导入一组 RAG 文件

此示例演示了如何从存储位置导入 RAG 文件。

深入探索

如需查看包含此代码示例的详细文档，请参阅以下内容：

• Vertex AI for RAG API 上的 LlamaIndex

代码示例

Python

在尝试此示例之前，请按照《Vertex AI 快速入门：使用客户端库》中的 Python 设置说明执行操作。 如需了解详情，请参阅 Vertex AI Python API 参考文档。

如需向 Vertex AI 进行身份验证，请设置应用默认凭据。 如需了解详情，请参阅为本地开发环境设置身份验证。

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

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

response = rag.import_files(
    corpus_name=corpus_name,
    paths=paths,
    chunk_size=512,  # Optional
    chunk_overlap=100,  # Optional
    max_embedding_requests_per_min=900,  # Optional
)
print(f"Imported {response.imported_rag_files_count} files.")

后续步骤

如需搜索和过滤其他 Google Cloud 产品的代码示例，请参阅 Google Cloud 示例浏览器。