Fundierte Generierung mit Streamingausgabe

Fundierte Generierung mit Streamingausgabe

Weitere Informationen

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

• Fundierte Antworten mit RAG generieren

Codebeispiel

Python

Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Vertex AI Search Python API.

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

from google.cloud import discoveryengine_v1 as discoveryengine

# TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.
# project_id = "YOUR_PROJECT_ID"

client = discoveryengine.GroundedGenerationServiceClient()

request = discoveryengine.GenerateGroundedContentRequest(
    # The full resource name of the location.
    # Format: projects/{project_number}/locations/{location}
    location=client.common_location_path(project=project_number, location="global"),
    generation_spec=discoveryengine.GenerateGroundedContentRequest.GenerationSpec(
        model_id="gemini-2.5-flash",
    ),
    # Conversation between user and model
    contents=[
        discoveryengine.GroundedGenerationContent(
            role="user",
            parts=[
                discoveryengine.GroundedGenerationContent.Part(
                    text="Summarize how to delete a data store in Vertex AI Agent Builder?"
                )
            ],
        )
    ],
    grounding_spec=discoveryengine.GenerateGroundedContentRequest.GroundingSpec(
        grounding_sources=[
            discoveryengine.GenerateGroundedContentRequest.GroundingSource(
                google_search_source=discoveryengine.GenerateGroundedContentRequest.GroundingSource.GoogleSearchSource()
            ),
        ]
    ),
)
responses = client.stream_generate_grounded_content(iter([request]))

for response in responses:
    # Handle the response
    print(response)

Nächste Schritte

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