Fundamenta Gemini con un almacén de datos de Vertex AI Search

Usa esta opción para fundamentar la salida de Gemini con tus propios datos almacenados en un almacén de datos de Vertex AI Search

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.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;
    }
}

¿Qué sigue?

Para buscar y filtrar muestras de código para otros Google Cloud productos, consulta el Google Cloud navegador de muestras.