Menampilkan respons dari LLM

Contoh ini menunjukkan cara menjalankan kueri pengambilan untuk mendapatkan respons dari LLM.

Mempelajari lebih lanjut

Untuk dokumentasi mendetail yang menyertakan contoh kode ini, lihat artikel berikut:

Contoh kode

Python

Sebelum mencoba contoh ini, ikuti petunjuk penyiapan Python di Panduan memulai Vertex AI menggunakan library klien. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Dokumentasi referensi API Python Vertex AI.

Untuk melakukan autentikasi ke Vertex AI, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk informasi selengkapnya, lihat Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal. 


from vertexai.preview import rag
import vertexai

# TODO(developer): Update and un-comment below lines
# PROJECT_ID = "your-project-id"
# rag_corpus_id = "9183965540115283968" # Only one corpus is supported at this time

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

response = rag.retrieval_query(
    rag_resources=[
        rag.RagResource(
            rag_corpus=rag_corpus_id,
            # 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)

Langkah selanjutnya

Untuk menelusuri dan memfilter contoh kode untuk produk Google Cloud lainnya, lihat browser contoh Google Cloud.