Chrome의 AI
AI 평가 만들기
평가 (또는 eval)는 AI 기능에 대한 테스트입니다. 견고한 평가 파이프라인을 만들면 LLM 기반 기능이 사용자에게 잘 작동합니다. 그러면 확신을 가지고 기능을 제공할 수 있습니다.
이 과정에서는 LLM을 심판으로 사용하는 패턴을 사용하여 주관적 품질을 측정하고, 최소한의 설정으로 심판을 만들고, 최고 도메인 전문가처럼 생각하는 커스텀 심판을 개발하는 고급 기법을 알아보는 방법을 배웁니다. 빌드 시간과 프로덕션에서 평가를 실행하여 회귀를 조기에 포착할 수 있습니다.
브라우저에서 로컬로 추론 실행
시작하기
사용 가능한 API
Task API 폴리필
권장사항 및 금지사항
캐시 모델
사용자에게 모델 다운로드에 대해 알리기
WebMCP를 사용한 안정적인 에이전트 호출
사이트에서 도구를 등록함
사이트는 에이전트가 WebMCP 도구로 취할 수 있는 작업을 선언합니다. 각 도구에는 이름, 설명, JSON 스키마가 있습니다.
// Imperative API document.modelContext.registerTool({ name: "bookSlot", title: "Book a consultation slot", description: "Reserve a 30-minute consultation.", inputSchema: { type: "object", properties: { date: { type: "string", format: "date" }, time: { type: "string" }, name: { type: "string" }, email: { type: "string", format: "email" } }, required: ["date", "time", "name", "email"] }, annotations: { readOnlyHint: false }, execute: async (input, client) => { return await api.book(input); } });
브라우저에서 이를 노출합니다.
브라우저는 페이지의 URL, 제목, 출처 권한 범위와 함께 이러한 도구를 사용자의 WebMCP 인식 에이전트에 수집하여 표시합니다.
상담사가 조치를 취하며 추측할 필요가 없습니다.
에이전트가 계약을 확인하고 구조화된 인수를 제공하면 코드가 나머지 작업을 실행합니다. 사용자는 권한 및 확인을 위해 계속 참여합니다. 추측은 이제 그만
// the agent's view { "tool": "bookSlot", "arguments": { "date": "2026-07-31", "time": "14:00", "name": "Jerry Jones", "email": "jerry.jones@example.com" } }
컴퓨팅 및 모델 성능 개선
AI를 위해 Wasm 최적화
AI 추론에 일반적으로 사용되는 작업을 위한 WebAssembly 개선사항에 대해 알아봅니다.
WebGPU API
Chrome에서 WebGPU를 살펴보고 GPU의 일반 계산에 대한 최고급 지원을 받으세요.
WebNN API
WebNN API를 사용하여 브라우저에서 머신러닝 작업을 실행합니다.
AI 알아보기
회사 지침이나 열정으로 인해 AI를 위한 AI는 유용하지 않습니다. 최고의 기능은 사용자 요구사항에서 비롯되며 제공하는 가치로 측정됩니다.
이 과정에서는 애플리케이션이 기술의 약속을 이행할 수 있도록 책임감 있고 사용 가능하며 가치 있는 AI 시스템으로 웹 애플리케이션을 빌드하는 방법을 알아봅니다.
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Chrome 웹 개발자 관계팀과 기본 제공 AI PM이 기본 제공부터 WebMCP까지 웹 및 AI에 관해 채팅할 수 있습니다. 아시아, 유럽, 아메리카에 담당자가 있습니다.