Importer des fichiers RAG depuis Google Drive ou Cloud Storage

Cet exemple montre comment importer des fichiers RAG de manière asynchrone depuis Google Drive ou Cloud Storage.

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 à l'aide des bibliothèques clientes. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API Vertex AI 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.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.")

Étapes suivantes

Pour rechercher et filtrer des exemples de code pour d'autres produits Google Cloud, consultez l'explorateur d'exemples Google Cloud.