Retrieval-Augmented Generation API

限定公開プレビュー版

この機能は限定公開プレビュー版で、GCP サービス固有の規約の pre-GA サービス規約が適用されます。一般提供前のプロダクトと機能では、サポートが制限されることがあります。また、これらのプロダクトや機能には、他の一般提供前のバージョンと互換性のない変更が行われる場合があります。詳細については、リリースステージの説明をご覧ください。このリリースへのアクセスについては、アクセスリクエストフォームをご覧ください。

さらに、Vertex AI で Gemini API を使用すると、生成 AI プレビュー版の利用規約（プレビュー規約）に同意したことになります。

一般提供でない Vertex AI の Gemini API の場合、お客様は Cloud のデータ処理に関する追加条項に記載されているとおりに個人データを処理できますが、その際に、（プレビュー規約に定義されるとおり）本契約で規定されている制限と義務が適用されます。

検索拡張生成（RAG）は、生成モデル、特に大規模言語モデル（LLM）の機能を強化する手法です。LLM の能力と外部の情報源（ドキュメントやデータベースなど）を組み合わせて、より正確で有益なレスポンスを生成します。

メソッドリスト

メソッドとサポートされているパラメータのリスト。

`CreateRagCorpus`

REST

リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

PROJECT_ID: 実際のプロジェクト ID。
LOCATION: リクエストを処理するリージョン。
CORPUS_DISPLAY_NAME: RagCorpus の表示名。
CORPUS_DESCRIPTION: RagCorpus の説明。

HTTP メソッドと URL:

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora

リクエストの本文（JSON）:

{
  "display_name" : "CORPUS_DISPLAY_NAME",
  "description": "CORPUS_DESCRIPTION"
}

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

curl

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

curl -X POST \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora"

PowerShell

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

$headers = @{  }

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

成功を示すステータスコード（2xx）が返されます。

Python

Vertex AI SDK for Python のインストールまたは更新の方法については、Vertex AI SDK for Python をインストールするをご覧ください。詳細については、Python API リファレンスドキュメントをご覧ください。


from vertexai.preview import rag
import vertexai

# TODO(developer): Update and un-comment below lines
# project_id = "PROJECT_ID"
# display_name = "test_corpus"
# description = "Corpus Description"

# Initialize Vertex AI API once per session
vertexai.init(project=project_id, location="us-central1")

corpus = rag.create_corpus(display_name=display_name, description=description)
print(corpus)

`ListRagCorpora`

REST

リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

PROJECT_ID: 実際のプロジェクト ID。
LOCATION: リクエストを処理するリージョン。
PAGE_SIZE: 標準的なリストのページサイズ。page_size パラメータを更新して、ページごとに返される RagCorpora の数を調整できます。
PAGE_TOKEN: 標準的なリストのページトークン。通常は、前の VertexRagDataService.ListRagCorpora 呼び出しの ListRagCorporaResponse.next_page_token を使用して取得します。

HTTP メソッドと URL:

GET https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora?page_size=PAGE_SIZE&page_token=PAGE_TOKEN

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

curl

次のコマンドを実行します。

curl -X GET \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora?page_size=PAGE_SIZE&page_token=PAGE_TOKEN"

PowerShell

次のコマンドを実行します。

$headers = @{  }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora?page_size=PAGE_SIZE&page_token=PAGE_TOKEN" | Select-Object -Expand Content

指定された PROJECT_ID で、成功ステータスコード（2xx）と RagCorpora のリストが返されます。

Python


from vertexai.preview import rag
import vertexai

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

# Initialize Vertex AI API once per session
vertexai.init(project=project_id, location="us-central1")

corpora = rag.list_corpora()
print(corpora)

`GetRagCorpus`

REST

リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

PROJECT_ID: 実際のプロジェクト ID。
LOCATION: リクエストを処理するリージョン。
RAG_CORPUS_ID: RagCorpus リソースの ID。

HTTP メソッドと URL:

