Conseguir o cache de contexto

Receber informações sobre um cache de contexto específico, como o horário de criação e de expiração.

Mais informações

Para ver a documentação detalhada que inclui este exemplo de código, consulte:

Exemplo de código

C#GoPython

Antes de testar esse exemplo, siga as instruções de configuração para C# no Guia de início rápido da Vertex AI sobre como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Vertex AI para C#.

Para autenticar na Vertex AI, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento 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;
    }
}

Antes de testar esse exemplo, siga as instruções de configuração para Go no Guia de início rápido da Vertex AI sobre como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Vertex AI para Go.

Para autenticar na Vertex AI, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento 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
}

Antes de testar esse exemplo, siga as instruções de configuração para Python no Guia de início rápido da Vertex AI sobre como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Vertex AI para Python.

Para autenticar na Vertex AI, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento 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

A seguir

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