[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-GoogleCloudPlatform--generative-ai":3,"tool-GoogleCloudPlatform--generative-ai":61},[4,18,26,36,44,53],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",150037,2,"2026-04-10T23:33:47",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":32,"last_commit_at":42,"category_tags":43,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",108322,"2026-04-10T11:39:34",[14,15,13],{"id":45,"name":46,"github_repo":47,"description_zh":48,"stars":49,"difficulty_score":32,"last_commit_at":50,"category_tags":51,"status":17},6121,"gemini-cli","google-gemini\u002Fgemini-cli","gemini-cli 是一款由谷歌推出的开源 AI 命令行工具，它将强大的 Gemini 大模型能力直接集成到用户的终端环境中。对于习惯在命令行工作的开发者而言，它提供了一条从输入提示词到获取模型响应的最短路径，无需切换窗口即可享受智能辅助。\n\n这款工具主要解决了开发过程中频繁上下文切换的痛点，让用户能在熟悉的终端界面内直接完成代码理解、生成、调试以及自动化运维任务。无论是查询大型代码库、根据草图生成应用，还是执行复杂的 Git 操作，gemini-cli 都能通过自然语言指令高效处理。\n\n它特别适合广大软件工程师、DevOps 人员及技术研究人员使用。其核心亮点包括支持高达 100 万 token 的超长上下文窗口，具备出色的逻辑推理能力；内置 Google 搜索、文件操作及 Shell 命令执行等实用工具；更独特的是，它支持 MCP（模型上下文协议），允许用户灵活扩展自定义集成，连接如图像生成等外部能力。此外，个人谷歌账号即可享受免费的额度支持，且项目基于 Apache 2.0 协议完全开源，是提升终端工作效率的理想助手。",100752,"2026-04-10T01:20:03",[52,13,15,14],"插件",{"id":54,"name":55,"github_repo":56,"description_zh":57,"stars":58,"difficulty_score":32,"last_commit_at":59,"category_tags":60,"status":17},4721,"markitdown","microsoft\u002Fmarkitdown","MarkItDown 是一款由微软 AutoGen 团队打造的轻量级 Python 工具，专为将各类文件高效转换为 Markdown 格式而设计。它支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片（含 OCR）、音频（含语音转录）、HTML 乃至 YouTube 链接等多种格式的解析，能够精准提取文档中的标题、列表、表格和链接等关键结构信息。\n\n在人工智能应用日益普及的今天，大语言模型（LLM）虽擅长处理文本，却难以直接读取复杂的二进制办公文档。MarkItDown 恰好解决了这一痛点，它将非结构化或半结构化的文件转化为模型“原生理解”且 Token 效率极高的 Markdown 格式，成为连接本地文件与 AI 分析 pipeline 的理想桥梁。此外，它还提供了 MCP（模型上下文协议）服务器，可无缝集成到 Claude Desktop 等 LLM 应用中。\n\n这款工具特别适合开发者、数据科学家及 AI 研究人员使用，尤其是那些需要构建文档检索增强生成（RAG）系统、进行批量文本分析或希望让 AI 助手直接“阅读”本地文件的用户。虽然生成的内容也具备一定可读性，但其核心优势在于为机器",93400,"2026-04-06T19:52:38",[52,14],{"id":62,"github_repo":63,"name":64,"description_en":65,"description_zh":66,"ai_summary_zh":67,"readme_en":68,"readme_zh":69,"quickstart_zh":70,"use_case_zh":71,"hero_image_url":72,"owner_login":73,"owner_name":74,"owner_avatar_url":75,"owner_bio":76,"owner_company":77,"owner_location":77,"owner_email":77,"owner_twitter":77,"owner_website":78,"owner_url":79,"languages":80,"stars":118,"forks":119,"last_commit_at":120,"license":121,"difficulty_score":32,"env_os":122,"env_gpu":123,"env_ram":124,"env_deps":125,"category_tags":131,"github_topics":132,"view_count":32,"oss_zip_url":77,"oss_zip_packed_at":77,"status":17,"created_at":147,"updated_at":148,"faqs":149,"releases":178},4988,"GoogleCloudPlatform\u002Fgenerative-ai","generative-ai","Sample code and notebooks for Generative AI on Google Cloud, with Gemini on Vertex AI","generative-ai 是谷歌云官方提供的开源资源库，旨在帮助开发者快速上手并构建基于 Vertex AI 平台的生成式 AI 应用。它汇集了丰富的代码示例、交互式笔记本（Notebooks）及示例应用，全面覆盖了从环境配置到复杂工作流管理的各个环节。\n\n该资源库有效解决了开发者在利用谷歌大模型进行创新时面临的“起步难”和“示例少”的问题。通过提供结构清晰的实战指南，用户无需从零摸索，即可直接复用成熟代码来集成最新的多模态能力。其核心亮点在于对谷歌最新模型（如 Gemini 3.1 Pro）的即时支持，并细分了多个专业模块：涵盖文本对话与函数调用的 Gemini 专区、支持自定义搜索引擎的 Vertex AI Search、用于增强数据准确性的 RAG（检索增强生成）技术、以及基于 Imagen 的图像生成编辑和基于 Chirp 的语音处理方案。\n\n这套工具特别适合人工智能工程师、后端开发者及数据科学家使用。无论是希望快速验证原型的初创团队，还是需要在企业级数据上构建定制化搜索与问答系统的技术人员，都能从中找到对应的最佳实践。对于想要深入理解谷歌云 AI 生态的研究人员而言，这里也","generative-ai 是谷歌云官方提供的开源资源库，旨在帮助开发者快速上手并构建基于 Vertex AI 平台的生成式 AI 应用。它汇集了丰富的代码示例、交互式笔记本（Notebooks）及示例应用，全面覆盖了从环境配置到复杂工作流管理的各个环节。\n\n该资源库有效解决了开发者在利用谷歌大模型进行创新时面临的“起步难”和“示例少”的问题。通过提供结构清晰的实战指南，用户无需从零摸索，即可直接复用成熟代码来集成最新的多模态能力。其核心亮点在于对谷歌最新模型（如 Gemini 3.1 Pro）的即时支持，并细分了多个专业模块：涵盖文本对话与函数调用的 Gemini 专区、支持自定义搜索引擎的 Vertex AI Search、用于增强数据准确性的 RAG（检索增强生成）技术、以及基于 Imagen 的图像生成编辑和基于 Chirp 的语音处理方案。\n\n这套工具特别适合人工智能工程师、后端开发者及数据科学家使用。无论是希望快速验证原型的初创团队，还是需要在企业级数据上构建定制化搜索与问答系统的技术人员，都能从中找到对应的最佳实践。对于想要深入理解谷歌云 AI 生态的研究人员而言，这里也是获取前沿技术落地参考的理想入口。","# Generative AI on Google Cloud\n\n> **[Gemini 3.1 Pro](https:\u002F\u002Fcloud.google.com\u002Fvertex-ai\u002Fgenerative-ai\u002Fdocs\u002Fmodels\u002Fgemini\u002F3-1-pro) has been released!