Criar um índice

Este exemplo demonstra como criar um índice para importar ou fazer upload de documentos.

Mais informações

Para ver a documentação detalhada que inclui este exemplo de código, consulte:

Exemplo de código

Python

Antes de testar esse exemplo, siga as instruções de configuração para Python no Guia de início rápido da Vertex AI sobre como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Vertex AI para Python.

Para autenticar na Vertex AI, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local. 


import agentplatform
from agentplatform import types

# TODO(developer): Update and un-comment below lines
# PROJECT_ID = "your-project-id"
# display_name = "test_corpus"
# description = "Corpus Description"

# Initialize Agent Platform client once per session.
# See https://docs.cloud.google.com/gemini-enterprise-agent-platform/build/rag-engine/rag-overview#supported-regions
client = agentplatform.Client(project=PROJECT_ID, location="us-east5")

# Configure project-level config
backend_config = types.RagVectorDbConfig(
    rag_embedding_model_config=types.RagEmbeddingModelConfig(
        vertex_prediction_endpoint=types.RagEmbeddingModelConfigVertexPredictionEndpoint(
            endpoint="publishers/google/models/text-embedding-005"
        )
    )
)

# Create a corpus
corpus = client.rag.create_corpus(
    rag_corpus=types.RagCorpus(
        display_name=display_name,
        description=description,
        rag_vector_db_config=backend_config,
    )
)
print(corpus)
# Example response:
# RagCorpus(name='projects/1234567890/locations/us-central1/ragCorpora/1234567890',
# display_name='test_corpus', description='Corpus Description', embedding_model_config=...
# ...

A seguir

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