要基於特定知識庫來回答問題的應用場景，例如客服聊天機器人、知識管理系統等，非常實用。

4. Vision (vision/) – 探索影像生成與分析

想用 AI 來創造圖片嗎？vision/ 資料夾提供了使用 Vertex AI Imagen 的相關範例，讓你能夠：

• 產生圖片： 輸入文字描述，讓 AI 幫你生成圖片。
• 編輯圖片： 修改現有圖片，例如改變顏色、增加物件等等。
• 視覺描述： 讓 AI 描述圖片的內容。
• 視覺問答： 讓 AI 回答關於圖片的問題。

5. Audio (audio/) – 玩轉語音生成與辨識

如果你對語音應用有興趣，那麼 audio/ 資料夾就是你的樂園！ 這裡提供了使用 Vertex AI Chirp 的相關範例，讓你能夠：

• 語音轉換文字 (Speech-to-Text)： 將語音轉換成文字。
• 文字轉換語音 (Text-to-Speech)： 將文字轉換成語音。

6. 快速設定環境 (setup-env/)

想要開始實作，卻不知道怎麼設定環境？ setup-env/ 資料夾提供了詳細的說明，教你如何在 Google Cloud 上設定環境，包含：

• 設定 Google Cloud 帳戶
• 安裝 Vertex AI Python SDK
• 在 Google Colab 和 Vertex AI Workbench 上建立 notebook 環境

實作步驟：從入門到進階

接下來，我將分享一些實作步驟，幫助你從入門到進階，逐步掌握 Google Cloud 生成式 AI 的奧秘。

1. 環境設定：打好基礎

首先，你需要一個 Google Cloud 帳戶。 如果你還沒有帳戶，可以到 Google Cloud 官網註冊。

接下來，你需要設定你的環境，包含：

1. 啟用 Vertex AI API： 在 Google Cloud 平台上啟用 Vertex AI API。
2. 設定 Cloud SDK： 安裝並設定 Google Cloud SDK，這能讓你透過命令行與 Google Cloud 互動。
3. 安裝 Python SDK： 安裝 Vertex AI Python SDK，這是你與 Vertex AI 互動的主要工具。
4. 選擇你的開發環境： 你可以使用 Google Colab 或 Vertex AI Workbench 作為你的開發環境。 Google Colab 是一個免費的雲端 notebook 環境，非常適合初學者。 Vertex AI Workbench 則提供了更強大的功能，適合進階使用者。
5. 按照 setup-env/ 資料夾中的說明，逐步設定你的環境。 這可以確保你的環境配置正確，讓你能夠順利執行程式碼範例。

2. 探索 Gemini 模型：開始你的 AI 旅程

1. 找到 Gemini 入門範例： 在 gemini/ 資料夾中，找到 Intro to Gemini 3.1 Pro.ipynb 這個 notebook。
2. 開啟 notebook： 在你的 Colab 或 Workbench 環境中開啟這個 notebook。
3. 閱讀程式碼： 仔細閱讀程式碼，了解每一行的作用。 程式碼通常都有詳細的註解，幫助你理解。
4. 執行程式碼： 逐步執行程式碼，看看 Gemini 的輸出結果。
5. 修改 Prompt： 嘗試修改 Prompt，例如改變描述、增加細節等等，觀察 Gemini 的輸出結果有什麼變化。
6. 嘗試不同的功能： 試著使用 Gemini 產生文字、圖片，或者處理多模態資訊。

3. 深入研究：進階應用

等你熟悉了 Gemini 的基本用法後，就可以開始探索更進階的應用了。

• RAG： 嘗試使用 rag-grounding/ 資料夾中的範例，學習如何利用 RAG 技術，讓 Gemini 能夠更準確地回答問題。
• Vision： 如果你對影像生成有興趣，可以嘗試使用 vision/ 資料夾中的範例，學習如何使用 Imagen API 產生和編輯圖片。
• Audio： 如果你對語音應用有興趣，可以嘗試使用 audio/ 資料夾中的範例，學習如何使用 Chirp API 進行語音轉換和語音合成。
• 開發自己的應用程式： 嘗試將 Gemini 或其他 AI 模型整合到你的應用程式中。

4. 參考資源：持續學習

在學習的過程中，你可能會遇到各種問題。 幸運的是，Google Cloud 提供了豐富的學習資源，幫助你解決問題、提升技能。

• RESOURCES.md： 在這個文件中，你可以找到許多關於 Google Cloud 生成式 AI 的學習資源，例如部落格文章、YouTube 播放清單等等。
• 官方文件： Google Cloud 提供了詳細的官方文件，包含 API 參考、程式碼範例、教學文件等等。
• Stack Overflow： 如果你遇到技術問題，可以在 Stack Overflow 上搜尋答案，或提出你的問題。
• 社群： 加入 Google Cloud 的社群，與其他 AI 愛好者交流學習，分享經驗。

個人實作心得與錯誤排除指南

身為一個 AI 愛好者，我也嘗試了許多 Google Cloud 的生成式 AI 範例。 在這裡分享一些個人實作心得，希望能幫助你少走彎路：

• Prompt 工程很重要： 好的 Prompt 是生成高品質內容的關鍵。花時間練習撰寫 Prompt，並不斷嘗試不同的表達方式，你會發現 Gemini 的潛力有多麼巨大。
• 了解 API 的限制： 在使用 API 時，要注意 API 的限制，例如每分鐘可以呼叫多少次、每次可以處理多少資料等等。
• 善用錯誤訊息： 如果程式碼出現錯誤，仔細閱讀錯誤訊息，通常可以幫助你快速找到問題的根源。
• 多看範例程式碼： 範例程式碼是最好的學習資源。 多看範例，可以幫助你理解 API 的用法，並學到一些實用的技巧。
• 不要害怕嘗試： 嘗試不同的 Prompt、不同的參數設定，從錯誤中學習，才能不斷進步。

常見錯誤排除指南：

• API 金鑰錯誤： 確保你已經正確設定了 API 金鑰，並且 API 已經啟用。
• 權限問題： 確保你的 Google Cloud 帳戶具有足夠的權限，可以存取 Vertex AI 相關資源。
• 網路連線問題： 確認你的網路連線是否正常。
• 程式碼錯誤： 仔細檢查你的程式碼，確認是否有拼寫錯誤、語法錯誤等等。

結語：開啟你的 AI 探索之旅！

希望這篇文章能幫助你對 Google Cloud 的生成式 AI 有更深入的了解，並鼓勵你開始你的 AI 探索之旅！ 生成式 AI 是一個充滿無限可能的領域，只要你勇於嘗試、持續學習，你也能成為 AI 領域的專家。 祝你在 AI 的世界裡玩得開心，創造出令人驚豔的作品！

現在就開始，探索 Generative AI 的無限可能吧！

參考閱讀

https://github.com/GoogleCloudPlatform/generative-ai

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