빠른 시작을 사용하여 RAG 숙지

이 빠른 시작에서는 RAG API를 사용하는 방법을 보여줍니다.

더 살펴보기

이 코드 샘플이 포함된 자세한 문서는 다음을 참조하세요.

• RAG용 Vertex AI 기반 LlamaIndex 개요

코드 샘플

Python

이 샘플을 사용해 보기 전에 Vertex AI 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 Python 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 Vertex AI Python API 참고 문서를 참조하세요.

Vertex AI에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

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 = "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,
            # 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.
                    # 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)

다음 단계

다른 Google Cloud 제품의 코드 샘플을 검색하고 필터링하려면 Google Cloud 샘플 브라우저를 참조하세요.