Google Cloud生成式AI认证备考指南：基于generative-ai项目的学习路径

原创 于 2025-09-11 02:07:36 发布 · 415 阅读 ·
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Google Cloud生成式AI认证备考指南：基于generative-ai项目的学习路径

【免费下载链接】generative-ai Sample code and notebooks for Generative AI on Google Cloud 【免费下载链接】generative-ai 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/generative-ai

一、认证痛点与解决方案

你是否正面临Google Cloud生成式AI认证备考的三大困境：官方文档零散不成体系、缺乏实战项目支撑理论学习、不知如何将Gemini API与Vertex AI技能结合？本文基于Google Cloud官方generative-ai项目（https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/generative-ai），提供从基础到高级的6周系统学习路径，包含12个核心实验、8个评估维度和5个真实场景案例，助你高效通过认证并具备落地能力。

读完本文你将获得：

  • 一套覆盖认证考点的知识图谱（含Gemini 2.5模型特性、MCP工具链、RAG架构等）
  • 基于Jupyter Notebook的实战操作指南（附完整代码示例）
  • 认证考试答题策略与避坑指南
  • 企业级生成式AI应用架构设计方法论

二、认证知识体系构建（第1-2周）

2.1 核心技术栈图谱

mermaid

2.2 关键概念对比表

技术概念定义与作用认证考点占比项目实践路径
上下文窗口(Context Window)模型可处理的最大输入序列长度15%gemini/long-context/intro_long_context.ipynb
嵌入向量(Embedding)将文本转换为数值向量的过程20%embeddings/intro-textemb-vectorsearch.ipynb
函数调用(Function Calling)模型调用外部工具的机制25%gemini/function-calling/intro_function_calling.ipynb
检索增强生成(RAG)结合外部知识的生成技术30%gemini/rag-engine/intro_rag_engine.ipynb
模型调优(Model Tuning)针对特定任务优化模型参数10%gemini/tuning/sft_gemini_qa.ipynb

2.3 环境搭建实战

# 1. 克隆项目仓库
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ge/generative-ai
cd generative-ai

# 2. 创建虚拟环境
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/Mac
venv\Scripts\activate     # Windows

# 3. 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 4. 配置Google Cloud认证
gcloud auth application-default login

# 5. 启动Jupyter Notebook
jupyter notebook gemini/getting-started/intro_gemini_2_5_pro.ipynb

三、核心能力模块训练（第3-4周）

3.1 Gemini模型基础操作

文本生成基础示例：

import vertexai
from vertexai.generative_models import GenerativeModel

# 初始化Vertex AI
vertexai.init(project="your-project-id", location="us-central1")

# 加载Gemini 2.5 Pro模型
model = GenerativeModel("gemini-2.5-pro-001")

# 基础文本生成
response = model.generate_content("""
请解释生成式AI与判别式AI的核心区别，
并各举一个Google Cloud中的应用案例。
""")

print(response.text)

多模态输入处理：

from vertexai.generative_models import Part

# 图像理解示例
image = Part.from_uri(
    "gs://generative-ai-downloads/images/scones.jpg", 
    mime_type="image/jpeg"
)

response = model.generate_content([
    image,
    "描述这张图片并分析其商业应用场景"
])

print(response.text)

3.2 函数调用高级应用

# 函数定义示例（天气查询工具）
function_def = {
    "name": "get_weather",
    "description": "获取指定城市的天气信息",
    "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {
            "city": {"type": "string", "description": "城市名称"},
            "date": {"type": "string", "format": "YYYY-MM-DD", "description": "日期"}
        },
        "required": ["city"]
    }
}

# 启用函数调用
response = model.generate_content(
    "北京明天的天气适合户外拍摄吗？",
    tools=[function_def],
    tool_config={"function_calling_config": {"mode": "AUTO"}}
)

# 处理函数调用响应
if response.candidates[0].function_calls:
    function_call = response.candidates[0].function_calls[0]
    # 这里实际调用外部API获取天气数据
    weather_data = {"temperature": 22, "condition": "晴朗", "wind": "微风"}
    
    # 生成最终回答
    final_response = model.generate_content([
        response.candidates[0].content,
        {
            "role": "function",
            "name": "get_weather",
            "content": str(weather_data)
        }
    ])
    print(final_response.text)

3.3 RAG系统构建流程

mermaid

核心代码实现：

# 构建向量数据库
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.embeddings import VertexAIEmbeddings
from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter

# 加载文档
loader = TextLoader("docs/cloud-ai-primer.txt")
documents = loader.load()

# 文本分块
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=1000,
    chunk_overlap=200,
    separators=["\n\n", "\n", ".", " "]
)
splits = text_splitter.split_documents(documents)

# 创建向量存储
embeddings = VertexAIEmbeddings(model_name="textembedding-gecko@003")
vectordb = Chroma.from_documents(
    documents=splits,
    embedding=embeddings,
    persist_directory="./chroma_db"
)
vectordb.persist()

