בדף הזה מוסבר על כל שדה בפלט של Vertex AI RAG Engine.
retrieveContexts
בקטע הזה מתואר כל שדה שמוגדר ב-retrieveContexts API, ומוצגות דוגמאות לשימוש בשדות בקוד לדוגמה.
שדות
| שם השדה | תיאור |
|---|---|
source_uri |
קובץ המקור המקורי לפני הייבוא שלו ל-RAG. אם הקובץ מיובא מ-Cloud Storage או מ-Google Drive, source_uri הוא ה-URI המקורי של הקובץ ב-Cloud Storage או ב-Drive. אם הקובץ הועלה, source_uri הוא השם לתצוגה של הקובץ. |
source_display_name |
השם המוצג של הקובץ. |
text |
חלק הטקסט שרלוונטי לשאילתה. |
score |
הדמיון או המרחק בין השאילתה לבין קטע הטקסט.
מידת הדמיון או המרחק תלויה בvectorDB שתבחרו. במקרה של ragManagedDB, הציון הוא COSINE_DISTANCE. |
פלט לדוגמה
בדוגמת הקוד הזו מוצג שימוש בשדות כדי ליצור פלט לדוגמה.
contexts {
source_uri: "gs://sample_folder/hello_world.txt"
source_display_name: "hello_world.txt"
text: "Hello World!"
score: 0.60545359030757784
}
generateContent
רוב השדות שמוגדרים ב-generateContent API מופיעים בגוף התשובה.
שדות
בקטע הזה מתואר כל שדה שמוגדר בחלק grounding_metadata של generateContent API, ונעשה שימוש בשדות בקוד לדוגמה.
| שם השדה | תיאור |
|---|---|
text |
התשובה שנוצרה על ידי Gemini. |
grounding_chunks |
החלקים שמוחזרים על ידי Vertex AI RAG Engine. |
retrieved_context |
שדה חוזר שיכול להכיל אפס או יותר נתונים שמשמשים כבסיס לתוכן שנוצר. |
|
|
|
|
|
|
grounding_supports |
הקשר בין התוכן שנוצר לבין נתחי ההארקה. זהו שדה חוזר. בכל שדה grounding_supports מוצג הקשר בין פלח טקסט אחד של ההקשר שנוצר לבין נתח טקסט אחד או יותר שאוחזר באמצעות RAG. |
segment |
פלח הטקסט המבוסס של הטקסט שנוצר. |
|
|
|
|
|
|
grounding_chunk_indices |
החלק שמשמש להארקה של פלח הטקסט. יכול להיות שיש יותר מחלק אחד שמשמש להארקת הטקסט. האינדקס מתחיל מ-0, שמייצג את החלק הראשון בשדה grounding_chunks. הקרקע נמצאת בכל הצ'אנק. לא מצוין החלק של הנתח שעליו מבוססת התשובה. |
confidence_scores |
הציון שמשמש להצגת הטקסט בחלק נתון. הציון הכי גבוה שאפשר לקבל הוא 1, וככל שהציון גבוה יותר, כך רמת הסמך גבוהה יותר. כל ציון תואם לכל grounding_chunk_indices. רק נתחים עם ציון מהימנות של לפחות 0.6 נכללים בפלט. |
פלט לדוגמה
בדוגמת הקוד הזו מוצג שימוש בשדות כדי ליצור פלט לדוגמה.
candidates {
content {
role: "model"
parts {
text: "The rectangle is red and the background is white. The rectangle appears to be on some type of document editing software. \n"
}
}
grounding_metadata {
grounding_chunks {
retrieved_context {
uri: "a.txt"
title: "a.txt"
text: "Okay , I see a red rectangle on a white background . It looks like it\'s on some sort of document editing software. It has those small squares and circles around it, indicating that it\'s a selected object ."
}
}
grounding_chunks {
retrieved_context {
uri: "b.txt"
title: "b.txt"
text: "The video is identical to the last time I described it . It shows a blue rectangle on a white background."
}
}
grounding_chunks {
retrieved_context {
uri: "c.txt"
title: "c.txt"
text: "Okay , I remember the rectangle was blue in the past session . Now it is red.\n The red rectangle is still there . It \' s still in the same position on the white background, with the same handles around it. Nothing new is visible since last time.\n You \' re welcome . The red rectangle is still the only thing visible."
}
}
grounding_supports {
segment {
end_index: 49
text: "The rectangle is red and the background is white."
}
grounding_chunk_indices: 2
grounding_chunk_indices: 0
confidence_scores: 0.958192229
confidence_scores: 0.992316723
}
grounding_supports {
segment {
start_index: 50
end_index: 120
text: "The rectangle appears to be on some type of document editing software."
}
grounding_chunk_indices: 0
confidence_scores: 0.98374176
}
}
}
המאמרים הבאים
- מידע נוסף על הקשר של RAG זמין במאמר הקשר בהפניית API.
- מידע נוסף על RAG זמין במאמר סקירה כללית על Vertex AI RAG Engine.