Générer du texte à l'aide d'un cache de contexte

Générez du texte à l'aide d'un cache de contexte existant.

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Pour obtenir une documentation détaillée incluant cet exemple de code, consultez les articles suivants :

• Utiliser un cache de contexte

Exemple de code

C#

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour C# décrites dans le guide de démarrage rapide de Vertex AI à l'aide des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Vertex AI C#.

Pour vous authentifier auprès de Vertex AI, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

using Google.Cloud.AIPlatform.V1Beta1;
using System;
using System.Threading.Tasks;

public class UseContextCache
{
    public async Task<string> Use(string projectId, CachedContentName name)
    {
        var predictionServiceClient = new PredictionServiceClientBuilder
        {
            Endpoint = $"us-central1-aiplatform.googleapis.com"
        }.Build();

        var generateContentRequest = new GenerateContentRequest
        {
            CachedContentAsCachedContentName = name,
            Model = $"projects/{projectId}/locations/us-central1/publishers/google/models/gemini-1.5-pro-001",
            Contents =
            {
                new Content
                {
                    Role = "USER",
                    Parts =
                    {
                        new Part { Text = "What are the papers about?" },
                    }
                }
            }
        };

        GenerateContentResponse response = await predictionServiceClient.GenerateContentAsync(generateContentRequest);

        string responseText = response.Candidates[0].Content.Parts[0].Text;
        Console.WriteLine($"Response: {responseText}");

        return responseText;
    }
}

Go

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Go décrites dans le guide de démarrage rapide de Vertex AI à l'aide des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Vertex AI Go.

Pour vous authentifier auprès de Vertex AI, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

import (
	"context"
	"errors"
	"fmt"
	"io"

	"cloud.google.com/go/vertexai/genai"
)

// useContextCache shows how to use an existing cached content, when prompting the model
// contentName is the ID of the cached content
func useContextCache(w io.Writer, contentName string, projectID, location, modelName string) error {
	// location := "us-central1"
	// modelName := "gemini-1.5-pro-001"
	ctx := context.Background()

	client, err := genai.NewClient(ctx, projectID, location)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("unable to create client: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	model := client.GenerativeModel(modelName)
	model.CachedContentName = contentName
	prompt := genai.Text("What are the papers about?")

	res, err := model.GenerateContent(ctx, prompt)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("error generating content: %w", err)
	}

	if len(res.Candidates) == 0 ||
		len(res.Candidates[0].Content.Parts) == 0 {
		return errors.New("empty response from model")
	}

	fmt.Fprintf(w, "generated response: %s\n", res.Candidates[0].Content.Parts[0])
	return nil
}

Python

Avant d'essayer cet exemple, suivez les instructions de configuration pour Python décrites dans le guide de démarrage rapide de Vertex AI à l'aide des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Vertex AI Python.

Pour vous authentifier auprès de Vertex AI, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.

import vertexai

from vertexai.preview.generative_models import GenerativeModel
from vertexai.preview import caching

# TODO(developer): Update and un-comment below lines
# PROJECT_ID = "your-project-id"
# cache_id = "your-cache-id"

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

cached_content = caching.CachedContent(cached_content_name=cache_id)

model = GenerativeModel.from_cached_content(cached_content=cached_content)

response = model.generate_content("What are the papers about?")

print(response.text)
# Example response:
# The provided text is about a new family of multimodal models called Gemini, developed by Google.
# ...

Étape suivante

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