**\n>\n> Here are the latest notebooks and demos using the new model:\n>\n> - [Intro to Gemini 3.1 Pro](gemini\u002Fgetting-started\u002Fintro_gemini_3_1_pro.ipynb)\n>\n\u003C!-- markdownlint-disable MD033 -->\n\nThis repository contains notebooks, code samples, sample apps, and other resources that demonstrate how to use, develop and manage generative AI workflows using [Generative AI on Google Cloud](https:\u002F\u002Fcloud.google.com\u002Fai\u002Fgenerative-ai) with [Vertex AI](https:\u002F\u002Fcloud.google.com\u002Fvertex-ai).\n\n## Using this repository\n\n[![Applied AI Summit: The cloud toolkit for generative AI](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FGoogleCloudPlatform_generative-ai_readme_fe6d4307766d.jpg)](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=xT7WW2SKLfE)\n\n\u003Ctable>\n  \u003Ctr>\n    \u003Cth>\u003C\u002Fth>\n    \u003Cth style=\"text-align: center;\">Description\u003C\u002Fth>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>\n      \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FGoogleCloudPlatform_generative-ai_readme_2f351b4ca1b1.gif\" width=\"45px\" alt=\"Gemini\">\n      \u003Cbr>\n      \u003Ca href=\"gemini\u002F\">\u003Ccode>gemini\u002F\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fa>\n    \u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>\n      Discover Gemini through starter notebooks, use cases, function calling, sample apps, and more.\n    \u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>\n      \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fwww.gstatic.com\u002Fimages\u002Fbranding\u002Fgcpiconscolors\u002Fservice_discovery\u002Fv1\u002F24px.svg\" width=\"40px\" alt=\"Search\">\n      \u003Cbr>\n      \u003Ca href=\"search\u002F\">\u003Ccode>search\u002F\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fa>\n    \u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Use this folder if you're interested in using \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fcloud.google.com\u002Fenterprise-search\">Vertex AI Search\u003C\u002Fa>, a Google-managed solution to help you rapidly build search engines for websites and across enterprise data. (Formerly known as Enterprise Search on Generative AI App Builder).\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>\n      \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Ffonts.gstatic.com\u002Fs\u002Fi\u002Fshort-term\u002Frelease\u002Fgooglesymbols\u002Fnature_people\u002Fdefault\u002F40px.svg\" alt=\"RAG Grounding\">\n      \u003Cbr>\n      \u003Ca href=\"rag-grounding\u002F\">\u003Ccode>rag-grounding\u002F\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fa>\n    \u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Use this folder for information on Retrieval Augmented Generation (RAG) and Grounding with Vertex AI. This is an index of notebooks and samples across other directories focused on this topic.\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>\n      \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Ffonts.gstatic.com\u002Fs\u002Fi\u002Fshort-term\u002Frelease\u002Fgooglesymbols\u002Fimage\u002Fdefault\u002F40px.svg\" alt=\"Vision\">\n      \u003Cbr>\n      \u003Ca href=\"vision\u002F\">\u003Ccode>vision\u002F\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fa>\n    \u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>\n      Use this folder if you're interested in building your own solutions from scratch using features from Imagen on Vertex AI (Vertex AI Imagen API).\n      These are the features that Imagen on Vertex AI offers:\n      \u003Cul>\n        \u003Cli>Image generation\u003C\u002Fli>\n        \u003Cli>Image editing\u003C\u002Fli>\n        \u003Cli>Visual captioning\u003C\u002Fli>\n        \u003Cli>Visual question answering\u003C\u002Fli>\n      \u003C\u002Ful>\n    \u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>\n      \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Ffonts.gstatic.com\u002Fs\u002Fi\u002Fshort-term\u002Frelease\u002Fgooglesymbols\u002Fmic\u002Fdefault\u002F40px.svg\" alt=\"Speech\">\n      \u003Cbr>\n      \u003Ca href=\"audio\u002F\">\u003Ccode>audio\u002F\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fa>\n    \u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>\n      Use this folder if you're interested in building your own solutions from scratch using features from Chirp, a version of Google's Universal Speech Model (USM) on Vertex AI (Vertex AI Chirp API).