A partire dal 29 aprile 2025, i modelli Gemini 1.5 Pro e Gemini 1.5 Flash non sono disponibili nei progetti che non li hanno mai utilizzati, inclusi i nuovi progetti. Per maggiori dettagli, vedi
Versioni e ciclo di vita dei modelli.
Importare un insieme di file RAG
Mantieni tutto organizzato con le raccolte
Salva e classifica i contenuti in base alle tue preferenze.
Questo esempio mostra come importare i file RAG da una posizione di archiviazione.
Per saperne di più
Per la documentazione dettagliata che include questo esempio di codice, vedi quanto segue:
Esempio di codice
Salvo quando diversamente specificato, i contenuti di questa pagina sono concessi in base alla licenza Creative Commons Attribution 4.0, mentre gli esempi di codice sono concessi in base alla licenza Apache 2.0. Per ulteriori dettagli, consulta le norme del sito di Google Developers. Java è un marchio registrato di Oracle e/o delle sue consociate.
[[["Facile da capire","easyToUnderstand","thumb-up"],["Il problema è stato risolto","solvedMyProblem","thumb-up"],["Altra","otherUp","thumb-up"]],[["Difficile da capire","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informazioni o codice di esempio errati","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Mancano le informazioni o gli esempi di cui ho bisogno","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema di traduzione","translationIssue","thumb-down"],["Altra","otherDown","thumb-down"]],[],[],[],null,["# Import a set of RAG files\n\nThis sample demonstrates how to import RAG files from a storage location.\n\nExplore further\n---------------\n\n\nFor detailed documentation that includes this code sample, see the following:\n\n- [Use a Weaviate database with Vertex AI RAG Engine](/vertex-ai/generative-ai/docs/rag-engine/use-weaviate-db)\n- [Use Vertex AI Feature Store in Vertex AI RAG Engine](/vertex-ai/generative-ai/docs/rag-engine/use-feature-store-with-rag)\n- [Use Vertex AI Vector Search with Vertex AI RAG Engine](/vertex-ai/generative-ai/docs/rag-engine/use-vertexai-vector-search)\n\nCode sample\n-----------\n\n### Python\n\n\nBefore trying this sample, follow the Python setup instructions in the\n[Vertex AI quickstart using\nclient libraries](/vertex-ai/docs/start/client-libraries).\n\n\nFor more information, see the\n[Vertex AI Python API\nreference documentation](/python/docs/reference/aiplatform/latest).\n\n\nTo authenticate to Vertex AI, set up Application Default Credentials.\nFor more information, see\n\n[Set up authentication for a local development environment](/docs/authentication/set-up-adc-local-dev-environment).\n\n\n from vertexai import rag\n import https://cloud.google.com/python/docs/reference/vertexai/latest/\n\n # TODO(developer): Update and un-comment below lines\n # PROJECT_ID = \"your-project-id\"\n # corpus_name = \"projects/{PROJECT_ID}/locations/us-central1/ragCorpora/{rag_corpus_id}\"\n # paths = [\"https://drive.google.com/file/123\", \"gs://my_bucket/my_files_dir\"] # Supports Google Cloud Storage and Google Drive Links\n\n # Initialize Vertex AI API once per session\n https://cloud.google.com/python/docs/reference/vertexai/latest/.init(project=PROJECT_ID, location=\"us-central1\")\n\n response = rag.import_files(\n corpus_name=corpus_name,\n paths=paths,\n transformation_config=rag.TransformationConfig(\n rag.ChunkingConfig(chunk_size=512, chunk_overlap=100)\n ),\n import_result_sink=\"gs://sample-existing-folder/sample_import_result_unique.ndjson\", # Optional, this has to be an existing storage bucket folder, and file name has to be unique (non-existent).\n max_embedding_requests_per_min=900, # Optional\n )\n print(f\"Imported {response.imported_rag_files_count} files.\")\n # Example response:\n # Imported 2 files.\n\nWhat's next\n-----------\n\n\nTo search and filter code samples for other Google Cloud products, see the\n[Google Cloud sample browser](/docs/samples?product=generativeaionvertexai)."]]