Usa la guía de inicio rápido para familiarizarte con RAG

En esta guía de inicio rápido, se muestra cómo usar la API de RAG.

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Para obtener documentación en la que se incluye esta muestra de código, consulta lo siguiente:

• Guía de inicio rápido de RAG

Muestra de código

Python

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Python incluidas en la guía de inicio rápido de Vertex AI sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Vertex AI Python.

Para autenticarte en Vertex AI, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

import agentplatform

from agentplatform import types
from google import genai
from google.genai import types as genai_types


# Create a RAG Corpus, Import Files, and Generate a response

# TODO(developer): Update and un-comment below lines
# PROJECT_ID = "your-project-id"
# MODEL_ID = "gemini-3.5-flash"
# display_name = "test_corpus"
# gcs_path = "gs://my_bucket/my_files_dir/*"
# google_drive_path ="https://drive.google.com/file/d/123"

# Initialize Agent Platform client once per session
client = agentplatform.Client(project=PROJECT_ID, location="us-east4")

# Configure embedding model, for example "text-embedding-005".
embedding_model_config = types.RagEmbeddingModelConfig(
    vertex_prediction_endpoint=types.RagEmbeddingModelConfigVertexPredictionEndpoint(
        endpoint="publishers/google/models/text-embedding-005"
    ),
)

# Create RagCorpus
rag_corpus = client.rag.create_corpus(
    rag_corpus=types.RagCorpus(
        display_name=display_name,
        rag_vector_db_config=types.RagVectorDbConfig(
            rag_embedding_model_config=embedding_model_config
        )
    )
)

# Import Files to the RagCorpus
client.rag.import_files(
    name=rag_corpus.name,
    import_config=types.ImportRagFilesConfig(
        gcs_source=genai_types.GcsSource(uris=[gcs_path]),
        rag_file_transformation_config=types.RagFileTransformationConfig(
            rag_file_chunking_config=types.RagFileChunkingConfig(
                chunk_size=512,
                chunk_overlap=100,
            )
        ), # optional
        max_embedding_requests_per_min=1000, # optional
    )
)

# Direct context retrieval
rag_retrieval_config = genai_types.RagRetrievalConfig(
    top_k=3,  # Optional
    filter=genai_types.RagRetrievalConfigFilter(
        vector_distance_threshold=0.5
    ),  # Optional
)
response = client.rag.retrieve_contexts(
    vertex_rag_store=genai_types.VertexRagStore(
        rag_resources=[
            genai_types.VertexRagStoreRagResource(
                rag_corpus=rag_corpus.name,
            )
        ],
    ),
    query=types.RagQuery(
        text="What is RAG and why it is helpful?",
        rag_retrieval_config=rag_retrieval_config,   
    )
)
print(response)

# Enhance generation
# Create a RAG retrieval tool
rag_retrieval_tool = genai_types.Tool(
    retrieval=genai_types.Retrieval(
        vertex_rag_store=genai_types.VertexRagStore(
            rag_resources=[
                genai_types.VertexRagStoreRagResource(
                    rag_corpus=rag_corpus.name,
                    # Optional: supply IDs from `rag.list_files()`.
                    # rag_file_ids=["rag-file-1", "rag-file-2", ...],
                )
            ],
            rag_retrieval_config=rag_retrieval_config,
        ),
    )
)

# Call generate_content with the tool using the GenAI SDK

# Create a GenAI SDK client
genai_client = genai.Client(enterprise=True, project=PROJECT_ID, location="us-east4")


response = genai_client.models.generate_content(
    model=MODEL_ID,
    contents="What is RAG and why it is helpful?",
    config=genai_types.GenerateContentConfig(
        tools=[rag_retrieval_tool]
    )
)
print(response.text)
# Example response:
#   RAG stands for Retrieval-Augmented Generation.
#   It's a technique used in AI to enhance the quality of responses
# ...

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