RAG-Dateien aus Google Drive oder Cloud Storage importieren

In diesem Beispiel wird gezeigt, wie RAG-Dateien asynchron aus Google Drive oder Cloud Storage importiert werden.

Codebeispiel

Python

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Python-Einrichtungsschritten in der Vertex AI-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Vertex AI Python API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vertex AI Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

from vertexai import rag
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}"

# Supports Google Cloud Storage and Google Drive Links
# paths = ["https://drive.google.com/file/d/123", "gs://my_bucket/my_files_dir"]

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

response = await rag.import_files(
    corpus_name=corpus_name,
    paths=paths,
    transformation_config=rag.TransformationConfig(
        rag.ChunkingConfig(chunk_size=512, chunk_overlap=100)
    ),
    max_embedding_requests_per_min=900,  # Optional
)

result = await response.result()
print(f"Imported {result.imported_rag_files_count} files.")
# Example response:
# Imported 2 files.

Nächste Schritte

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