Mettre à jour un cache de contexte

Vous pouvez effectuer une mise à jour lorsqu'un cache de contexte expire. Le délai d'expiration par défaut d'un cache de contexte est de 60 minutes après son heure de création. Un cache de contexte expiré est supprimé lors d'un processus de récupération de mémoire et ne peut pas être utilisé ni mis à jour. Pour mettre à jour l'heure d'expiration d'un cache de contexte non expiré, mettez à jour l'une de ses propriétés suivantes:

  • ttl : nombre de secondes et de nanosecondes pendant lesquelles le cache vit après sa création ou après la mise à jour de ttl avant son expiration. Lorsque vous définissez ttl, le expireTime du cache est mis à jour.

  • expire_time : Timestamp qui spécifie la date et l'heure absolues d'expiration du cache de contexte.

Mettre à jour le cache de contexte à l'aide de son paramètre ttl

Voici un exemple de commande curl qui met à jour son délai d'expiration de 3 600 secondes.

Python

Pour savoir comment installer ou mettre à jour le SDK Vertex AI pour Python, consultez la section Installer le SDK Vertex AI pour Python. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API SDK Vertex AI pour Python.

Réponses en streaming et sans streaming

Vous pouvez choisir si le modèle génère des réponses en streaming ou sans streaming. Pour les réponses en streaming, vous recevez chaque réponse dès que son jeton de sortie est généré. Pour les réponses qui ne sont pas en streaming, vous recevez toutes les réponses une fois tous les jetons de sortie sont générés.

Pour une réponse en streaming, utilisez le paramètre stream dans generate_content.

  response = model.generate_content(contents=[...], stream = True)

Pour une réponse sans streaming, supprimez le paramètre ou définissez-le sur False.

Exemple de code

import vertexai
from datetime import datetime as dt
from datetime import timezone as tz
from datetime import timedelta

from vertexai.preview import caching

# TODO(developer): Update and un-comment below lines
# PROJECT_ID = "your-project-id"
# cache_id = "your-cache-id"

vertexai.init(project=PROJECT_ID, location="us-central1")

cached_content = caching.CachedContent(cached_content_name=cache_id)

# Option1: Update the context cache using TTL (Time to live)
cached_content.update(ttl=timedelta(hours=3))
cached_content.refresh()

# Option2: Update the context cache using specific time
next_week_utc = dt.now(tz.utc) + timedelta(days=7)
cached_content.update(expire_time=next_week_utc)
cached_content.refresh()

print(cached_content.expire_time)
# Example response:
# 2024-09-11 17:16:45.864520+00:00

Go

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Go du guide de démarrage rapide de Vertex AI. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence du SDK Vertex AI pour Go pour Gemini.

Pour vous authentifier auprès de Vertex AI, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

Réponses en streaming et sans streaming

Vous pouvez choisir si le modèle génère des réponses en streaming ou sans streaming. Pour les réponses en streaming, vous recevez chaque réponse dès que son jeton de sortie est généré. Pour les réponses qui ne sont pas en streaming, vous recevez toutes les réponses une fois tous les jetons de sortie sont générés.

Pour une réponse en streaming, utilisez la méthode GenerateContentStream.

  iter := model.GenerateContentStream(ctx, genai.Text("Tell me a story about a lumberjack and his giant ox. Keep it very short."))

Pour une réponse non affichée progressivement, utilisez la méthode GenerateContent.

  resp, err := model.GenerateContent(ctx, genai.Text("What is the average size of a swallow?"))