GET https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/RAG_CORPUS_ID

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

curl

次のコマンドを実行します。

curl -X GET \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/RAG_CORPUS_ID"

PowerShell

次のコマンドを実行します。

$headers = @{  }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/RAG_CORPUS_ID" | Select-Object -Expand Content

成功すると、RagCorpus リソースが返されます。

Python


from vertexai.preview import rag
import vertexai

# TODO(developer): Update and un-comment below lines
# project_id = "PROJECT_ID"
# corpus_name = "projects/{project_id}/locations/us-central1/ragCorpora/{rag_corpus_id}"

# Initialize Vertex AI API once per session
vertexai.init(project=project_id, location="us-central1")

corpus = rag.get_corpus(name=corpus_name)
print(corpus)

`DeleteRagCorpus`

REST

リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

PROJECT_ID: 実際のプロジェクト ID。
LOCATION: リクエストを処理するリージョン。
RAG_CORPUS_ID: RagCorpus リソースの ID。

HTTP メソッドと URL:

DELETE https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/RAG_CORPUS_ID

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

curl

次のコマンドを実行します。

curl -X DELETE \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/RAG_CORPUS_ID"

PowerShell

次のコマンドを実行します。

$headers = @{  }

Invoke-WebRequest `
    -Method DELETE `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/RAG_CORPUS_ID" | Select-Object -Expand Content

成功すると、DeleteOperationMetadata が返されます。

Python


from vertexai.preview import rag
import vertexai

# TODO(developer): Update and un-comment below lines
# project_id = "PROJECT_ID"
# corpus_name = "projects/{project_id}/locations/us-central1/ragCorpora/{rag_corpus_id}"

# Initialize Vertex AI API once per session
vertexai.init(project=project_id, location="us-central1")

rag.delete_corpus(name=corpus_name)
print(f"Corpus {corpus_name} deleted.")

`UploadRagFile`

パラメータ

パラメータ
`rag_corpus_id`	省略可: `String` `RagCorpus` リソースの ID。
`rag_file.display_name`	省略可: `String` `RagFile` の表示名。
`rag_file.description`	省略可: `String` `RagFile` の説明。

rag_corpus_id

省略可: String

RagCorpus リソースの ID。

rag_file.display_name

省略可: String

RagFile の表示名。

rag_file.description

省略可: String

RagFile の説明。

REST

RAG_CORPUS_ID="the rag_corpus_id generated by CreateRagCorpus"

# Specify a local file to upload.
LOCAL_FILE="local file to upload"
FILE_DISPLAY_NAME="file display name"

# UploadRagFile
# Upload a local file
# Input: PROJECT_ID, RAG_CORPUS_ID, LOCAL_FILE, FILE_DISPLAY_NAME
# Output: RagFile
# The last component of the RagFile "name" field is the server-generated
# rag_file_id: (only Bold part)
# projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/${RAG_CORPUS_ID}/RagFile/123456789

curl -X POST \
-H "X-Goog-Upload-Protocol: multipart" \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-F metadata="{'rag_file': {'display_name':'\""${FILE_DISPLAY_NAME}"\"'}}" \
-F file=@${LOCAL_FILE} \
https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/upload/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/${RAG_CORPUS_ID}/ragFiles:upload

Python


from vertexai.preview import rag
import vertexai

# TODO(developer): Update and un-comment below lines
# project_id = "PROJECT_ID"
# corpus_name = "projects/{project_id}/locations/us-central1/ragCorpora/{rag_corpus_id}"
# display_name = "file_display_name"
# description = "file description"

# Initialize Vertex AI API once per session
vertexai.init(project=project_id, location="us-central1")

rag_file = rag.upload_file(
    corpus_name=corpus_name,
    path=path,
    display_name=display_name,
    description=description,
)
print(rag_file)