\n    \u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>\n      \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Ffonts.gstatic.com\u002Fs\u002Fi\u002Fshort-term\u002Frelease\u002Fgooglesymbols\u002Fbuild\u002Fdefault\u002F40px.svg\" alt=\"Setup Env\">\n      \u003Cbr>\n      \u003Ca href=\"setup-env\u002F\">\u003Ccode>setup-env\u002F\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fa>\n    \u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Instructions on how to set up Google Cloud, the Vertex AI Python SDK, and notebook environments on Google Colab and Vertex AI Workbench.\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>\n      \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Ffonts.gstatic.com\u002Fs\u002Fi\u002Fshort-term\u002Frelease\u002Fgooglesymbols\u002Fmedia_link\u002Fdefault\u002F40px.svg\" alt=\"Resources\">\n      \u003Cbr>\n      \u003Ca href=\"RESOURCES.md\">\u003Ccode>RESOURCES.md\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fa>\n    \u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>Learning resources (e.g. blogs, YouTube playlists) about Generative AI on Google Cloud.\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftable>\n\u003C!-- markdownlint-enable MD033 -->\n\n## Related Repositories\n\n- ✨ [Agent Development Kit (ADK) Samples](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgoogle\u002Fadk-samples): This repository provides ready-to-use agents built on top of the Agent Development Kit, designed to accelerate your development process. These agents cover a range of common use cases and complexities, from simple conversational bots to complex multi-agent workflows.\n- [🚀 Agent Starter Pack](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGoogleCloudPlatform\u002Fagent-starter-pack)\n  - A collection of production-ready Generative AI Agent templates built for Google Cloud.\n  - It accelerates development by providing a holistic, production-ready solution, addressing common challenges (Deployment & Operations, Evaluation, Customization, Observability) in building and deploying Gen AI agents.\n- [Gemini Cookbook](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgoogle-gemini\u002Fcookbook\u002F)\n- [Google Cloud Applied AI Engineering](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGoogleCloudPlatform\u002Fapplied-ai-engineering-samples)\n- [Vertex AI GenMedia Creative Studio](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGoogleCloudPlatform\u002Fvertex-ai-creative-studio) - Experience Google's generative media foundational models + custom workflows.\n- [MCP Servers for GenMedia](https:\u002F\u002Fgoo.gle\u002Fvertex-genmedia-mcp) - Empower your agents with generative media tools.\n- [Generative AI for Marketing using Google Cloud](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGoogleCloudPlatform\u002Fgenai-for-marketing)\n- [Generative AI for Developer Productivity](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGoogleCloudPlatform\u002Fgenai-for-developers)\n- Vertex AI Core\n  - [Vertex AI Samples](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGoogleCloudPlatform\u002Fvertex-ai-samples)\n  - [MLOps with Vertex AI](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGoogleCloudPlatform\u002Fmlops-with-vertex-ai)\n  - [Developing NLP solutions with T5X and Vertex AI](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGoogleCloudPlatform\u002Ft5x-on-vertex-ai)\n  - [AlphaFold batch inference with Vertex AI Pipelines](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGoogleCloudPlatform\u002Fvertex-ai-alphafold-inference-pipeline)\n  - [Serving Spark ML models using