RAG-Datei hochladen

In diesem Beispiel wird gezeigt, wie Sie eine RAG-Datei hochladen, die zusätzliche Informationen enthält, die Kontext für das LLM bereitstellen, um genauere Antworten zu generieren.

Weitere Informationen

Eine ausführliche Dokumentation, die dieses Codebeispiel enthält, finden Sie hier:

Codebeispiel

Python

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Python-Einrichtungsschritten in der Vertex AI-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Vertex AI Python API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vertex AI Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten. 


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}"
# path = "path/to/local/file.txt"
# display_name = "file_display_name"
# description = "file description"

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

rag_file = rag.upload_file(
    corpus_name=corpus_name,
    path=path,
    display_name=display_name,
    description=description,
)
print(rag_file)

Nächste Schritte

Informationen zum Suchen und Filtern von Codebeispielen für andere Google Cloud-Produkte finden Sie im Google Cloud-Beispielbrowser.