`ImportRagFiles`

ファイルとフォルダは、Google ドライブまたは Cloud Storage からインポートできます。

REST

リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

PROJECT_ID: 実際のプロジェクト ID。
LOCATION: リクエストを処理するリージョン。
RAG_CORPUS_ID: RagCorpus リソースの ID。
GCS_URIS: Cloud Storage ロケーションのリスト。例: gs://my-bucket1, gs://my-bucket2
DRIVE_RESOURCE_ID: Google ドライブのリソースの ID。例:

https://drive.google.com/file/d/ABCDE
https://drive.google.com/corp/drive/u/0/folders/ABCDEFG

DRIVE_RESOURCE_TYPE: Google ドライブのリソースのタイプ。オプション:

RESOURCE_TYPE_FILE - ファイル
RESOURCE_TYPE_FOLDER - フォルダ

CHUNK_SIZE: 省略可。各チャンクに必要なトークンの数。
CHUNK_OVERLAP: 省略可: チャンク間で重複するトークンの数。

HTTP メソッドと URL:

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/upload/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/RAG_CORPUS_ID/ragFiles:import

リクエストの本文（JSON）:

{
  "import_rag_files_config": {
    "gcs_source": {
      "uris": GCS_URIS
    },
    "google_drive_source": {
      "resource_ids": {
        "resource_id": DRIVE_RESOURCE_ID,
        "resource_type": DRIVE_RESOURCE_TYPE
      }
    }
  }
}

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

curl

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

curl -X POST \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/upload/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/RAG_CORPUS_ID/ragFiles:import"

PowerShell

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

$headers = @{  }

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

成功すると、ImportRagFilesOperationMetadata リソースが返されます。

Python


from vertexai.preview import rag
import vertexai

# TODO(developer): Update and un-comment below lines
# project_id = "PROJECT_ID"
# corpus_name = "projects/{project_id}/locations/us-central1/ragCorpora/{rag_corpus_id}"
# paths = ["https://drive.google.com/file/123", "gs://my_bucket/my_files_dir"]  # Supports Google Cloud Storage and Google Drive Links

# Initialize Vertex AI API once per session
vertexai.init(project=project_id, location="us-central1")

response = rag.import_files(
    corpus_name=corpus_name,
    paths=paths,
    chunk_size=512,  # Optional
    chunk_overlap=100,  # Optional
)
print(f"Imported {response.imported_rag_files_count} files.")

Python


from vertexai.preview import rag
import vertexai

# TODO(developer): Update and un-comment below lines
# project_id = "PROJECT_ID"
# corpus_name = "projects/{project_id}/locations/us-central1/ragCorpora/{rag_corpus_id}"

# Supports Google Cloud Storage and Google Drive Links
# paths = ["https://drive.google.com/file/123", "gs://my_bucket/my_files_dir"]

# Initialize Vertex AI API once per session
vertexai.init(project=project_id, location="us-central1")

response = await rag.import_files_async(
    corpus_name=corpus_name,
    paths=paths,
    chunk_size=512,  # Optional
    chunk_overlap=100,  # Optional
)

result = await response.result()
print(f"Imported {result.imported_rag_files_count} files.")

`ListRagFiles`

REST

リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

PROJECT_ID: 実際のプロジェクト ID。
LOCATION: リクエストを処理するリージョン。
RAG_CORPUS_ID: RagCorpus リソースの ID。
PAGE_SIZE: 標準的なリストのページサイズ。page_size パラメータを更新して、ページごとに返される RagFiles の数を調整できます。
PAGE_TOKEN: 標準的なリストのページトークン。通常は、前の VertexRagDataService.ListRagFiles 呼び出しの ListRagFilesResponse.next_page_token を使用して取得します。

HTTP メソッドと URL:

GET https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/RAG_CORPUS_ID/ragFiles?page_size=PAGE_SIZE&page_token=PAGE_TOKEN

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

curl

次のコマンドを実行します。

curl -X GET \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/RAG_CORPUS_ID/ragFiles?page_size=PAGE_SIZE&page_token=PAGE_TOKEN"

