Eseguire il grounding di Gemini in un datastore di Vertex AI Search

Utilizzalo per collegare l'output di Gemini ai tuoi dati archiviati in un datastore di Vertex AI Search

Per saperne di più

Per la documentazione dettagliata che include questo esempio di codice, consulta quanto segue:

Esempio di codice

C#

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione C# riportate nella guida rapida all'utilizzo delle librerie client di Vertex AI. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API C# di Vertex AI.

Per autenticarti a Vertex AI, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 


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-1.5-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;
    }
}

Python

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione Python riportate nella guida rapida all'utilizzo delle librerie client di Vertex AI. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Python di Vertex AI.

Per autenticarti a Vertex AI, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

import vertexai

from vertexai.preview.generative_models import (
    GenerationConfig,
    GenerativeModel,
    Tool,
    grounding,
)

# TODO(developer): Update and un-comment below lines
# PROJECT_ID = "your-project-id"
# data_store_id = "your-data-store-id"

vertexai.init(project=PROJECT_ID, location="us-central1")

model = GenerativeModel("gemini-1.5-flash-001")

tool = Tool.from_retrieval(
    grounding.Retrieval(
        grounding.VertexAISearch(
            datastore=data_store_id,
            project=PROJECT_ID,
            location="global",
        )
    )
)

prompt = "How do I make an appointment to renew my driver's license?"
response = model.generate_content(
    prompt,
    tools=[tool],
    generation_config=GenerationConfig(
        temperature=0.0,
    ),
)

print(response.text)

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