Utilisez le guide de démarrage rapide pour vous familiariser avec RAG.

Ce guide de démarrage rapide explique comment utiliser l'API RAG.

En savoir plus

Pour obtenir une documentation détaillée incluant cet exemple de code, consultez les articles suivants :

• Guide de démarrage rapide RAG pour Python

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
from vertexai.preview.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-004".
embedding_model_config = rag.EmbeddingModelConfig(
    publisher_model="publishers/google/models/text-embedding-004"
)

rag_corpus = rag.create_corpus(
    display_name=display_name,
    embedding_model_config=embedding_model_config,
)

# Import Files to the RagCorpus
response = rag.import_files(
    rag_corpus.name,
    paths,
    chunk_size=512,  # Optional
    chunk_overlap=100,  # Optional
    max_embedding_requests_per_min=900,  # Optional
)

# Direct context retrieval
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?",
    similarity_top_k=10,  # Optional
    vector_distance_threshold=0.5,  # Optional
)
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", ...],
                )
            ],
            similarity_top_k=3,  # Optional
            vector_distance_threshold=0.5,  # Optional
        ),
    )
)
# Create a gemini-pro model instance
rag_model = GenerativeModel(
    model_name="gemini-1.5-flash-001", tools=[rag_retrieval_tool]
)

# Generate response
response = rag_model.generate_content("What is RAG and why it is helpful?")
print(response.text)

Étapes suivantes

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