PowerShell

次のコマンドを実行します。

$headers = @{  }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/RAG_CORPUS_ID/ragFiles?page_size=PAGE_SIZE&page_token=PAGE_TOKEN" | Select-Object -Expand Content

指定された RAG_CORPUS_ID の下で、成功ステータスコード（2xx）と RagFiles のリストが返されます。

Python


from vertexai.preview import rag
import vertexai

# TODO(developer): Update and un-comment below lines
# project_id = "PROJECT_ID"
# corpus_name = "projects/{project_id}/locations/us-central1/ragCorpora/{rag_corpus_id}"

# Initialize Vertex AI API once per session
vertexai.init(project=project_id, location="us-central1")

files = rag.list_files(corpus_name=corpus_name)
for file in files:
    print(file)

`GetRagFile`

REST

リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

PROJECT_ID: 実際のプロジェクト ID。
LOCATION: リクエストを処理するリージョン。
RAG_CORPUS_ID: RagCorpus リソースの ID。
RAG_FILE_ID: RagFile リソースの ID。

HTTP メソッドと URL:

GET https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/RAG_CORPUS_ID/ragFiles/RAG_FILE_ID

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

curl

次のコマンドを実行します。

curl -X GET \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/RAG_CORPUS_ID/ragFiles/RAG_FILE_ID"

PowerShell

次のコマンドを実行します。

$headers = @{  }

Invoke-WebRequest `
    -Method GET `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/RAG_CORPUS_ID/ragFiles/RAG_FILE_ID" | Select-Object -Expand Content

成功すると、RagFile リソースが返されます。

Python


from vertexai.preview import rag
import vertexai

# TODO(developer): Update and un-comment below lines
# project_id = "PROJECT_ID"
# file_name = "projects/{project_id}/locations/us-central1/ragCorpora/{rag_corpus_id}/ragFiles/{rag_file_id}"

# Initialize Vertex AI API once per session
vertexai.init(project=project_id, location="us-central1")

rag_file = rag.get_file(name=file_name)
print(rag_file)

`DeleteRagFile`

REST

リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

PROJECT_ID: 実際のプロジェクト ID。
LOCATION: リクエストを処理するリージョン。
RAG_CORPUS_ID: RagCorpus リソースの ID。
RAG_FILE_ID: RagFile リソースの ID。形式: projects/{project}/locations/{location}/ragCorpora/{rag_corpus}/ragFiles/{rag_file_id}。

HTTP メソッドと URL:

DELETE https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/RAG_CORPUS_ID/ragFiles/RAG_FILE_ID

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

curl

次のコマンドを実行します。

curl -X DELETE \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/RAG_CORPUS_ID/ragFiles/RAG_FILE_ID"

PowerShell

次のコマンドを実行します。

$headers = @{  }

Invoke-WebRequest `
    -Method DELETE `
    -Headers $headers `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/RAG_CORPUS_ID/ragFiles/RAG_FILE_ID" | Select-Object -Expand Content

成功すると、DeleteOperationMetadata リソースが返されます。

Python


from vertexai.preview import rag
import vertexai

# TODO(developer): Update and un-comment below lines
# project_id = "PROJECT_ID"
# file_name = "projects/{project_id}/locations/us-central1/ragCorpora/{rag_corpus_id}/ragFiles/{rag_file_id}"

# Initialize Vertex AI API once per session
vertexai.init(project=project_id, location="us-central1")

rag.delete_file(name=file_name)
print(f"File {file_name} deleted.")

