Questa pagina descrive ogni campo dell'output del motore RAG di Vertex AI.
retrieveContexts
Questa sezione descrive ogni campo definito nell'API retrieveContexts e
utilizza i campi nel codice campione.
Campi
| Nome campo | Descrizione | 
|---|---|
source_uri | 
     Il file di origine originale prima dell'importazione in RAG. Se il file
viene importato da Cloud Storage o Google Drive, source_uri è l'URI del file
originale in Cloud Storage o Drive. Se il file viene
caricato, source_uri è il nome visualizzato del file. | 
   
source_display_name | 
       Il nome visualizzato del file. | 
text | 
     Il blocco di testo pertinente alla query. | 
score | 
     La somiglianza o la distanza tra la query e il blocco di testo.
La somiglianza o la distanza dipende dal vectorDB che scegli. Per
ragManagedDB, il punteggio è COSINE_DISTANCE. | 
   
Esempio di output
Questo esempio di codice mostra l'utilizzo dei campi per produrre un output di esempio.
contexts {
    source_uri: "gs://sample_folder/hello_world.txt"
    source_display_name: "hello_world.txt"
    text: "Hello World!"
    score: 0.60545359030757784
  }
generateContent
La maggior parte dei campi definiti per l'API generateContent si trova nel
corpo della risposta.
Campi
Questa sezione descrive ogni campo definito nella parte grounding_metadata dell'API generateContent e utilizza i campi nel codice campione.
| Nome campo | Descrizione | 
|---|---|
text | 
     La risposta generata da Gemini. | 
grounding_chunks | 
     I blocchi restituiti da Vertex AI RAG Engine. | 
retrieved_context | 
     Un campo ripetuto che può contenere zero o più blocchi utilizzati per basare i contenuti generati. | 
      
  | 
     
      
  | 
   
      
  | 
     
      
  | 
   
      
  | 
     
      
  | 
   
grounding_supports | 
     La relazione tra i contenuti generati e i chunk di grounding. Questo è un campo ripetuto. Ogni campo grounding_supports mostra la relazione tra un segmento di testo del contesto generato e uno o più blocchi di testo recuperati dalla RAG. | 
   
segment | 
     Il segmento di testo fondato del testo generato. | 
      
  | 
     
      
  | 
   
      
  | 
     
      
  | 
   
      
  | 
     
      
  | 
   
grounding_chunk_indices | 
     Il blocco utilizzato per basare il segmento di testo. È possibile utilizzare più di un blocco per basare il testo. L'indice inizia da 0, che rappresenta il primo blocco nel campo grounding_chunks. Il terreno si trova sull'intero blocco. La parte del chunk che fonda la risposta non è specificata. | 
   
confidence_scores | 
     Il punteggio utilizzato per basare il testo su un determinato blocco. Il punteggio più alto possibile è 1 e più alto è il punteggio, maggiore è il livello di confidenza. Ogni punteggio corrisponde a ogni grounding_chunk_indices. Nell'output vengono inclusi solo i segmenti con un punteggio di confidenza di almeno 0.6. | 
   
Esempio di output
Questo esempio di codice mostra l'utilizzo dei campi per produrre un output di esempio.
candidates {
  content {
    role: "model"
    parts {
      text: "The rectangle is red and the background is white. The rectangle appears to be on some type of document editing software. \n"
    }
  }
  grounding_metadata {
    grounding_chunks {
      retrieved_context {
        uri: "a.txt"
        title: "a.txt"
        text: "Okay ,  I  see  a  red  rectangle  on  a  white  background .  It looks like it\'s on some sort of document editing software. It has those small squares and circles around it, indicating that it\'s a selected object ."
      }
    }
    grounding_chunks {
      retrieved_context {
        uri: "b.txt"
        title: "b.txt"
        text: "The  video  is  identical  to  the  last  time  I  described  it .  It shows a blue rectangle on a white background."
      }
    }
    grounding_chunks {
      retrieved_context {
        uri: "c.txt"
        title: "c.txt"
        text: "Okay ,  I  remember  the  rectangle  was  blue  in  the  past  session . Now it is red.\n The  red  rectangle  is  still  there .  It \' s  still  in  the same position on the white background, with the same handles around it. Nothing new is visible since last time.\n You \' re  welcome .  The  red  rectangle  is  still  the  only  thing visible."
      }
    }
    grounding_supports {
      segment {
        end_index: 49
        text: "The rectangle is red and the background is white."
      }
      grounding_chunk_indices: 2
      grounding_chunk_indices: 0
      confidence_scores: 0.958192229
      confidence_scores: 0.992316723
    }
    grounding_supports {
      segment {
        start_index: 50
        end_index: 120
        text: "The rectangle appears to be on some type of document editing software."
      }
      grounding_chunk_indices: 0
      confidence_scores: 0.98374176
    }
  }
}
Passaggi successivi
- Per scoprire di più sul contesto RAG nel riferimento API, consulta Contesto.
 - Per saperne di più su RAG, consulta la panoramica di Vertex AI RAG Engine.