Если компании нужен пилот модели Gemini в рабочем облачном проекте Google, и прототипа в студии для разработчика уже мало, то Google Vertex AI подходит как платформа с проектами, правами доступа и учётом расходов на стороне организации. Пилот начинается с проверки доступности для вашей компании, затем идёт проект, включённый API, тестовый вызов и оценка на своих примерах. Вариант оправдан для команды, которая уже работает с облаком Google или готова выделить для этого человека, и избыточен для одиночного эксперимента.
Что за платформа
В актуальной документации Google эта платформа выступает под названием Gemini Enterprise Agent Platform, а имя Vertex AI сохраняется в поисковых запросах, старых ссылках и адресах страниц документации. Для статьи это важно как ориентир: когда коллега просит «настроить Vertex AI», речь о том же облачном разделе, а искать нужные страницы в документации следует по новому названию.
Vertex AI даёт доступ к моделям Gemini внутри облачного проекта организации с правами и расходами на стороне компании, а AI Studio остаётся средой для быстрых прототипов.
Различие с Google AI Studio в том, где живёт работа. Студия удобна для первых экспериментов с промптами и ключами, и её роль описана в материале про AI Studio для команды. Облачная платформа нужна, когда требуются проект организации, разграничение прав между сотрудниками и контроль данных на уровне компании. Подключение Gemini по ключу описано отдельно, в статье про Gemini API для компании.
Допустим, отдел продаж записывает рабочие встречи, и после каждой руководителю нужна выжимка с договорённостями и задачами. Расшифровку получает скрипт, модель предлагает структуру выжимки, а менеджер проверяет её и отправляет участникам. Такой пилот узок, измерим и ограничен текстом, который сотрудники готовы показывать облаку.
Доступность для российской компании и способ оплаты определяют условия Google Cloud на момент регистрации. Проверьте это первым шагом, до выделения людей и времени: без подтверждения в самой консоли пилот планировать рано. Если подтверждения нет, остаётся запуск открытых моделей на своём сервере, о чём рассказывает статья про vLLM в Docker.
Проект и доступ
По руководству Google для начала работы понадобятся несколько вещей: облачный проект, включённый в нём API платформы, способ аутентификации и клиентская библиотека Gen AI SDK. Аутентификация возможна двумя путями: учётные данные приложения по умолчанию (Application Default Credentials) либо ключ API. Руководство размещено на странице быстрого старта.
- Заведите отдельный проект под пилот и назначьте владельца: один человек отвечает за доступ, расходы и отключение.
- Проверьте в консоли, что к проекту подключён платёжный аккаунт, без которого вызовы платных функций обычно недоступны.
- Включите в этом проекте API платформы (название и порядок включения сверьте с быстрым стартом) и убедитесь, что запрос на включение прошёл.
- Выберите способ аутентификации. Для серверного сервиса подходят учётные данные приложения с узкими правами; личный аккаунт разработчика в рабочий контур оставьте за дверью.
- Установите клиентскую библиотеку и задайте проект и расположение: параметр расположения (location) указывается при создании клиента.
Расходы пилота привязывайте к проекту: консоль показывает использование по проекту, и отдельный проект превращает вопрос «сколько стоит пилот» в чтение одного отчёта. Бюджетное оповещение настройте до первого вызова, а владельцу назначьте проверку отчёта по расписанию, поскольку забытый тестовый цикл способен незаметно набрать расход.
Права раздавайте по принципу минимальной достаточности. Сервисной учётной записи пилота нужен доступ к вызову моделей и больше ничего: ни к хранилищам с клиентскими файлами, ни к настройкам биллинга. Файлу ключа в репозитории делать нечего: секрет живёт в хранилище секретов окружения.
Тестовый вызов
Первый вызов проводите на синтетической записи встречи: вымышленные участники, вымышленный клиент, три договорённости и одна шутка, которую нельзя превращать в задачу. Так вы проверяете цепочку целиком и держите реальные данные дома.
