Prueba los modelos de Gemini 1.5, nuestros modelos multimodales más recientes en Vertex AI y observa lo que puedes compilar con una ventana de contexto de 1 millón de tokens. Prueba los modelos de Gemini 1.5, nuestros modelos multimodales más recientes en Vertex AI y observa lo que puedes compilar con una ventana de contexto de 1 millón de tokens.

Importa archivos RAG desde Google Drive o Cloud Storage

En este ejemplo, se muestra cómo importar archivos RAG de forma asíncrona desde Google Drive o Cloud Storage.

Muestra de código

Python

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Python incluidas en la guía de inicio rápido de Vertex AI sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Vertex AI Python.

Para autenticarte en Vertex AI, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.


from vertexai.preview import rag
import vertexai

# TODO(developer): Update and un-comment below lines
# project_id = "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_async(
    corpus_name=corpus_name,
    paths=paths,
    chunk_size=512,  # Optional
    chunk_overlap=100,  # Optional
    max_embedding_requests_per_min=900,  # Optional
)

result = await response.result()
print(f"Imported {result.imported_rag_files_count} files.")

¿Qué sigue?

Para buscar y filtrar muestras de código para otros productos de Google Cloud, consulta el navegador de muestra de Google Cloud.