העלאת קובץ RAG

בדוגמה הזו אפשר לראות איך מעלים קובץ RAG שמכיל מידע נוסף שמספק הקשר ל-LLM, כדי ליצור תשובות מדויקות יותר.

המשך למידה

לקבלת הסבר מפורט שכולל את דוגמת הקוד הזו, קראו את המאמר:

• ‫RAG Engine API
• שימוש במסד נתונים של Weaviate עם RAG Engine

דוגמת קוד

Python

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי Pythonההוראות להגדרה במאמר Vertex AI quickstart using client libraries. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של Vertex AI Python API.

כדי לבצע אימות ב-Vertex AI, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.

import agentplatform

# 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}"
# path = "path/to/local/file.txt"
# display_name = "file_display_name"

# 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")

rag_file = client.rag.upload_file(
    corpus_name=corpus_name,
    path=path,
    display_name=display_name,
)
print(rag_file)
# RagFile(name='projects/[PROJECT_ID]/locations/us-east5/ragCorpora/1234567890/ragFiles/09876543',
#  display_name='file_display_name')

המאמרים הבאים

כדי לחפש ולסנן דוגמאות קוד למוצרים אחרים של Google Cloud , אפשר להיעזר בGoogle Cloud דפדפן לדוגמה.