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De l'ingestion de documents à l'agent en production : Vertex AI RAG Engine, Gemini et Cloud Run.
IA générative
Concevoir et coder en Terraform une landing zone sécurisée pour l'IA : IAM au moindre privilège, VPC privé et Private Service Connect, VPC Service Controls, CMEK, Model Armor, Cloud Run derrière IAP, audit, résidence UE et budgets, puis vérifier la posture d'un projet par script.
Académie IA › Expert
Alimenter un corpus Vertex AI RAG Engine depuis Cloud Storage, régler le découpage, obtenir des réponses Gemini ancrées avec leurs sources, brancher le corpus dans un agent ADK, puis tout supprimer sans laisser de facture.
Labs RAG › Sur Google Cloud
Créer par l'API un data store Vertex AI Search alimenté depuis Cloud Storage, une application de recherche, obtenir des réponses résumées avec citations et des filtres sur les métadonnées, comprendre le lien avec Gemini Enterprise, puis tout supprimer.
Labs RAG › Sur Google Cloud
Stocker morceaux et embeddings dans une table BigQuery, chercher avec VECTOR_SEARCH combiné à des filtres SQL paramétrés, et confier à un agent ADK la décision de chercher, la reformulation et le choix des filtres, avec un budget de recherches et un nettoyage vérifié.
Labs RAG › Sur Google Cloud