Crie ou reutilize uma instância da loja de exemplo

Esta página mostra como criar uma nova instância da loja de exemplo ou reutilizar uma instância da loja de exemplo existente. Pode armazenar os seus exemplos numa loja de exemplos ao desenvolver a sua aplicação de MDG e obtê-los dinamicamente para usar nos seus comandos de MDG.

Para ensinar um MDG ou um agente através de exemplos de poucos disparos, tem de criar ou reutilizar primeiro uma instância da Example Store para o seu projeto e localização e, em seguida, carregar exemplos para a mesma.

Para cada projeto e localização, pode ter um máximo de 50 instâncias de lojas de exemplo. Depois de criar uma instância da Example Store, pode partilhá-la em várias aplicações e agentes de MDIs.

Existem duas formas de aprovisionar uma instância da loja de exemplo:

  • Criar uma nova instância da loja de exemplo: quando cria uma nova instância da loja de exemplo, tem de especificar o modelo de incorporação que a loja de exemplo usa para determinar que exemplos são relevantes para as consultas dos utilizadores. A loja de exemplo suporta os seguintes modelos de incorporação:

    • text-embedding-005

    • text-multilingual-embedding-002

    Não pode alterar um modelo de incorporação depois de criar a instância da loja de exemplo. Se quiser usar um modelo de incorporação diferente, tem de criar outra loja de exemplo. Para mais informações sobre incorporações de texto, consulte o artigo Obtenha incorporações de texto.

  • Reutilize uma instância da Example Store existente: as instâncias da Example Store foram concebidas para serem usadas por vários agentes, pelo que pode aceder aos exemplos armazenados em aplicações de MDIs. Não pode alterar o modelo de incorporação quando reutiliza uma instância da loja de exemplo existente.

Pré-requisitos

Antes de usar os exemplos de Python nesta página, instale e inicialize o SDK Vertex AI para Python no seu ambiente Python local.

  1. Execute o seguinte comando para instalar o SDK Vertex AI para Python para a Example Store.

    pip install --upgrade google-cloud-aiplatform>=1.87.0

  2. Use o seguinte exemplo de código para importar e inicializar o SDK para a loja de exemplo.

    import vertexai
from vertexai.preview import example_stores

vertexai.init(
  project="PROJECT_ID",
  location="LOCATION"
)

    Substitua o seguinte:

    • PROJECT_ID: o ID do seu projeto.

    • LOCATION: a sua região. Apenas us-central1 é suportado.

Crie uma instância da loja de exemplo

Use os seguintes exemplos para criar uma instância de loja de exemplo para um projeto especificado e uma localização. Tenha em atenção que a criação de uma instância da loja de exemplo demora alguns minutos.

Python

Antes de experimentar este exemplo, siga as Pythoninstruções de configuração no início rápido do Vertex AI com bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Python Vertex AI.

Para se autenticar no Vertex AI, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local. 

import vertexai
from vertexai.preview import example_stores

vertexai.init(
    project="PROJECT_ID",
    location="LOCATION"
)

my_example_store = example_stores.ExampleStore.create(
    example_store_config=example_stores.ExampleStoreConfig(
        vertex_embedding_model="EMBEDDING_MODEL"
    )
)

Substitua o seguinte:

  • PROJECT_ID: o ID do seu projeto.
  • LOCATION: a região onde quer criar a loja de exemplo. A única região suportada é us-central1.
  • EMBEDDING_MODEL: modelo de incorporação que a instância da loja de exemplo usa para determinar que exemplos são relevantes para as consultas dos utilizadores. A loja de exemplo suporta os seguintes modelos de incorporação:
    • text-embedding-004
    • text-multilingual-embedding-002

REST

Para criar um recurso ExampleStore, envie um pedido POST através do método exampleStores.create.

Antes de usar qualquer um dos dados do pedido, faça as seguintes substituições:

  • PROJECT_ID: o ID do seu projeto.
  • LOCATION: a região onde quer criar a instância da loja de exemplo. A única região suportada é us-central1.
  • DISPLAY_NAME: o nome da instância da loja de exemplo.
  • EMBEDDING_MODEL: modelo de incorporação que a instância da loja de exemplo usa para determinar que exemplos são relevantes para as consultas dos utilizadores. A loja de exemplo suporta os seguintes modelos de incorporação:
    • textembedding-gecko@003
    • text-embedding-004
    • text-multilingual-embedding-002

Método HTTP e URL: 

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/exampleStores

Corpo JSON do pedido: 

{
  "display_name": "DISPLAY_NAME",
  "example_store_config": {"vertex_embedding_model": EMBEDDING_MODEL}
}

Para enviar o seu pedido, escolha uma destas opções:

curl

Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte comando: 

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/exampleStores"

PowerShell

Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte comando: 

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/exampleStores" | Select-Object -Expand Content

Deve receber uma resposta JSON semelhante à seguinte, em que EXAMPLE_STORE_ID representa o ID da instância da loja de exemplo.

Reutilize uma instância da loja de exemplo existente

Use o exemplo seguinte para reutilizar uma instância da loja de exemplo existente para um projeto e uma localização especificados.

Python

Antes de experimentar este exemplo, siga as Pythoninstruções de configuração no início rápido do Vertex AI com bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Python Vertex AI.

Para se autenticar no Vertex AI, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local. 

import vertexai
from vertexai.preview import example_stores

vertexai.init(
    project="PROJECT_ID",
    location="LOCATION"
)

example_store = example_stores.ExampleStore(
    "EXAMPLE_STORE_NAME")

Substitua o seguinte:

  • PROJECT_ID: o ID do seu projeto.
  • LOCATION: a região onde quer criar a loja de exemplo. A única região suportada é us-central1.
  • EXAMPLE_STORE_NAME: Nome da instância da loja de exemplo que quer reutilizar.

O que se segue?