Claude on Vertex AI：Google Cloud 集成实战

Anthropic 官方课程 | 免费 | 高级 | 预计学习时间：90 分钟

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课程概述

本课程全面覆盖通过 Google Cloud Vertex AI 集成和部署 Claude 模型的技术实现。从基础 API 设置到高级 Agent 架构，帮助开发者在 Google Cloud 上构建生产级 AI 应用。

模块一：Vertex AI 设置与配置

1.1 通过 Vertex AI 访问 Claude

Google Cloud Vertex AI 提供了访问 Claude 模型的托管服务。通过 Vertex AI 使用 Claude 的优势：

• 与 Google Cloud IAM 和安全体系原生集成
• 支持 VPC Service Controls 数据安全
• 统一的模型管理和监控
• 与 BigQuery、Cloud Storage 等 GCP 服务协同

1.2 SDK 配置与认证

使用 Anthropic Python SDK 的 Vertex AI 后端，配置 Google Cloud 认证和项目设置。

模块二：对话实现与系统提示

2.1 多轮对话

构建上下文连续的对话应用，正确管理消息历史和系统提示词。

2.2 提示词工程

• XML 标签结构化提示词
• 基于示例的学习（Few-shot Learning）
• 系统化的提示词测试与评估

模块三：工具使用集成

3.1 外部函数集成

定义和集成自定义工具，让 Claude 调用外部 API 和服务。

3.2 与 Google Cloud 服务集成

• Cloud Functions 作为工具后端
• BigQuery 数据查询工具
• Cloud Storage 文件操作工具

模块四：RAG 管道开发

4.1 使用 Vertex AI 构建 RAG

• 文本分块和预处理
• Vertex AI Embeddings 向量化
• 向量搜索和关键词搜索结合
• 上下文检索优化

模块五：高级能力

5.1 视觉能力

使用 Claude 的视觉能力处理图片、图表和文档。

5.2 PDF 处理

直接分析和提取 PDF 文档信息。

5.3 提示缓存

优化重复上下文的缓存策略。

模块六：MCP 与 Agent 架构

6.1 MCP 实现

在 Vertex AI 应用中实现模型上下文协议，定义自定义工具和资源。

6.2 Agent 工作流设计

• 并行化：多个独立任务同时处理
• 链式调用：多步骤顺序执行
• 路由模式：根据输入智能分发到不同处理流程

模块七：生产部署优化

• 流式输出配置
• Temperature 参数调优
• 结构化数据提取
• 成本优化和令牌使用管理
• Vertex AI 配额和限流策略

前置要求

• 熟练的 Python 编程能力
• Google Cloud Platform 使用经验
• 基本的 JSON 数据结构理解

适合人群

• 在 GCP 上构建 AI 应用的后端和全栈开发者
• ML 工程师和技术架构师
• 从其他 LLM 提供商迁移的工程师
• 从事文档处理和自动化的开发者

本课程由 Anthropic 官方提供，灵阙学院提供中文导读与知识扩展。完整互动课程请访问 Anthropic Academy。