Last reviewed 2025-09-22 UTC
Usa las siguientes guías de arquitectura para diseñar e implementar aplicaciones de IA generativa con Generación mejorada por recuperación (RAG) en Google Cloud.
| Guía de arquitectura | Descripción |
|---|---|
| Infraestructura de RAG para IA generativa con Gemini Enterprise y Agent Platform | Una arquitectura basada en agentes que usa Gemini Enterprise como una plataforma unificada para organizar un flujo de datos de RAG de extremo a extremo para aplicaciones empresariales que requieren disponibilidad de datos en tiempo real y búsqueda contextual enriquecida. |
| Infraestructura de RAG para IA generativa con Agent Platform y Vector Search | Una arquitectura sin servidores completamente administrada que proporciona una búsqueda vectorial optimizada y de alto rendimiento para aplicaciones a gran escala. |
| Infraestructura de RAG para IA generativa con Agent Platform y AlloyDB para PostgreSQL | Una arquitectura que almacena incorporaciones de vectores junto con tus datos operativos en una base de datos completamente administrada como AlloyDB para PostgreSQL. |
| Infraestructura de RAG para IA generativa con GKE y Cloud SQL | Una arquitectura flexible basada en contenedores que proporciona el máximo control para compilar aplicaciones personalizadas con herramientas de código abierto como Ray, Hugging Face y LangChain. |
| Infraestructura de GraphRAG para IA generativa con Agent Platform y Spanner Graph | Una arquitectura de RAG avanzada que combina la búsqueda vectorial con consultas de gráficos de conocimiento para recuperar datos contextuales interconectados, lo que genera respuestas de IA generativa más detalladas y pertinentes. |
| Aprovecha la canalización de CI/CD para aplicaciones de RAG | Una arquitectura para una canalización de integración continua (CI) y de implementación continua (CD) para una aplicación de RAG en Google Cloud. |