Vertex AI Search データストアに Gemini をグラウンディングする

これを使用して、Vertex AI Search データストアに保存されている独自のデータに Gemini の出力をグラウンディングします。

さらに詳しい情報

このコードサンプルを含む詳細なドキュメントについては、以下をご覧ください。

• Gemini モデルのレスポンスの根拠づけを行う
• グラウンディング

コードサンプル

C#

このサンプルを試す前に、Vertex AI クイックスタート: クライアント ライブラリの使用にある C# の設定手順を完了してください。 詳細については、Vertex AI C# API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

Vertex AI に対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証を設定するをご覧ください。

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

このサンプルを試す前に、Vertex AI クイックスタート: クライアント ライブラリの使用にある Python の設定手順を完了してください。詳細については、Vertex AI Python API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。

Vertex AI に対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証を設定するをご覧ください。

import vertexai

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

# TODO (developer): update project_id
vertexai.init(project=PROJECT_ID, location="us-central1")

model = GenerativeModel("gemini-1.5-flash-002")

# TODO(developer): Update project id, location, and data store id for your Vertex AI Search data store.
# data_store_id = "DATA_STORE_ID"

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)

次のステップ

他の Google Cloud プロダクトに関連するコードサンプルを検索およびフィルタするには、Google Cloud のサンプル ブラウザをご覧ください。