Vertex AI](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGoogleCloudPlatform\u002Fvertex-ai-spark-ml-serving)\n  - [Sensitive Data Protection (Cloud DLP) for Vertex AI Generative Models (PaLM2)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGoogleCloudPlatform\u002FSensitive-Data-Protection-for-Vertex-AI-PaLM2)\n- Conversational AI\n  - [Contact Center AI Samples](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGoogleCloudPlatform\u002Fcontact-center-ai-samples)\n  - [Reimagining Customer Experience 360](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGoogleCloudPlatform\u002Fdialogflow-ccai-omnichannel)\n- Document AI\n  - [Document AI Samples](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGoogleCloudPlatform\u002Fdocument-ai-samples)\n- Gemini in Google Cloud\n  - [Cymbal Superstore](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGoogleCloudPlatform\u002Fcymbal-superstore)\n- Cloud Databases\n  - [Gen AI Databases Retrieval App](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGoogleCloudPlatform\u002Fgenai-databases-retrieval-app)\n- Other\n  - [ai-on-gke](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGoogleCloudPlatform\u002Fai-on-gke)\n  - [ai-infra-cluster-provisioning](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGoogleCloudPlatform\u002Fai-infra-cluster-provisioning)\n  - [solutions-genai-llm-workshop](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGoogleCloudPlatform\u002Fsolutions-genai-llm-workshop)\n  - [terraform-genai-doc-summarization](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGoogleCloudPlatform\u002Fterraform-genai-doc-summarization)\n  - [terraform-genai-knowledge-base](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGoogleCloudPlatform\u002Fterraform-genai-knowledge-base)\n  - [genai-product-catalog](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGoogleCloudPlatform\u002Fgenai-product-catalog)\n  - [solutionbuilder-terraform-genai-doc-summarization](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGoogleCloudPlatform\u002Fsolutionbuilder-terraform-genai-doc-summarization)\n  - [solutions-viai-edge-provisioning-configuration](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGoogleCloudPlatform\u002Fsolutions-viai-edge-provisioning-configuration)\n  - [mis-ai-accelerator](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGoogleCloudPlatform\u002Fmis-ai-accelerator)\n  - [dataflow-opinion-analysis](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGoogleCloudPlatform\u002Fdataflow-opinion-analysis)\n  - [genai-beyond-basics](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmeteatamel\u002Fgenai-beyond-basics)\n  - [Gemini by Example](https:\u002F\u002Fgeminibyexample.com)\n\n## Contributing\n\nContributions welcome! See the [Contributing Guide](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGoogleCloudPlatform\u002Fgenerative-ai\u002Fblob\u002Fmain\u002FCONTRIBUTING.md).\n\n## Getting help\n\nPlease use the [issues page](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGoogleCloudPlatform\u002Fgenerative-ai\u002Fissues) to provide suggestions, feedback or submit a bug report.\n\n## Disclaimer\n\nThis repository itself is not an officially supported Google product. The code in this repository is for demonstrative purposes only.\n","# Google Cloud 上的生成式 AI\n\n> **[Gemini 3.1 Pro](https:\u002F\u002Fcloud.google.com\u002Fvertex-ai\u002Fgenerative-ai\u002Fdocs\u002Fmodels\u002Fgemini\u002F3-1-pro) 已发布！**\n>\n> 以下是使用新模型的最新笔记本和演示：\n>\n> - [Gemini 3.1 Pro 入门](gemini\u002Fgetting-started\u002Fintro_gemini_3_1_pro.ipynb)\n>\n\u003C!-- markdownlint-disable MD033 -->\n\n此仓库包含笔记本、代码示例、示例应用及其他资源，展示了如何使用 [Google Cloud 上的生成式 AI](https:\u002F\u002Fcloud.google.com\u002Fai\u002Fgenerative-ai)，结合 [Vertex AI](https:\u002F\u002Fcloud.google.com\u002Fvertex-ai)，来使用、开发和管理生成式 AI 工作流。