上传 RAG 文件

此示例演示了如何上传 RAG 文件，其中包含为 LLM 提供上下文的其他信息，以生成更准确的回答。

深入探索

如需查看包含此代码示例的详细文档，请参阅以下内容：

• Vertex AI for RAG API 上的 LlamaIndex

代码示例

Python

在尝试此示例之前，请按照《Vertex AI 快速入门：使用客户端库》中的 Python 设置说明执行操作。如需了解详情，请参阅 Vertex AI Python API 参考文档。

如需向 Vertex AI 进行身份验证，请设置应用默认凭据。 如需了解详情，请参阅为本地开发环境设置身份验证。

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)

后续步骤

如需搜索和过滤其他 Google Cloud 产品的代码示例，请参阅 Google Cloud 示例浏览器。