Utilizza la guida rapida per acquisire familiarità con le RAG

Questa guida rapida mostra come utilizzare l'API RAG.

Per saperne di più

Per la documentazione dettagliata che include questo esempio di codice, vedi quanto segue:

• Guida rapida RAG

Esempio di codice

Python

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Python nella guida rapida di Vertex AI per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vertex AI Python.

Per eseguire l'autenticazione in Vertex AI, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

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
# ...

Passaggi successivi

Per cercare e filtrare gli esempi di codice per altri prodotti Google Cloud , consulta il browser degli esempi diGoogle Cloud .