\n\n## 使用本仓库\n\n[![Applied AI Summit：生成式 AI 的云工具包](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FGoogleCloudPlatform_generative-ai_readme_fe6d4307766d.jpg)](https:\u002F\u002Fwww.youtube.com\u002Fwatch?v=xT7WW2SKLfE)\n\n\u003Ctable>\n  \u003Ctr>\n    \u003Cth>\u003C\u002Fth>\n    \u003Cth style=\"text-align: center;\">描述\u003C\u002Fth>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>\n      \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FGoogleCloudPlatform_generative-ai_readme_2f351b4ca1b1.gif\" width=\"45px\" alt=\"Gemini\">\n      \u003Cbr>\n      \u003Ca href=\"gemini\u002F\">\u003Ccode>gemini\u002F\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fa>\n    \u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>\n      通过入门笔记本、用例、函数调用、示例应用等，探索 Gemini。\n    \u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>\n      \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fwww.gstatic.com\u002Fimages\u002Fbranding\u002Fgcpiconscolors\u002Fservice_discovery\u002Fv1\u002F24px.svg\" width=\"40px\" alt=\"搜索\">\n      \u003Cbr>\n      \u003Ca href=\"search\u002F\">\u003Ccode>search\u002F\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fa>\n    \u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>如果您对使用 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fcloud.google.com\u002Fenterprise-search\">Vertex AI Search\u003C\u002Fa> 感兴趣，可以使用此文件夹。这是一项由 Google 管理的解决方案，可帮助您快速构建面向网站和企业数据的搜索引擎。（原名“基于生成式 AI 应用构建器的企业搜索”）。\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>\n      \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Ffonts.gstatic.com\u002Fs\u002Fi\u002Fshort-term\u002Frelease\u002Fgooglesymbols\u002Fnature_people\u002Fdefault\u002F40px.svg\" alt=\"RAG 置信度\">\n      \u003Cbr>\n      \u003Ca href=\"rag-grounding\u002F\">\u003Ccode>rag-grounding\u002F\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fa>\n    \u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>此文件夹提供有关 Vertex AI 中的检索增强生成（RAG）和置信度的相关信息。这是跨其他目录中专注于该主题的笔记本和示例索引。\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>\n      \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Ffonts.gstatic.com\u002Fs\u002Fi\u002Fshort-term\u002Frelease\u002Fgooglesymbols\u002Fimage\u002Fdefault\u002F40px.svg\" alt=\"视觉\">\n      \u003Cbr>\n      \u003Ca href=\"vision\u002F\">\u003Ccode>vision\u002F\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fa>\n    \u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>\n      如果您有兴趣从头开始构建自己的解决方案，利用 Vertex AI 上的 Imagen 提供的功能（Vertex AI Imagen API），请使用此文件夹。Vertex AI 上的 Imagen 提供以下功能：\n      \u003Cul>\n        \u003Cli>图像生成\u003C\u002Fli>\n        \u003Cli>图像编辑\u003C\u002Fli>\n        \u003Cli>视觉字幕生成\u003C\u002Fli>\n        \u003Cli>视觉问答\u003C\u002Fli>\n      \u003C\u002Ful>\n    \u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>\n      \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Ffonts.gstatic.com\u002Fs\u002Fi\u002Fshort-term\u002Frelease\u002Fgooglesymbols\u002Fmic\u002Fdefault\u002F40px.svg\" alt=\"语音\">\n      \u003Cbr>\n      \u003Ca href=\"audio\u002F\">\u003Ccode>audio\u002F\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fa>\n    \u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>\n      如果您想利用 Vertex AI 上的 Chirp——Google 通用语音模型 (USM) 的一个版本（Vertex AI Chirp API）——从头开始构建自己的解决方案，可以使用此文件夹。\n    \u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>\n      \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Ffonts.gstatic.com\u002Fs\u002Fi\u002Fshort-term\u002Frelease\u002Fgooglesymbols\u002Fbuild\u002Fdefault\u002F40px.svg\" alt=\"环境设置\">\n      \u003Cbr>\n      \u003Ca href=\"setup-env\u002F\">\u003Ccode>setup-env\u002F\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fa>\n    \u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>关于如何设置 Google Cloud、Vertex AI Python SDK 以及在 Google Colab 和 Vertex AI Workbench 上搭建笔记本环境的说明。\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>\n      \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Ffonts.gstatic.com\u002Fs\u002Fi\u002Fshort-term\u002Frelease\u002Fgooglesymbols\u002Fmedia_link\u002Fdefault\u002F40px.svg\" alt=\"资源\">\n      \u003Cbr>\n      \u003Ca href=\"RESOURCES.md\">\u003Ccode>RESOURCES.md\u003C\u002Fcode>\u003C\u002Fa>\n    \u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>有关 Google Cloud 上生成式 AI 的学习资源（例如博客、YouTube 播放列表）。