Créer un index

Cet exemple montre comment créer un index pour importer ou charger des documents.

En savoir plus

Pour obtenir une documentation détaillée incluant cet exemple de code, consultez les pages suivantes :

• API du moteur RAG

Exemple de code

Python

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

from vertexai import rag
import vertexai

# TODO(developer): Update and un-comment below lines
# PROJECT_ID = "your-project-id"
# display_name = "test_corpus"
# description = "Corpus Description"

# Initialize Vertex AI API once per session
vertexai.init(project=PROJECT_ID, location="us-central1")

# Configure backend_config
backend_config = rag.RagVectorDbConfig(
    rag_embedding_model_config=rag.RagEmbeddingModelConfig(
        vertex_prediction_endpoint=rag.VertexPredictionEndpoint(
            publisher_model="publishers/google/models/text-embedding-005"
        )
    )
)

corpus = rag.create_corpus(
    display_name=display_name,
    description=description,
    backend_config=backend_config,
)
print(corpus)
# Example response:
# RagCorpus(name='projects/1234567890/locations/us-central1/ragCorpora/1234567890',
# display_name='test_corpus', description='Corpus Description', embedding_model_config=...
# ...

Étape suivante

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