Generare risposte utilizzando il file RAG

Questo esempio mostra come generare i contenuti utilizzando un file RAG.

Per saperne di più

Per la documentazione dettagliata che include questo esempio di codice, consulta quanto segue:

Esempio di codice

Python

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione Python riportate nella guida rapida all'utilizzo delle librerie client di Vertex AI. Per ulteriori informazioni, consulta API Python Vertex AI documentazione di riferimento.

Per autenticarti in Vertex AI, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 


from vertexai.preview import rag
from vertexai.preview.generative_models import GenerativeModel, Tool
import vertexai

# TODO(developer): Update and un-comment below lines
# PROJECT_ID = "your-project-id"
# corpus_name = "projects/{PROJECT_ID}/locations/us-central1/ragCorpora/{rag_corpus_id}"

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

rag_retrieval_tool = Tool.from_retrieval(
    retrieval=rag.Retrieval(
        source=rag.VertexRagStore(
            rag_resources=[
                rag.RagResource(
                    rag_corpus=corpus_name,
                    # Optional: supply IDs from `rag.list_files()`.
                    # rag_file_ids=["rag-file-1", "rag-file-2", ...],
                )
            ],
            similarity_top_k=3,  # Optional
            vector_distance_threshold=0.5,  # Optional
        ),
    )
)

rag_model = GenerativeModel(
    model_name="gemini-1.5-flash-001", tools=[rag_retrieval_tool]
)
response = rag_model.generate_content("Why is the sky blue?")
print(response.text)
# Example response:
#   The sky appears blue due to a phenomenon called Rayleigh scattering.
#   Sunlight, which contains all colors of the rainbow, is scattered
#   by the tiny particles in the Earth's atmosphere....
#   ...

Passaggi successivi

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