그라운딩을 사용하여 텍스트 생성에 Gemini 1.0 Pro 모델 사용

Vertex AI Search 데이터 스토어 또는 Google 검색의 그라운딩과 함께 Gemini 1.0 Pro 모델을 사용하여 텍스트를 생성합니다.

더 살펴보기

이 코드 샘플이 포함된 자세한 문서는 다음을 참조하세요.

• Gemini 모델의 응답 그라운딩

코드 샘플

Python

이 샘플을 사용해 보기 전에 Vertex AI 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 Python 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 Vertex AI Python API 참고 문서를 참조하세요.

Vertex AI에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

from typing import Optional

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

def generate_text_with_grounding(
    project_id: str, location: str, data_store_path: Optional[str] = None
) -> GenerationResponse:
    # Initialize Vertex AI
    vertexai.init(project=project_id, location=location)

    # Load the model
    model = GenerativeModel(model_name="gemini-1.0-pro")

    # Create Tool for grounding
    if data_store_path:
        # Use Vertex AI Search data store
        # Format: projects/{project_id}/locations/{location}/collections/default_collection/dataStores/{data_store_id}
        tool = Tool.from_retrieval(
            grounding.Retrieval(grounding.VertexAISearch(datastore=data_store_path))
        )
    else:
        # Use Google Search for grounding (Private Preview)
        tool = Tool.from_google_search_retrieval(grounding.GoogleSearchRetrieval())

    prompt = "What are the price, available colors, and storage size options of a Pixel Tablet?"
    response = model.generate_content(prompt, tools=[tool])

    print(response)

다음 단계

다른 Google Cloud 제품의 코드 샘플을 검색하고 필터링하려면 Google Cloud 샘플 브라우저를 참조하세요.