Entwicklerlösungen und ‑architekturen
Living Canvas: Webbasiertes Puzzlespiel mit generativer KI
Dynamische Weboberflächen mit Gemini, Imagen und Veo erstellen, die in Echtzeit auf Zeichnungen von Nutzern 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 Agentic-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.