Fundamentar Gemini en un almacén de datos de Vertex AI Search

Úsalo para basar la salida de Gemini en tus propios datos almacenados en un almacén de datos de Vertex AI Search

Código de ejemplo

C#

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

Para autenticarte en Vertex AI, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta el artículo Configurar la autenticación en un entorno de desarrollo local.

using Google.Cloud.AIPlatform.V1;
using System;
using System.Threading.Tasks;

public class GroundingVertexAiSearchSample
{
    public async Task<string> GenerateTextWithVertexAiSearch(
        string projectId = "your-project-id",
        string location = "us-central1",
        string publisher = "google",
        string model = "gemini-2.0-flash-001",
        string dataStoreLocation = "global",
        string dataStoreId = "your-datastore-id")
    {
        var predictionServiceClient = new PredictionServiceClientBuilder
        {
            Endpoint = $"{location}-aiplatform.googleapis.com"
        }.Build();

        var generateContentRequest = new GenerateContentRequest
        {
            Model = $"projects/{projectId}/locations/{location}/publishers/{publisher}/models/{model}",
            GenerationConfig = new GenerationConfig
            {
                Temperature = 0.0f
            },
            Contents =
            {
                new Content
                {
                    Role = "USER",
                    Parts = { new Part { Text = "How do I make an appointment to renew my driver's license?" } }
                }
            },
            Tools =
            {
                new Tool
                {
                    Retrieval = new Retrieval
                    {
                        VertexAiSearch = new VertexAISearch
                        {
                            Datastore = $"projects/{projectId}/locations/{dataStoreLocation}/collections/default_collection/dataStores/{dataStoreId}"
                        }
                    }
                }
            }
        };

        GenerateContentResponse response = await predictionServiceClient.GenerateContentAsync(generateContentRequest);

        string responseText = response.Candidates[0].Content.Parts[0].Text;
        Console.WriteLine(responseText);

        return responseText;
    }
}

Siguientes pasos

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