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# Vertex AI 整合
## 概述
Vertex AI 是一個完全管理的統一 AI 開發平台，用於構建和使用生成式 AI。訪問並利用 Vertex AI Studio、Agent Builder 和 150 多個基礎模型。在將 Skydeck.AI 與 Vertex AI 集成後，您將能夠在您的工作區中使用 Google 的 Gemini 模型。
## 生成服務帳戶憑證
要啟用 Vertex AI 並生成必要的憑證，您可以按照以下步驟操作：
1. **設置您的 Google Cloud 帳戶：** 前往 [Google Cloud Console](https://console.cloud.google.com/) 並使用您的 Google 帳戶登錄。
2. **選擇一個項目：** 在頁面頂部，點擊項目下拉菜單並選擇一個現有項目。如果您沒有項目，您需要通過點擊“新項目”並按照提示創建一個。
3. **啟用 Vertex AI API：** 前往 [APIs & Services Dashboard](https://console.cloud.google.com/apis/dashboard)（您可以從 Google Cloud Console 的菜單中選擇它），點擊“**+ 啟用 API 和服務**”按鈕，在 API 庫中搜索“**Vertex AI API**”，然後為您的項目啟用該 API。請注意，Vertex AI API 需要一個具有計費帳戶的項目，因此您必須在 [這裡](https://console.cloud.google.com/billing) 設置它。根據您對 Vertex AI 的使用情況，您將被收費，因此請參考 [他們的文檔](https://cloud.google.com/vertex-ai) 獲取最新更新。
4. **創建服務帳戶並獲取憑證：** 前往 **IAM & Admin** 部分以創建新的服務帳戶，分配適當的角色以使用 Vertex AI（通常是 Vertex AI 管理員角色），然後生成 JSON 密鑰。您可以訪問此 [鏈接](https://developers.google.com/workspace/guides/create-credentials#service-account) 獲取更多詳細信息。安全地保存密鑰，並查看以下部分以將其添加到 SkyDeck.AI 平台。以下是示例 JSON 密鑰：
```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"
}
```
## 將憑證添加到 SkyDeck AI
API 金鑰將添加到控制中心整合畫面
1. 在這裡登入或創建一個 SkyDeck AI 管理員帳戶:
2. 登入後，訪問您的整合頁面 [https://admin.skydeck.ai/integrations/ ↗](https://admin.skydeck.ai/integrations/)，或在側邊欄選擇 **整合**。
3. 在 LLM 整合頁面，點擊 **添加整合** 按鈕，選擇 **VertexAI** 作為整合服務，並在憑證欄位中輸入您的整個 JSON 金鑰。
就這樣！您現在可以使用強大的 SkyDeck AI 工具並直接訪問 Gemini 模型。
## 結論
將 Vertex AI 與 SkyDeck AI 平台整合提供了一套強大的功能和能力，利用 Google 的先進語言模型來提供準確和可靠的答案。確保您隨時了解最新的 Gemini 模型和功能，以最大化此整合的好處。如需額外協助或詢問，請參考 [Vertex AI 文檔](https://cloud.google.com/vertex-ai/docs) 或聯繫他們的支援團隊。
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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-hk/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.