Fundierte Generierung mit der Google Suche

Fundierte Generierung mit der Google Suche

Weitere Informationen

Eine ausführliche Dokumentation, die dieses Codebeispiel enthält, finden Sie hier:

Codebeispiel

Python

Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Vertex AI Agent Builder Python API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vertex AI Agent Builder Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten. 

from google.cloud import discoveryengine_v1 as discoveryengine

# TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.
# project_number = "YOUR_PROJECT_NUMBER"

client = discoveryengine.GroundedGenerationServiceClient()

request = discoveryengine.GenerateGroundedContentRequest(
    # The full resource name of the location.
    # Format: projects/{project_number}/locations/{location}
    location=client.common_location_path(project=project_number, location="global"),
    generation_spec=discoveryengine.GenerateGroundedContentRequest.GenerationSpec(
        model_id="gemini-1.5-flash",
    ),
    # Conversation between user and model
    contents=[
        discoveryengine.GroundedGenerationContent(
            role="user",
            parts=[
                discoveryengine.GroundedGenerationContent.Part(
                    text="How much is Google stock?"
                )
            ],
        )
    ],
    system_instruction=discoveryengine.GroundedGenerationContent(
        parts=[
            discoveryengine.GroundedGenerationContent.Part(text="Be comprehensive.")
        ],
    ),
    # What to ground on.
    grounding_spec=discoveryengine.GenerateGroundedContentRequest.GroundingSpec(
        grounding_sources=[
            discoveryengine.GenerateGroundedContentRequest.GroundingSource(
                google_search_source=discoveryengine.GenerateGroundedContentRequest.GroundingSource.GoogleSearchSource(
                    # Optional: For Dynamic Retrieval
                    dynamic_retrieval_config=discoveryengine.GenerateGroundedContentRequest.DynamicRetrievalConfiguration(
                        predictor=discoveryengine.GenerateGroundedContentRequest.DynamicRetrievalConfiguration.DynamicRetrievalPredictor(
                            threshold=0.7
                        )
                    )
                )
            ),
        ]
    ),
)
response = client.generate_grounded_content(request)

# Handle the response
print(response)

Nächste Schritte

Informationen zum Suchen und Filtern von Codebeispielen für andere Google Cloud-Produkte finden Sie im Google Cloud-Beispielbrowser.