Générer des embeddings pour la récupération de code

Cet exemple montre comment utiliser les modèles d'embedding textuel Vertex AI pour calculer des embeddings pour les blocs de code et les requêtes pour les tâches de récupération de code.

En savoir plus

Pour obtenir une documentation détaillée incluant cet exemple de code, consultez les articles suivants :

Exemple de code

Python

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Python décrites dans le guide de démarrage rapide de Vertex AI à l'aide des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Vertex AI Python.

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. 

from vertexai.language_models import TextEmbeddingInput, TextEmbeddingModel

MODEL_NAME = "text-embedding-005"
DIMENSIONALITY = 256


def embed_text(
    texts: list[str] = ["Retrieve a function that adds two numbers"],
    task: str = "CODE_RETRIEVAL_QUERY",
    model_name: str = "text-embedding-005",
    dimensionality: int | None = 256,
) -> list[list[float]]:
    """Embeds texts with a pre-trained, foundational model."""
    model = TextEmbeddingModel.from_pretrained(model_name)
    inputs = [TextEmbeddingInput(text, task) for text in texts]
    kwargs = dict(output_dimensionality=dimensionality) if dimensionality else {}
    embeddings = model.get_embeddings(inputs, **kwargs)
    # Example response:
    # [[0.025890009477734566, -0.05553026497364044, 0.006374752148985863,...],
    return [embedding.values for embedding in embeddings]


if __name__ == "__main__":
    # Embeds code block with a pre-trained, foundational model.
    # Using this function to calculate the embedding for corpus.
    texts = ["Retrieve a function that adds two numbers"]
    task = "CODE_RETRIEVAL_QUERY"
    code_block_embeddings = embed_text(
        texts=texts, task=task, model_name=MODEL_NAME, dimensionality=DIMENSIONALITY
    )

    # Embeds code retrieval with a pre-trained, foundational model.
    # Using this function to calculate the embedding for query.
    texts = [
        "def func(a, b): return a + b",
        "def func(a, b): return a - b",
        "def func(a, b): return (a ** 2 + b ** 2) ** 0.5",
    ]
    task = "RETRIEVAL_DOCUMENT"
    code_query_embeddings = embed_text(
        texts=texts, task=task, model_name=MODEL_NAME, dimensionality=DIMENSIONALITY
    )

Étape suivante

Pour rechercher et filtrer des exemples de code pour d'autres Google Cloud produits, consultez l'explorateur d'exemplesGoogle Cloud .