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De l'ingestion de documents à l'agent en production : Vertex AI RAG Engine, Gemini et Cloud Run.
IA générative
Appeler Gemini depuis Python avec le SDK google-genai (streaming, conversation, tokens et coût, erreurs et réessais) et livrer un mini-CLI « assistant de réunion » qui fonctionne avec une clé d'API comme sur Vertex AI.
Académie IA › Débuter
Classer des milliers d'avis clients avec Gemini sans exploser quotas ni budget : concurrence bornée, réessais exponentiels, reprise après incident, Batch API et Vertex AI batch prediction, suivi des coûts et contrôle qualité.
Académie IA › Pratiquer
Choisir la bonne façon d'adapter Gemini à une tâche, fabriquer par distillation un jeu de 100 tickets au format Vertex AI, mesurer une ligne de base few-shot et préparer un réglage supervisé prêt à lancer.
Académie IA › Maîtriser
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
Brancher un agent Google ADK sur BigQuery avec le toolset BigQuery officiel, en lecture seule, avec un dry-run avant chaque requête, un plafond de 1 Go facturé et une liste blanche de tables, sur le jeu public thelook_ecommerce.
Labs Google ADK › Avec Google Cloud