\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftable>\n\u003C!-- markdownlint-enable MD033 -->\n\n## 相关仓库\n\n- ✨ [Agent Development Kit (ADK) 示例](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgoogle\u002Fadk-samples)：该仓库提供了基于 Agent 开发套件构建的即用型智能体，旨在加速您的开发流程。这些智能体涵盖了从简单对话机器人到复杂多智能体工作流等一系列常见用例和复杂场景。\n- [🚀 智能体入门包](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGoogleCloudPlatform\u002Fagent-starter-pack)\n  - 为 Google Cloud 构建的一系列生产就绪的生成式 AI 智能体模板。\n  - 它通过提供全面的、可直接投入生产的解决方案，帮助您快速开发，同时解决在构建和部署生成式 AI 智能体时常见的挑战（部署与运维、评估、定制化、可观测性等）。\n- [Gemini 烹饪书](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgoogle-gemini\u002Fcookbook\u002F)\n- [Google Cloud 应用 AI 工程](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGoogleCloudPlatform\u002Fapplied-ai-engineering-samples)\n- [Vertex AI GenMedia 创意工作室](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGoogleCloudPlatform\u002Fvertex-ai-creative-studio) —— 体验 Google 的生成式媒体基础模型及自定义工作流。\n- [GenMedia 的 MCP 服务器](https:\u002F\u002Fgoo.gle\u002Fvertex-genmedia-mcp) —— 为您的智能体赋能生成式媒体工具。\n- [使用 Google Cloud 的营销生成式 AI](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGoogleCloudPlatform\u002Fgenai-for-marketing)\n- [提升开发者生产力的生成式 AI](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGoogleCloudPlatform\u002Fgenai-for-developers)\n- Vertex AI 核心\n  - [Vertex AI 示例](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGoogleCloudPlatform\u002Fvertex-ai-samples)\n  - [使用 Vertex AI 进行 MLOps](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGoogleCloudPlatform\u002Fmlops-with-vertex-ai)\n  - [利用 T5X 和 Vertex AI 开发 NLP 解决方案](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGoogleCloudPlatform\u002Ft5x-on-vertex-ai)\n  - [使用 Vertex AI 流水线进行 AlphaFold 批量推理](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGoogleCloudPlatform\u002Fvertex-ai-alphafold-inference-pipeline)\n  - [使用 Vertex AI 部署 Spark ML 模型](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGoogleCloudPlatform\u002Fvertex-ai-spark-ml-serving)\n  - [针对 Vertex AI 生成式模型（PaLM2）的敏感数据保护（Cloud DLP）](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGoogleCloudPlatform\u002FSensitive-Data-Protection-for-Vertex-AI-PaLM2)\n- 对话式 AI\n  - [联络中心 AI 示例](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGoogleCloudPlatform\u002Fcontact-center-ai-samples)\n  - [重塑客户体验 360°](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGoogleCloudPlatform\u002Fdialogflow-ccai-omnichannel)\n- 文档 AI\n  - [文档 AI 示例](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGoogleCloudPlatform\u002Fdocument-ai-samples)\n- Gemini 在 Google Cloud 中\n  - [Cymbal 超市](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGoogleCloudPlatform\u002Fcymbal-superstore)\n- 云数据库\n  - [生成式 AI 数据库检索应用](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGoogleCloudPlatform\u002Fgenai-databases-retrieval-app)\n- 其他\n  - [ai-on-gke](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGoogleCloudPlatform\u002Fai-on-gke)\n  - [ai-infra-cluster-provisioning](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGoogleCloudPlatform\u002Fai-infra-cluster-provisioning)\n  - [solutions-genai-llm-workshop](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGoogleCloudPlatform\u002Fsolutions-genai-llm-workshop)\n  - [terraform-genai-doc-summarization](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGoogleCloudPlatform\u002Fterraform-genai-doc-summarization)\n  - [terraform-genai-knowledge-base](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGoogleCloudPlatform\u002Fterraform-genai-knowledge-base)\n  - [genai-product-catalog](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGoogleCloudPlatform\u002Fgenai-product-catalog)\n  - [solutionbuilder-terraform-genai-doc-summarization](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGoogleCloudPlatform\u002Fsolutionbuilder-terraform-genai-doc-summarization)\n  - [solutions-viai-edge-provisioning-configuration](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGoogleCloudPlatform\u002Fsolutions-viai-edge-provisioning-configuration)\n  - [mis-ai-accelerator](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGoogleCloudPlatform\u002Fmis-ai-accelerator)\n  - [dataflow-opinion-analysis](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGoogleCloudPlatform\u002Fdataflow-opinion-analysis)\n  - [genai-beyond-basics](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmeteatamel\u002Fgenai-beyond-basics)\n  - [示例中的 Gemini](https:\u002F\u002Fgeminibyexample.com)\n\n## 参与贡献\n\n欢迎贡献！