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# Vertex AI 集成
## 概述
Vertex AI 是一个完全托管的统一 AI 开发平台，用于构建和使用生成式 AI。访问和利用 Vertex AI Studio、Agent Builder 和 150 多个基础模型。在将 Skydeck.AI 与 Vertex AI 集成后，您将能够在您的工作区中使用 Google 的 Gemini 模型。
## 生成服务账户凭证
要启用 Vertex AI 并生成所需的凭证，请按照以下步骤操作：
1. **设置您的 Google Cloud 账户：** 前往 [Google Cloud 控制台](https://console.cloud.google.com/) 并使用您的 Google 账户登录。
2. **选择一个项目：** 在页面顶部，点击项目下拉菜单并选择一个现有项目。如果您没有项目，您需要通过点击“新项目”并按照提示创建一个。
3. **启用 Vertex AI API：** 前往 [API 和服务仪表板](https://console.cloud.google.com/apis/dashboard)（您可以从 Google Cloud 控制台的菜单中选择它），点击“**+ 启用 API 和服务**”按钮，在 API 库中搜索“**Vertex AI API**”，然后为您的项目启用该 API。请注意，Vertex AI API 需要一个具有计费账户的项目，因此您必须在 [这里](https://console.cloud.google.com/billing) 设置它。您将根据对 Vertex AI 的使用情况收费，因此请参阅 [他们的文档](https://cloud.google.com/vertex-ai) 以获取最新更新。
4. **创建服务账户并获取凭证：** 前往 **IAM 和管理员** 部分以创建一个新的服务账户，分配适当的角色以使用 Vertex AI（通常是 Vertex AI 管理员角色），然后生成一个 JSON 密钥。您可以访问此 [链接](https://developers.google.com/workspace/guides/create-credentials#service-account) 获取更多详细信息。请安全保存密钥，并查看以下部分以将其添加到 SkyDeck.AI 平台。以下是一个示例 JSON 密钥：
```json
{
"type": "service_account",
"project_id": "your-project-id",
"private_key_id": "your-private-key-id",
"private_key": "your-private-key",
"client_email": "the-email-of-the-service-account",
"client_id": "the-client-id",
"auth_uri": "https://accounts.google.com/o/oauth2/auth",
"token_uri": "https://oauth2.googleapis.com/token",
"auth_provider_x509_cert_url": "https://www.googleapis.com/oauth2/v1/certs",
"client_x509_cert_url": "your-client_x509_cert_url",
"universe_domain": "googleapis.com"
}
```
## 将凭证添加到 SkyDeck AI
API 密钥添加到控制中心集成屏幕
1. 在此登录或创建一个 SkyDeck AI 管理员帐户:
2. 登录后，访问您的集成页面 [https://admin.skydeck.ai/integrations/ ↗](https://admin.skydeck.ai/integrations/)，或在侧边栏选择 **Integrations**。
3. 在 LLM 集成页面，点击 **Add Integration** 按钮，选择 **VertexAI** 作为集成服务，并在凭证字段中输入您的整个 JSON 密钥。
就是这样！您现在可以使用强大的 SkyDeck AI 工具并直接访问 Gemini 模型。
## 结论
将 Vertex AI 与 SkyDeck AI 平台集成提供了一套强大的功能和能力，利用 Google 的先进语言模型提供准确可靠的答案。确保您及时了解最新的 Gemini 模型和功能，以最大化此集成的好处。如需额外帮助或咨询，请参考 [Vertex AI 文档](https://cloud.google.com/vertex-ai/docs) 或联系他们的支持团队。
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# Agent Instructions
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## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.
Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter:
```
GET https://docs.skydeck.ai/zh-cn/integrations/llms-and-databases/vertex-ai-integration.md?ask=&goal=
```
`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.
Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.