Cómo obtener la caché de contexto

Obtén información sobre una caché de contexto específica, como su hora de creación y de vencimiento.

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Para obtener documentación en la que se incluye esta muestra de código, consulta lo siguiente:

Muestra de código

C#

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para C# incluidas en la guía de inicio rápido de Vertex AI sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Vertex AI C#.

Para autenticarte en Vertex AI, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.


using Google.Cloud.AIPlatform.V1Beta1;
using System;
using System.Threading.Tasks;

public class GetContextCache
{
    public async Task<CachedContent> Get(CachedContentName name)
    {
        var client = await new GenAiCacheServiceClientBuilder
        {
            Endpoint = "us-central1-aiplatform.googleapis.com"
        }.BuildAsync();

        var cachedContent = await client.GetCachedContentAsync(new GetCachedContentRequest
        {
            CachedContentName = name
        });

        Console.WriteLine($"Get cache: {cachedContent.Name}");
        return cachedContent;
    }
}

Go

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Go incluidas en la guía de inicio rápido de Vertex AI sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Vertex AI Go.

Para autenticarte en Vertex AI, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

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

// getContextCache shows how to retrieve the metadata of a cached content
// contentName is the ID of the cached content to retrieve
func getContextCache(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)
	}
	fmt.Fprintf(w, "Retrieved cached content %q", cachedContent.Name)
	return nil
}

Python

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Python incluidas en la guía de inicio rápido de Vertex AI sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Vertex AI Python.

Para autenticarte en Vertex AI, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

import vertexai

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)

print(cached_content.resource_name)
# Example response:
# projects/[PROJECT_ID]/locations/us-central1/cachedContents/1234567890

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