Google Cloud 的最新升级聚焦于 AI 与数据的深度融合，旨在帮助企业更有效地利用数据。通过将 BigQuery 与 Vertex AI 集成，企业可以轻松构建 AI 模型，并进行大规模数据分析。Gemini 的加入，为数据处理带来了更多智能化功能，如自然语言查询和代码自动生成。此外，Google Cloud 还提供了丰富的工具和服务，帮助企业简化数据迁移和管理。

谷歌地图 Places API 的 Gemini 模型，通过生成式 AI，为开发者带来了全新的可能。它不仅能为每个地点生成生动详细的描述，还能提供区域的综合概览，甚至可以理解用户查询的上下文，提供更精准、更个性化的搜索结果。这一创新将大大提升用户体验，让开发者能够打造更智能、更人性化的地图应用。

在当今瞬息万变的商业环境中，企业面临着越来越大的压力，需要提高运营效率、降低成本并满足不断增长的客户期望。对于依赖车队进行交付或服务的企业来说，这些挑战尤为艰巨。 为了帮助企业克服这些挑战，Google 地图平台推出了路线优化 API，这是一款功能强大的工具，可帮助您优化车队路线，提高效率并降低成本。

距全球首个 Google Maps API 问世已近 20 年。它引领了网络和移动端地理空间体验的革命。从那时起，Google Maps Platform 始终与开发者社区携手共进，不断发展，功能从最初的 2D 地图扩展到高分辨率卫星图像，再到逼真写实的现实世界 3D 模型。Google 始终致力于利用人工智能技术保持地图数据的实时更新，并通过人工智能和计算机视觉技术将这些数据融合在一起，助力打造更沉浸式的用户体验。

中国新能源车企出海选择谷歌地图具有诸多优势，蔚来、小鹏、理想等品牌车企已和谷歌地图达成合作。Cloud Ace 目前已经服务多家新能源车企，为企业提供有效解决方案，帮助企业提高用户体验，提升品牌形象，扩大市场影响力。

我听说了拉斯维加斯 Google Cloud Next'24 举办的“使用 BigQuery 连续查询构建连续数据和 AI 管道”（“Build continuous data and AI pipelines with BigQuery continuous queries”）会议，我想对此进行报道。 本次会议更详细地介绍了 Google Cloud Next'24 上宣布的 BigQuery 连续查询。我通常使用 BigQuery、Vertex AI 和 Dataflow，因此本次会议是我真正感兴趣的会议。 现在我们来检查一下内容。

企业正在寻求利用 LLMs 来创建生成式人工智能应用程序，这些应用程序提供高精度、可以访问实时信息并支持复杂的对话体验。解决这个问题的一种越来越流行的方法是利用一种称为检索增强生成（RAG）的技术来“接地”LLMs，为企业构建新一代人工智能应用程序开辟了新的机会。构建企业级人工智能应用程序可能看起来很困难，但通过利用 LangChain 等开源兼容工具并利用 Google Cloud 的资源，您可以使用我们在本文中描述的概念和工具轻松开始您 AI 旅程。