コンテキストキャッシュを使用してテキストを生成する

既存のコンテキストキャッシュを使用してテキストを生成します。

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。

コンテキストキャッシュを使用する

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.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

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 Go の設定手順を完了してください。詳細については、Vertex AI Go API のリファレンスドキュメントをご覧ください。

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

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。

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.
# ...

次のステップ

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

コンテキスト キャッシュを使用してテキストを生成する コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。

もっと見る

コードサンプル

C#

Go

Python

次のステップ

コンテキストキャッシュを使用してテキストを生成する