Usar la guía de inicio rápido para familiarizarte con RAG

En esta guía de inicio rápido se muestra cómo usar la API RAG.

Investigar más

Para obtener documentación detallada que incluya este código de muestra, consulta lo siguiente:

Código de ejemplo

Python

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

Para autenticarte en Vertex AI, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta el artículo Configurar la autenticación en un entorno de desarrollo local. 

from vertexai import rag
from vertexai.generative_models import GenerativeModel, Tool
import vertexai

# Create a RAG Corpus, Import Files, and Generate a response

# TODO(developer): Update and un-comment below lines
# PROJECT_ID = "your-project-id"
# display_name = "test_corpus"
# paths = ["https://drive.google.com/file/d/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")

# Create RagCorpus
# Configure embedding model, for example "text-embedding-005".
embedding_model_config = rag.RagEmbeddingModelConfig(
    vertex_prediction_endpoint=rag.VertexPredictionEndpoint(
        publisher_model="publishers/google/models/text-embedding-005"
    )
)

rag_corpus = rag.create_corpus(
    display_name=display_name,
    backend_config=rag.RagVectorDbConfig(
        rag_embedding_model_config=embedding_model_config
    ),
)

# Import Files to the RagCorpus
rag.import_files(
    rag_corpus.name,
    paths,
    # Optional
    transformation_config=rag.TransformationConfig(
        chunking_config=rag.ChunkingConfig(
            chunk_size=512,
            chunk_overlap=100,
        ),
    ),
    max_embedding_requests_per_min=1000,  # Optional
)

# Direct context retrieval
rag_retrieval_config = rag.RagRetrievalConfig(
    top_k=3,  # Optional
    filter=rag.Filter(vector_distance_threshold=0.5),  # Optional
)
response = rag.retrieval_query(
    rag_resources=[
        rag.RagResource(
            rag_corpus=rag_corpus.name,
            # Optional: supply IDs from `rag.list_files()`.
            # rag_file_ids=["rag-file-1", "rag-file-2", ...],
        )
    ],
    text="What is RAG and why it is helpful?",
    rag_retrieval_config=rag_retrieval_config,
)
print(response)

# Enhance generation
# Create a RAG retrieval tool
rag_retrieval_tool = Tool.from_retrieval(
    retrieval=rag.Retrieval(
        source=rag.VertexRagStore(
            rag_resources=[
                rag.RagResource(
                    rag_corpus=rag_corpus.name,  # Currently only 1 corpus is allowed.
                    # Optional: supply IDs from `rag.list_files()`.
                    # rag_file_ids=["rag-file-1", "rag-file-2", ...],
                )
            ],
            rag_retrieval_config=rag_retrieval_config,
        ),
    )
)

# Create a Gemini model instance
rag_model = GenerativeModel(
    model_name="gemini-2.0-flash-001", tools=[rag_retrieval_tool]
)

# Generate response
response = rag_model.generate_content("What is RAG and why it is helpful?")
print(response.text)
# Example response:
#   RAG stands for Retrieval-Augmented Generation.
#   It's a technique used in AI to enhance the quality of responses
# ...

Siguientes pasos

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