Exemple de code

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"
	"time"

	"cloud.google.com/go/vertexai/genai"
)

// updateContextCache shows how to update the expiration time of a cached content, by specifying
// a new TTL (time-to-live duration)
// contentName is the ID of the cached content to update
func updateContextCache(w io.Writer, contentName string, projectID, location string) error {
	// location := "us-central1"
	ctx := context.Background()

	client, err := genai.NewClient(ctx, projectID, location)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("unable to create client: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	cachedContent, err := client.GetCachedContent(ctx, contentName)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("GetCachedContent: %w", err)
	}

	update := &genai.CachedContentToUpdate{
		Expiration: &genai.ExpireTimeOrTTL{TTL: 2 * time.Hour},
	}

	_, err = client.UpdateCachedContent(ctx, cachedContent, update)
	fmt.Fprintf(w, "Updated cached content %q", contentName)
	return err
}

REST

Vous pouvez utiliser REST pour créer une mise à jour du cache de contexte à l'aide de l'API Vertex AI pour envoyer une requête PATCH au point de terminaison du modèle du diffuseur. L'exemple suivant montre comment mettre à jour la date d'expiration à l'aide du paramètre ttl.

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

  • PROJECT_ID : l'ID de votre projet.
  • LOCATION : région dans laquelle la demande de création de cache de contexte a été traitée.
  • CACHE_ID: ID du cache de contexte. L'ID du cache de contexte est renvoyé lorsque vous créez le cache de contexte. Vous pouvez également trouver les ID de cache de contexte en listant les caches de contexte d'un projet Google Cloud. Pour en savoir plus, consultez les sections Créer un cache de contexte et Répertorier les caches de contexte.
  • SECONDS: float qui spécifie le composant de secondes de la durée avant l'expiration du cache.
  • NANOSECONDS: float qui spécifie le composant en nanosecondes de la durée avant l'expiration du cache.

Méthode HTTP et URL : 

PATCH https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/cachedContents/CACHE_ID

Corps JSON de la requête : 

{
  "seconds":"SECONDS",
  "nanos":"NANOSECONDS"
}

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

curl -X PATCH \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/cachedContents/CACHE_ID"

PowerShell

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method PATCH `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/cachedContents/CACHE_ID" | Select-Object -Expand Content

Vous devriez recevoir une réponse JSON de ce type :

Exemple de commande curl

PROJECT_NUMBER="PROJECT_NUMBER"
LOCATION="us-central1"
PROJECT_ID="PROJECT_ID"
CACHE_ID="CACHE_ID"

curl \
-X PATCH \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json"\
"https://${LOCATION}-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/${PROJECT_NUMBER}/locations/${LOCATION}/cachedContents/${CACHE_ID}" -d \
'{
   "ttl": {"seconds":"3600","nanos":"0"}
}'

Mettre à jour le cache de contexte à l'aide de son paramètre expire_time

Voici un exemple de commande curl qui utilise le paramètre expire_time pour mettre à jour son heure d'expiration sur 9 h 00 le 30 juin 2024.

REST

Vous pouvez utiliser REST pour créer une mise à jour du cache de contexte à l'aide de l'API Vertex AI pour envoyer une requête PATCH au point de terminaison du modèle du diffuseur. L'exemple suivant montre comment mettre à jour la date d'expiration à l'aide du paramètre expire_time.

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

Méthode HTTP et URL : 

PATCH https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/cachedContents/CACHE_ID

Corps JSON de la requête : 

{
   "expire_time":"EXPIRE_TIME"
}

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

curl -X PATCH \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/cachedContents/CACHE_ID"

PowerShell

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method PATCH `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/cachedContents/CACHE_ID" | Select-Object -Expand Content

Vous devriez recevoir une réponse JSON de ce type :

Exemple de commande curl

PROJECT_NUMBER="PROJECT_NUMBER"
LOCATION="us-central1"
PROJECT_ID="PROJECT_ID"
CACHE_ID="CACHE_ID"

curl \
-X PATCH \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json"\
"https://${LOCATION}-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/${PROJECT_NUMBER}/locations/${LOCATION}/cachedContents/${CACHE_ID}" -d \
'{
   "expire_time":"2024-06-30T09:00:00.000000Z"
}'

Étapes suivantes