请参阅[贡献指南](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGoogleCloudPlatform\u002Fgenerative-ai\u002Fblob\u002Fmain\u002FCONTRIBUTING.md)。\n\n## 获取帮助\n\n请使用[问题页面](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGoogleCloudPlatform\u002Fgenerative-ai\u002Fissues)提交建议、反馈或报告 bug。\n\n## 免责声明\n\n本仓库本身并非 Google 官方支持的产品。此仓库中的代码仅用于演示目的。","# Google Cloud Generative AI 快速上手指南\n\n本指南基于 `generative-ai` 开源仓库，帮助开发者快速在 Google Cloud 上构建生成式 AI 工作流。\n\n## 环境准备\n\n在开始之前，请确保满足以下前置条件：\n\n*   **Google Cloud 账号**：拥有有效的 Google Cloud 项目，并启用了计费功能。\n*   **API 权限**：需在项目中启用 **Vertex AI API**。\n*   **开发环境**（任选其一）：\n    *   **Google Colab**（推荐）：无需本地配置，直接在浏览器运行笔记本。\n    *   **Vertex AI Workbench**：Google Cloud 托管的 JupyterLab 环境。\n    *   **本地环境**：需安装 Python 3.9+ 及必要的依赖库。\n*   **认证凭证**：若使用本地环境或外部 Notebooks，需配置服务账号密钥（Service Account Key）或使用 Application Default Credentials (ADC)。\n\n## 安装步骤\n\n### 1. 克隆仓库\n首先将代码仓库克隆到本地或您的开发环境中：\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGoogleCloudPlatform\u002Fgenerative-ai.git\ncd generative-ai\n```\n\n### 2. 安装 Python SDK\n核心功能依赖 `google-cloud-aiplatform` 库。请执行以下命令安装：\n\n```bash\npip install google-cloud-aiplatform\n```\n\n如果您需要运行特定的示例（如图像处理或语音处理），可能需要额外安装相关依赖：\n\n```bash\n# 示例：安装图像和音频处理相关依赖\npip install google-cloud-aiplatform[all]\n```\n\n### 3. 配置认证（仅限本地\u002F非 Colab 环境）\n如果您不在 Colab 或 Vertex AI Workbench 中运行，需要设置环境变量以指向您的服务账号密钥文件：\n\n```bash\nexport GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=\"\u002Fpath\u002Fto\u002Fyour\u002Fservice-account-key.json\"\n```\n\n## 基本使用\n\n以下是最简单的使用示例，展示如何调用最新的 **Gemini 3.1 Pro** 模型进行文本生成。此示例基于仓库中的 `gemini\u002Fgetting-started\u002F` 目录逻辑。\n\n### 初始化客户端并调用模型\n\n```python\nfrom vertexai.generative_models import GenerativeModel\n\n# 1. 初始化模型 (使用最新发布的 Gemini 3.1 Pro)\nmodel = GenerativeModel(\"gemini-3.1-pro\")\n\n# 2. 发送提示词\nresponse = model.generate_content(\"请用中文简要介绍生成式 AI 在云计算中的应用场景。\")\n\n# 3. 打印结果\nprint(response.text)\n```\n\n### 探索更多示例\n该仓库按功能模块组织了丰富的 Notebook 示例，您可以直接运行以下路径中的代码进行深入学习和测试：\n\n*   **Gemini 基础与进阶**: `gemini\u002F` (包含函数调用、多模态输入等)\n*   **企业级搜索**: `search\u002F` (构建基于 Vertex AI Search 的搜索引擎)\n*   **RAG 与 grounding**: `rag-grounding\u002F` (检索增强生成示例)\n*   **图像生成 (Imagen)**: `vision\u002F` (图像生成、编辑、视觉问答)\n*   **语音处理 (Chirp)**: `audio\u002F` (语音转文字等)\n\n> **提示**：对于初学者，建议优先查看 `gemini\u002Fgetting-started\u002Fintro_gemini_3_1_pro.ipynb` 以快速体验最新模型能力。","某电商企业的技术团队需要为海量商品评论构建一个能理解上下文并自动回复的智能客服系统，同时支持多模态分析（如识别用户上传的破损商品图片）。\n\n### 没有 generative-ai 时\n- **开发门槛极高**：团队需从零搭建复杂的深度学习架构，手动收集并清洗百万级训练数据，耗时数月才能训练出基础模型。\n- **多模态能力缺失**：传统 NLP 模型无法直接处理用户上传的图片，必须额外开发独立的图像识别服务并进行繁琐的系统集成。\n- **响应僵化且不准**：基于规则或关键词匹配的回复机制生硬刻板，无法理解“这件衣服洗后缩水”等具体语境，导致客户满意度低。\n- **维护成本高昂**：每当新增商品品类或促销策略时，都需要重新标注数据并微调模型，迭代周期长达数周。\n\n### 使用 generative-ai 后\n- **快速原型落地**：直接调用 Vertex AI 上的 Gemini 3.1 Pro 预训练模型，利用 `gemini\u002F` 目录下的示例代码，几天内即可部署具备强大理解能力的客服引擎。\n- **原生多模态支持**：借助 `vision\u002F` 模块中的 Imagen 和视觉问答功能，系统能直接“看懂”用户上传的破损照片并结合文字描述生成精准理赔建议。\n- **拟人化智能交互**：模型能深刻理解长文本上下文和隐含意图，针对复杂投诉生成自然、有同理心的回复，显著提升解决率。\n- **灵活迭代与 RAG 增强**：通过 `rag-grounding\u002F` 方案挂载企业最新知识库，无需重新训练即可让模型实时掌握新促销规则，实现分钟级知识更新。\n\ngenerative-ai 将原本需要数十人月研发的复杂多模态智能系统，转化为可快速组装调用的标准化工作流，极大降低了企业应用大模型的门槛与成本。