Entwicklerlösungen und ‑architekturen
Grounded AI-Agents mit Firebase Data Connect und Ihrer SQL-Datenbank
Hier wird eine Full-Stack-Architektur vorgestellt, die ein Next.JS-Frontend mit einer SQL-Datenbank und einem Firebase Data Connect-Backend kombiniert. Dabei werden ein Genkit-Agent, die Vektorsuche und Retrieval-Augmented Generation (RAG) für intelligente, datengestützte Antworten verwendet.
Living Canvas: Webbasiertes Puzzlespiel mit generativer KI
Dynamische Weboberflächen erstellen, die Gemini, Imagen und Veo nutzen, um in Echtzeit auf Zeichnungen von Nutzern zu reagieren. Sehen Sie sich die Architektur an, die ein Gemini-, Functions- und Firestore-Backend mit Angular und PhaserJS auf Firebase Hosting integriert.
AI Barista: End-to-End-Architektur für agentische Apps
Mit Firebase und Google Cloud lassen sich Agent-basierte Funktionen entwickeln. Entdecken Sie Genkit-basierte Agents, die auf multimodale Nutzereingaben reagieren, Tool-Aufrufe verwenden können, um komplexe Aufgaben zu orchestrieren, und Human-in-the-Loop-Abläufe enthalten.
Compass: Agent-basierte Reiseplanungs-App mit generativer KI
Hier erfahren Sie mehr über die auf GenKit und Flutter basierende Architektur zum Erstellen einer plattformübergreifenden App, die KI-Eingaben nahtlos in Retrieval-Augmented Generation (RAG) integriert.
KI-gestützte App zur Zubereitung von Mahlzeiten für Android entwickeln
Hier erfahren Sie, wie Sie mit Gemini in Android Studio, Firebase und Google-Technologien eine ansprechende Android-App entwickeln.
Mehrspieler-Kreuzworträtsel mit der Gemini API, Flutter und Firebase
Erfahren Sie, wie die Google-Entwicklungsteams mit Gemini, Flutter und Firebase ein Multiplayer-Kreuzworträtsel erstellt haben.
Erste Schritte mit der Gemini API und Web-Apps
Hier erfahren Sie, wie Sie die Gemini API und das Google Gen AI SDK verwenden, um generative KI für Web-Apps zu entwickeln.
Generative KI in der Spieleentwicklung mit Gemini und Gemma
Hier erfahren Sie, wie generative KI in verschiedenen Phasen der Spieleentwicklung eingesetzt werden kann – von der Vorproduktion bis hin zu In-Game-Lösungen mit Gemini AI und dem Gemma-Modell.
Bildanalyse, multimodale Prompts und Barrierefreiheit mit dem Gemini Pro Vision-Modell
Hier erfahren Sie, wie Sie die multimodalen Funktionen des Gemini-Modells verwenden, um HTML-Dokumente und Bilddateien zu analysieren und einer Webseite in einem NodeJS-Script barrierefreie Beschreibungen hinzuzufügen.
Serverlose E-Commerce-Webanwendung mit Python, Cloud Run, Cloud SQL und Firebase
Hier erfahren Sie, wie Sie eine moderne serverlose E-Commerce-Webanwendung mit einem Django- und Cloud Run-Backend, Cloud SQL-Datenspeicher und Firebase erstellen.
Auf Microservices basierende E-Commerce-Webanwendung mit Kubernetes
Erfahren Sie, wie Sie eine verteilte, skalierbare E‑Commerce-Web-App mit Mikrodiensten in Kubernetes entwickeln können.
Moderne dreistufige Webanwendung mit Cloud Run
Hier erfahren Sie, wie Sie eine mehrstufige Webanwendung mit einem Golang-Backend erstellen, die in Cloud Run ausgeführt wird und eine CloudSQL-Datenbank verwendet.