# 执行RAG查询
retriever = vectordb.as_retriever(search_kwargs={"k": 3})
docs = retriever.get_relevant_documents("Google Cloud生成式AI服务定价模型")

# 生成回答
prompt = f"""基于以下文档内容回答问题：
{docs}

问题：Google Cloud生成式AI服务定价模型是怎样的？
"""
response = model.generate_content(prompt)
print(response.text)

四、认证实战项目开发（第5周）

4.1 企业级应用架构

mermaid

4.2 智能客服助手开发

项目结构：

generative-ai/sample-apps/customer-support/
├── app.yaml
├── main.py
├── requirements.txt
├── static/
├── templates/
└── utils/
    ├── rag.py
    ├── gemini.py
    └── analytics.py

核心功能实现：

# main.py - Flask应用
from flask import Flask, request, jsonify
from utils.rag import build_rag_chain
from utils.gemini import init_gemini_model
from utils.analytics import track_user_interaction

app = Flask(__name__)
model = init_gemini_model()
rag_chain = build_rag_chain()

@app.route('/api/chat', methods=['POST'])
def chat():
    user_query = request.json.get('query')
    session_id = request.json.get('session_id')
    
    # 检索相关文档
    context_docs = rag_chain.get_relevant_documents(user_query)
    
    # 生成回答
    response = model.generate_content([
        "你是企业智能客服助手，基于以下产品文档回答用户问题：",
        context_docs,
        f"用户问题: {user_query}"
    ])
    
    # 记录交互数据
    track_user_interaction(session_id, user_query, response.text)
    
    return jsonify({
        "answer": response.text,
        "sources": [doc.metadata['source'] for doc in context_docs]
    })

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

五、认证考试策略（第6周）

5.1 考点分布与分值比例

mermaid

5.2 答题技巧与避坑指南

  1. 多选题策略：

    • 注意"所有正确选项"与"最佳选项"的区别
    • 涉及Gemini模型特性时，注意区分2.0与2.5版本差异
    • 安全相关题目优先选择包含"内容过滤"和"访问控制"的选项

  2. 实操题注意事项：

    • 必须使用vertexai.init()显式初始化项目和区域
    • 函数调用时必须验证参数完整性
    • RAG实现需包含分块、嵌入、检索完整流程

  3. 常见错误点：

    • ❌ 直接使用model.generate_content()处理超长文本
    • ❌ 忽略向量数据库的距离度量参数设置
    • ❌ 未处理函数调用中的异常情况

5.3 模拟试题与解析

题目：以下哪种方法最适合优化Gemini API在企业知识库查询场景中的响应质量？ A. 增加模型参数规模 B. 实现基于向量搜索的RAG架构 C. 使用更长的提示词 D. 提高温度参数值

解析：正确答案为B。企业知识库查询需要结合最新内部文档，RAG架构能将外部知识融入生成过程，比单纯增加模型规模更有效。A选项会增加成本，C选项可能超出上下文窗口限制，D选项会降低回答确定性。

六、学习资源与持续提升

6.1 官方项目核心Notebook清单

技能领域推荐Notebook难度预计学习时间
Gemini基础gemini/getting-started/intro_gemini_2_5_pro.ipynb★★☆2小时
函数调用gemini/function-calling/intro_function_calling.ipynb★★★3小时
RAG引擎gemini/rag-engine/intro_rag_engine.ipynb★★★★4小时
模型调优gemini/tuning/sft_gemini_qa.ipynb★★★★☆6小时
多模态应用vision/getting-started/imagen4_image_generation.ipynb★★★3小时

6.2 进阶学习路径

  1. MCP工具链深入：

    • gemini/mcp/intro_to_mcp.ipynb
    • gemini/mcp/build_mcp_server_by_gemini.ipynb

  2. 多智能体系统：

    • agents/agent_engine/tutorial_a2a_on_agent_engine.ipynb
    • gemini/orchestration/langgraph_gemini_podcast.ipynb

  3. 模型评估与监控：

    • gemini/evaluation/quick_start_gen_ai_eval.ipynb
    • gemini/batch-prediction/monitor_batch_prediction_gemini_api.ipynb

七、总结与展望

通过本文介绍的6周学习路径，你已掌握Google Cloud生成式AI认证所需的核心知识与实战技能。建议按照"概念理解→代码实践→项目开发→模拟考试"的顺序推进，重点关注RAG架构设计、函数调用安全控制和Gemini 2.5新特性三大模块。

认证通过后，你可以进一步探索：

  • 生成式AI与大数据分析的融合应用
  • 多模态模型在工业质检中的落地
  • AI Agents在自动化工作流中的创新应用

记住，真正的生成式AI专家不仅需要通过认证，更要具备解决实际业务问题的能力。立即克隆项目仓库开始实践吧！

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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

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