更新上下文缓存

您可以在上下文缓存过期时进行更新。上下文缓存的默认过期时间是自创建时间起 60 分钟后。过期的上下文缓存在垃圾回收过程中会被删除，无法使用或更新。如需更新未过期的上下文缓存的过期时间，请更新其以下属性之一：

  • ttl - 缓存创建后或 ttl 更新后到期前的秒数和纳秒数。设置 ttl 后，缓存的 expireTime 会更新。

  • expire_time - Timestamp，用于指定上下文缓存到期的绝对日期和时间。

使用 ttl 参数更新上下文缓存

以下是 curl 命令的示例，该命令会将其到期时间更新 3,600 秒。

Python

如需了解如何安装或更新 Python 版 Vertex AI SDK，请参阅安装 Python 版 Vertex AI SDK。如需了解详情，请参阅 Vertex AI SDK for Python API 参考文档。

流式回答和非流式回答

您可以选择模型是生成流式回答还是非流式回答。 对于流式回答，您将在生成每个响应的输出词元后立即收到响应。对于非流式回答，您将在生成所有输出词元后收到所有响应。

对于流式回答，请使用 generate_content 中的 stream 参数。

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

对于非流式回答，请移除该参数或将参数设置为 False。

示例代码

import vertexai
import datetime

from vertexai.preview import caching

# TODO(developer): Update and un-comment below lines
# project_id = "PROJECT_ID"
# cache_id = "CACHE_ID"

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

cached_content = caching.CachedContent(cached_content_name=cache_id)

# Update the expiration time by 1 hour
cached_content.update(ttl=datetime.timedelta(hours=1))

cached_content.refresh()
print(cached_content.expire_time)

Go

在尝试此示例之前，请按照《Vertex AI 快速入门》中的 Go 设置说明执行操作。如需了解详情，请参阅适用于 Gemini 的 Vertex AI Go SDK 参考文档。

如需向 Vertex AI 进行身份验证，请设置应用默认凭据。如需了解详情，请参阅为本地开发环境设置身份验证。

流式回答和非流式回答

您可以选择模型是生成流式回答还是非流式回答。 对于流式回答，您将在生成每个响应的输出词元后立即收到响应。对于非流式回答，您会在生成所有输出词元之后收到所有回答。

对于流式回答，请使用 GenerateContentStream 方法。

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

对于非流式回答，请使用 GenerateContent 方法。

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

示例代码

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

您可以使用 REST 创建更新上下文缓存，方法是使用 Vertex AI API 向发布方模型端点发送 PATCH 请求。以下示例展示了如何使用 ttl 参数更新到期日期。

在使用任何请求数据之前，请先进行以下替换：

  • PROJECT_ID：您的项目 ID。
  • LOCATION：处理该上下文缓存创建请求的区域。
  • CACHE_ID：相应上下文缓存的 ID。创建上下文缓存时，系统会返回上下文缓存 ID。您还可以通过列出 Google Cloud 项目使用的上下文缓存来查找上下文缓存 ID。如需了解详情，请参阅创建上下文缓存和列出上下文缓存。
  • SECONDS：float，用于指定缓存到期之前时长的秒数部分。
  • NANOSECONDS：用于指定缓存过期之前的持续时间的纳秒组成部分的 float。

HTTP 方法和网址：

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

请求 JSON 正文： 

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

如需发送请求，请选择以下方式之一：

curl

将请求正文保存在名为 request.json 的文件中，然后执行以下命令： 

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

将请求正文保存在名为 request.json 的文件中，然后执行以下命令： 

$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

您应该收到类似以下内容的 JSON 响应：

示例 curl 命令

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"}
}'

使用 expire_time 参数更新上下文缓存

以下是使用 expire_time 参数将过期时间更新为 2024 年 6 月 30 日上午 9 点的 curl 命令示例。

REST

您可以使用 REST 创建更新上下文缓存，方法是使用 Vertex AI API 向发布方模型端点发送 PATCH 请求。以下示例展示了如何使用 expire_time 参数更新到期日期。

在使用任何请求数据之前，请先进行以下替换：

  • PROJECT_ID：您的项目 ID。
  • LOCATION：处理该上下文缓存创建请求的区域。
  • CACHE_ID：上下文缓存的 ID。创建上下文缓存时，您可以在响应中找到此 ID。
  • EXPIRE_TIME：用于指定上下文缓存过期时间的 Timestamp。

HTTP 方法和网址：

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

请求 JSON 正文： 

{
   "expire_time":"EXPIRE_TIME"
}

如需发送请求，请选择以下方式之一：

curl

将请求正文保存在名为 request.json 的文件中，然后执行以下命令： 

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

将请求正文保存在名为 request.json 的文件中，然后执行以下命令： 

$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

您应该收到类似以下内容的 JSON 响应：

示例 curl 命令

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"
}'

后续步骤