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FGoogleCloudPlatform_generative-ai_d480c669.png","GoogleCloudPlatform","Google Cloud Platform","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002FGoogleCloudPlatform_85ccccae.png","",null,"https:\u002F\u002Fcloud.google.com","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGoogleCloudPlatform",[81,85,89,93,97,100,104,108,111,114],{"name":82,"color":83,"percentage":84},"Jupyter Notebook","#DA5B0B",82.4,{"name":86,"color":87,"percentage":88},"Python","#3572A5",7.6,{"name":90,"color":91,"percentage":92},"TypeScript","#3178c6",2.8,{"name":94,"color":95,"percentage":96},"SCSS","#c6538c",2.2,{"name":98,"color":99,"percentage":32},"JavaScript","#f1e05a",{"name":101,"color":102,"percentage":103},"HTML","#e34c26",1.6,{"name":105,"color":106,"percentage":107},"HCL","#844FBA",0.3,{"name":109,"color":110,"percentage":107},"CSS","#663399",{"name":112,"color":113,"percentage":107},"Shell","#89e051",{"name":115,"color":116,"percentage":117},"Dart","#00B4AB",0.1,16556,4119,"2026-04-07T04:10:27","Apache-2.0","未说明 (基于 Google Colab 和 Vertex AI Workbench，通常支持 Linux 环境)","未说明 (代码主要在 Google Cloud Vertex AI 或 Colab 云端运行，本地运行需求取决于具体模型，README 未列出本地 GPU 要求)","未说明",{"notes":126,"python":127,"dependencies":128},"该项目主要是一系列在 Google Cloud Platform (GCP) 上运行的 Notebook 示例和代码样本。核心运行环境是云端的 Vertex AI 或 Google Colab，而非本地部署。用户需要配置 Google Cloud 账号、启用 Vertex AI API 并设置认证凭据。具体的计算资源（如 GPU\u002FTPU）由云端实例类型决定，而非本地硬件。","未说明 (需安装 Vertex AI Python SDK)",[129,130],"vertexai (Google Cloud Vertex AI SDK)","google-cloud-aiplatform",[13,14,52,35],[64,133,134,135,136,137,138,139,140,141,142,143,144,145,146],"llm","vertex-ai","langchain","gemini","gemini-api","vertex-ai-gemini-api","vertexai","google-gemini","google","google-cloud","gcp","gen-ai","large-language-models","agents","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-11T18:32:06.020775",[150,155,160,165,170,174],{"id":151,"question_zh":152,"answer_zh":153,"source_url":154},22657,"遇到 'ValueError: Content has no parts' 错误该怎么办？","该问题通常由语言预处理器将某些提示（特别是包含大量数字或混合语言的提示）分类为不支持，导致“复述阻止”并产生错误输出。内部团队已于 2024 年 8 月 8 日更新了所有 1.5* 系列模型以移除此语言过滤器。解决方法：请更新您的 'google-cloud-aiplatform' 包，并确保您使用的是 Gemini 1.5 系列模型。如果配置了 safety_settings 但无效，也请尝试此更新。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGoogleCloudPlatform\u002Fgenerative-ai\u002Fissues\u002F344",{"id":156,"question_zh":157,"answer_zh":158,"source_url":159},22658,"调用 Gemini API 时收到 'InvalidArgument: 400 Request contains an invalid argument' 错误如何解决？","这是一个已知且间歇性发生的问题，即使代码长时间运行正常也可能突然出现。这通常与 Prompt 中的特定文本内容触发了模型的特殊限制或识别机制有关，或者是服务端结构化输出处理的临时故障。目前官方尚未提供固定的代码级解决方案，建议检查 Prompt 内容是否包含敏感或特殊格式文本，并关注官方 SDK 问题页面的后续修复通知。如果是间歇性错误，稍后重试可能生效。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGoogleCloudPlatform\u002Fgenerative-ai\u002Fissues\u002F684",{"id":161,"question_zh":162,"answer_zh":163,"source_url":164},22659,"在 Vertex AI 提示设计实验中，'Check my progress' 按钮对某些步骤无法检测进度怎么办？","这是实验平台活动跟踪器的常见问题，特别是在涉及具体指令（如“简洁”、“避免幻觉”）的部分。用户反馈即使多次运行笔记本、等待足够时间、更换浏览器（包括无痕模式）、重启内核甚至更换操作系统也无法解决。这通常是平台端的判定逻辑缺陷，而非用户代码错误。建议尝试略微调整输出格式以匹配预期，或者联系课程支持团队（如 Coursera\u002FQwiklabs）报告该特定实验室的跟踪器故障。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGoogleCloudPlatform\u002Fgenerative-ai\u002Fissues\u002F784",{"id":166,"question_zh":167,"answer_zh":168,"source_url":169},22660,"Gemini 函数调用中定义包含对象数组的参数时报 'InternalServerError: 500' 错误是什么原因？","当 FunctionDeclaration 的参数定义中包含 'type': 'array' 且其 items 为 'type': 'object' 时（例如定义一个位置列表），可能会触发服务端内部错误。这表明当时的模型版本或 API 实现对嵌套对象数组的支持存在稳定性问题。建议暂时简化参数结构，避免在函数定义中直接使用复杂的对象数组，或者将其展平为字符串列表处理，直到官方修复该后端错误。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGoogleCloudPlatform\u002Fgenerative-ai\u002Fissues\u002F418",{"id":171,"question_zh":172,"answer_zh":173,"source_url":154},22661,"已经配置了 safety_settings 为 BLOCK_NONE，为什么仍然报错 'Content has no parts'？","这是因为该错误并非由常规的安全过滤（如仇恨言论、危险内容等）引起，而是由语言预处理器（Language Preprocessor）的“复述阻止”机制导致的。即使将所有 HarmCategory 的阈值设为 BLOCK_NONE 也无法绕过此限制。唯一的解决办法是更新 'google-cloud-aiplatform' 库并使用已移除该语言过滤器的 Gemini 1.5 系列模型版本。",{"id":175,"question_zh":176,"answer_zh":177,"source_url":159},22662,"为什么我的服务运行几周后突然开始间歇性地报 400 无效参数错误？","这种情况通常不是由代码变更引起的，而是由于后端模型更新或服务端对 Prompt 内容的识别策略发生了变化。多个用户反馈在服务稳定运行数周后，未修改任何代码却突然开始收到 'StatusCode.INVALID_ARGUMENT' 错误，尤其是在使用结构化输出时。这属于服务端波动，建议检查最近的 Prompt 输入是否有变化，并监控官方状态页面或 GitHub Issues 以获取相关修复进展。",[]]