取得コンテキスト

REST

リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

LOCATION: リクエストを処理するリージョン。
PROJECT_ID: 実際のプロジェクト ID。
RAG_CORPORA: RagCorpus リソースの名前。形式: projects/{project}/locations/{location}/ragCorpora/{rag_corpus}。
VECTOR_DISTANCE_THRESHOLD: ベクトル距離がしきい値より小さいコンテキストのみが返されます。
TEXT: 関連するコンテキストを取得するクエリテキスト。
SIMILARITY_TOP_K: 取得する上位コンテキストの数。

HTTP メソッドと URL:

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION:retrieveContexts

リクエストの本文（JSON）:

{
 "vertex_rag_store": {
    "rag_corpora": ["RAG_CORPORA"],
    "vector_distance_threshold": VECTOR_DISTANCE_THRESHOLD
  },
  "query": {
   "text": "TEXT",
   "similarity_top_k": SIMILARITY_TOP_K
  }
 }

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

curl

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

curl -X POST \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION:retrieveContexts"

PowerShell

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

$headers = @{  }

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

成功ステータスコード（2xx）と関連する RagFiles のリストが返されます。

Python


from vertexai.preview import rag
import vertexai

# TODO(developer): Update and un-comment below lines
# project_id = "PROJECT_ID"
# rag_corpora = ["9183965540115283968"] # Only one corpus is supported at this time
# text = "Your Query"

# Initialize Vertex AI API once per session
vertexai.init(project=project_id, location="us-central1")

response = rag.retrieval_query(
    rag_corpora=rag_corpora,
    text=text,
    similarity_top_k=10,  # Optional
)
print(response)

予測

REST

リクエストのデータを使用する前に、次のように置き換えます。

PROJECT_ID: 実際のプロジェクト ID。
LOCATION: リクエストを処理するリージョン。
MODEL_ID: コンテンツ生成用の LLM モデル。例: gemini-1.5-pro-preview-0409
GENERATION_METHOD: コンテンツ生成の LLM メソッド。オプション:

generateContent
streamGenerateContent

INPUT_PROMPT: コンテンツ生成のために LLM に送信されるテキスト。アップロードされた RagFiles に関連するプロンプトを使用するようにしてください。
RAG_CORPUS_RESOURCE: RagCorpus リソースの名前。形式: projects/{project}/locations/{location}/ragCorpora/{rag_corpus}。
SIMILARITY_TOP_K: 省略可。取得する上位コンテキストの数。
VECTOR_DISTANCE_THRESHOLD: 省略可。ベクトル距離がしきい値より小さいコンテキストが返されます。

HTTP メソッドと URL:

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/MODEL_ID:GENERATION_METHOD

リクエストの本文（JSON）:

{
 "contents": {
  "role": "user",
  "parts": {
    "text": "INPUT_PROMPT"
  }
 },
 "tools": {
  "retrieval": {
   "disable_attribution": false,
   "vertex_rag_store": {
    "rag_corpora": ["RAG_CORPUS_RESOURCE"],
    "similarity_top_k": SIMILARITY_TOP_K,
    "vector_distance_threshold": VECTOR_DISTANCE_THRESHOLD
   }
  }
 }
}

リクエストを送信するには、次のいずれかのオプションを選択します。

curl

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

curl -X POST \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/MODEL_ID:GENERATION_METHOD"

PowerShell

リクエスト本文を request.json という名前のファイルに保存して、次のコマンドを実行します。

$headers = @{  }

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

成功すると、生成されたコンテンツと引用が返されます。

Python


from vertexai.preview import rag
from vertexai.preview.generative_models import GenerativeModel, Tool
import vertexai

# TODO(developer): Update and un-comment below lines
# project_id = "PROJECT_ID"
# rag_corpora = ["9183965540115283968"] # Only one corpus is supported at this time

# Initialize Vertex AI API once per session
vertexai.init(project=project_id, location="us-central1")

rag_retrieval_tool = Tool.from_retrieval(
    retrieval=rag.Retrieval(
        source=rag.VertexRagStore(
            rag_corpora=rag_corpora,
            similarity_top_k=3,  # Optional
            vector_distance_threshold=0.3,  # Optional
        ),
    )
)

rag_model = GenerativeModel(
    model_name="gemini-1.0-pro-002", tools=[rag_retrieval_tool]
)
response = rag_model.generate_content("Why is the sky blue?")
print(response.text)