最好的 AI 學習方式，就是從實作開始。Google Cloud 彙整 25+ 篇企業級教學資源，從部署 LLM 模型、打造多代理系統，到 RAG 架構與資料整合，幫助你快速上手、有效落地。
內容涵蓋以下四大主題：
【模型部署加速】
① 建立 Vertex AI Pipeline 的 CI/CD 流程
② 在 A3 VM 上部署 Llama 3 模型
③ 部署 Llama 4 / DeepSeek 模型至 TPU
④ 在 Vertex AI Studio 使用 Gemini / Claude 模型
⑤ 10 分鐘快速部署 MCP Server 至 Cloud Run
【應用開發與多代理建構】
⑥ 使用 Gemini Pro 建立文件摘要器
⑦ 建立多輪聊天應用
⑧ 使用 LangGraph 打造多模態研究代理人
⑨ AI 自動產出 SQL 查詢（text-to-SQL）
⑩ 將 ADK/MCP agent 改為 A2A 相容組件
⑪ 用 ADK 打造簡易多代理應用
⑫ 建立資料匿名化代理人
⑬ 用 Imagen 3 + Gemini 打造品牌 Logo
【模型微調與 RAG 評估】
⑭ Gemini 的 SFT 最佳實踐指南
⑮ Vertex AI RAG 入門教學
⑯ 設計可上線的 RAG 系統
⑰ 進階 RAG 技術與調參
⑱ 使用 RLHF 微調模型
⑲ 針對影片資料進行模型微調
⑳ 快速比較提示語與模型輸出
㉑ 使用 Explainable AI 進行特徵解釋
㉒ 優化 RAG 檢索流程
【AI 系統整合應用】
㉓ 建立多語聊天機器人（Android）
㉔ 建立可連接外部 MCP 的 ADK agent
㉕ 使用 Vertex AI 建立文字嵌入
㉖ MCP 整合 Google Cloud Database
🔗 原始連結：https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/top-gen-ai-how-to-guides-for-enterprise
