Generazione basata su dati con output in streaming

Generazione basata su dati con output in streaming

Per saperne di più

Per la documentazione dettagliata che include questo esempio di codice, consulta quanto segue:

Esempio di codice

Python

Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Python Vertex AI Agent Builder.

Per autenticarti in Vertex AI Agent Builder, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

from google.cloud import discoveryengine_v1 as discoveryengine

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

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="Summarize how to delete a data store in Vertex AI Agent Builder?"
                )
            ],
        )
    ],
    grounding_spec=discoveryengine.GenerateGroundedContentRequest.GroundingSpec(
        grounding_sources=[
            discoveryengine.GenerateGroundedContentRequest.GroundingSource(
                google_search_source=discoveryengine.GenerateGroundedContentRequest.GroundingSource.GoogleSearchSource()
            ),
        ]
    ),
)
responses = client.stream_generate_grounded_content(iter([request]))

for response in responses:
    # Handle the response
    print(response)

Passaggi successivi

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