RAG-Dateien aus Google Drive oder Cloud Storage importieren

In diesem Beispiel wird gezeigt, wie RAG-Dateien asynchron aus Google Drive oder Cloud Storage importiert werden.

Codebeispiel

Python

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Python-Einrichtungsschritten in der Vertex AI-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Vertex AI Python API.

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

import agentplatform
from agentplatform import types

from google.genai import types as genai_types

# TODO(developer): Update and un-comment below lines
# PROJECT_ID = "your-project-id"
# corpus_name = "projects/{PROJECT_ID}/locations/us-east5/ragCorpora/{rag_corpus_id}"
# paths = ["gs://my_bucket/my_files_dir/*"]

# 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")

response = await client.aio.rag.import_files(
    name=corpus_name,
    import_config=types.ImportRagFilesConfig(
        gcs_source=genai_types.GcsSource(uris=paths),
        rag_file_transformation_config=types.RagFileTransformationConfig(
            rag_file_chunking_config=types.RagFileChunkingConfig(
                chunk_size=512,
                chunk_overlap=100,
            )
        ),  # optional
        max_embedding_requests_per_min=900,  # optional
    ),
)

print(f"Imported {response.imported_rag_files_count} files.")
# Example response:
# Imported 2 files.

Nächste Schritte

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