Last reviewed 2026-11-02 UTC
Questo documento nell'Architecture Center fornisce guide all'architettura per aiutarti a creare ed eseguire il deployment di workload di AI generativa in Google Cloud.
Per scoprire come configurare, eseguire il deployment, valutare e utilizzare le applicazioni di AI generativa su foundation model, consulta Esegui il deployment e utilizza le applicazioni di AI generativa.
Architetture di alto livello
Le seguenti guide forniscono architetture di alto livello per casi d'uso aziendali e tecnici specifici dell'AI generativa:
| Guida | Descrizione |
|---|---|
| Genera campagne di marketing personalizzate | Generare asset multimediali per campagne di marketing personalizzate. |
| Genera consigli sui prodotti personalizzati | Genera consigli personalizzati sui prodotti in base alle preferenze degli utenti per le applicazioni di vendita al dettaglio. |
| Genera podcast da file audio | Genera podcast basati su file multimediali, ad esempio commenti live per un evento sportivo. |
| Genera soluzioni per le richieste di assistenza clienti | Generare risposte alle domande dei clienti, ad esempio richieste di assistenza tecnica. |
Architetture di riferimento
Le seguenti guide forniscono esempi di architettura dettagliati e suggerimenti di progettazione per il deployment di workload e infrastrutture di AI generativa per casi d'uso specifici:
| Guida | Descrizione |
|---|---|
| Automatizza la revisione dell'utilizzo delle richieste di indennizzo | Migliorare il processo di autorizzazione preventiva (PA) e di revisione dell'utilizzo (UR) per le richieste di risarcimento dell'assicurazione sanitaria. |
| Infrastruttura RAG che utilizza Gemini Enterprise e Gemini Enterprise Agent Platform | Orchestra un workflow RAG agentico con disponibilità dei dati in tempo reale e ricerca contestuale arricchita. |
| Infrastruttura RAG che utilizza Agent Platform e Vector Search | Fornire Vector Search ottimizzato e ad alte prestazioni per applicazioni su larga scala. |
| Infrastruttura RAG che utilizza Agent Platform e AlloyDB per PostgreSQL | Archivia i vector embedding insieme ai dati operativi in un database AlloyDB per PostgreSQL completamente gestito. |
| Infrastruttura RAG che utilizza GKE e Cloud SQL | Crea applicazioni RAG personalizzate utilizzando strumenti open source come Ray, Hugging Face e LangChain. |
| Infrastruttura GraphRAG che utilizza Agent Platform e Spanner Graph | Combina la ricerca vettoriale con le query del Knowledge Graph per il recupero di dati contestuali interconnessi. |
| Connettività privata per applicazioni di AI generativa compatibili con RAG | Proteggi l'infrastruttura di rete per le applicazioni di AI generativa compatibili con RAG utilizzando il VPC condiviso. |
| Pipeline CI/CD di Harness per le applicazioni RAG | Configura una pipeline di integrazione continua (CI) e deployment continuo (CD) per le applicazioni RAG. |