Идентификатор модели берите из документации раздела моделей: там перечислены варианты Gemini и их назначение, а названия и версии меняются, поэтому копировать идентификатор из чужой статьи рискованно. Выбранный идентификатор записывают в настройку сервиса, и в коде его нет. Расположение запроса также выносится в настройку: доступность моделей может различаться по регионам, и это проверяется по документации на день пилота.
Ответ модели превращают в объект вашей схемы: список договорённостей, исполнители, сроки со ссылкой на фрагмент расшифровки. Поле без источника в расшифровке считается подозрительным. Сервис ограничивает длину входа и выхода, фиксирует таймаут и сохраняет версию инструкции, чтобы повторить прогон при споре о качестве.
Успешный ответ платформы подтверждает, что доступ настроен, но качество выжимки проверяет человек. Меняйте за один раз что-то одно: модель, инструкцию или состав входных полей. Тогда причина улучшения или ухудшения остаётся понятной. Терминологию вызовов поясняет статья глоссария про Gemini.
Качество и данные
Для оценки соберите пятнадцать–двадцать записей прошлых встреч, из которых удалены имена клиентов и суммы, и для каждой подготовьте эталонную выжимку руками менеджера. Модель получает те же расшифровки, а двое сотрудников сравнивают результат с эталоном по пунктам.
| Проверка | Что смотрим | Решение при провале |
|---|---|---|
| Договорённости | Все ли обязательства попали в выжимку | Вернуть в ручную обработку, доработать инструкцию |
| Исполнители и сроки | Совпадают ли имена и даты с расшифровкой | Запретить автозаполнение, оставить поле пустым |
| Выдуманные факты | Попали ли в выжимку утверждения, отсутствующие в разговоре | Остановить пилот до исправления входа и инструкции |
| Объём данных | Какие поля реально нужны модели | Сократить вход до необходимого |
| Хранение | Где лежат расшифровки и журналы вызовов | Закрепить владельца и срок хранения |
Такой разбор показывает, на каком материале пилот даст честный результат: на встречах, где договорённости произносят вслух и их можно сверить с расшифровкой.
Какие встречи вашей команды пригодны для первого пилота?
Контроль данных начинается с вашей стороны. Определите, какие поля уходят в облако, уберите лишнее и решите, что остаётся в журналах сервиса. Условия обработки и хранения данных на платформе описаны в разделах документации Google, включая материалы о режиме нулевого хранения данных (zero data retention). Прочтите их по выбранному режиму и сверьте с политикой компании до запуска на настоящих записях; в журналы сервиса пишите только технические поля без текстов встреч.
Допуск к пилоту
Пилот допускают к работе по короткому списку условий. Подтверждена доступность и оплата. У проекта один владелец. Права ограничены вызовом моделей. На эталонных записях выдуманных обязательств в выжимках нет. Журнал содержит технический статус и версию инструкции, а тексты встреч остаются в исходной системе. Есть сценарий остановки: если выжимки начинают содержать выдуманные факты, пилот возвращается к ручной работе.
Отдельно решите, кто и как читает журнал пилота. Разработчик видит технические ошибки, владелец процесса видит долю принятых и отклонённых выжимок, а руководитель отдела получает короткую сводку по итогам периода. Три роли с тремя разными окнами в данные избавляют от ситуации, когда все смотрят на один экран и каждый видит в нём своё.
Группу пилота ограничьте одним отделом и одним типом встреч. Менеджеры отмечают каждую выжимку: принята, исправлена, отклонена. Через заранее оговорённый период владелец процесса сравнивает эти отметки с эталоном и решает, расширять ли пилот. Расходы отслеживайте в консоли проекта, а числа в плане ставьте после первых данных по токенам из журнала.
Если облачный контур Google вам чужд, переходите к другим вариантам из материалов по использованию Gemini в российской компании. Если пилот в облаке Google решено вести проектно, напишите нам через страницу про внедрение ИИ в рабочие процессы: разберём вашу задачу.
Сначала выясните, пускает ли Google Cloud вашу компанию, и назначьте владельца проекта; пятнадцать эталонных выжимок соберите параллельно. Допуск измеряйте долей выжимок без выдуманных обязательств. Настоящие записи подключают лишь после того, как цепочка отработала на синтетической.