Prova i modelli Gemini 1.5, i più recenti modelli multimodali in Vertex AI, e scopri cosa puoi creare con una finestra contestuale fino a 2 milioni di token. Prova i modelli Gemini 1.5, i più recenti modelli multimodali in Vertex AI, e scopri cosa puoi creare con una finestra contestuale fino a 2 milioni di token.

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Per saperne di più

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

LlamaIndex su Vertex AI per l'API RAG

Esempio di codice

Python

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni per la configurazione di Python nel Guida rapida di Vertex AI con librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta API Python Vertex AI documentazione di riferimento.

Per eseguire l'autenticazione su Vertex AI, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.


from vertexai.preview import rag
import vertexai

# TODO(developer): Update and un-comment below lines
# project_id = "PROJECT_ID"
# corpus_name = "projects/{project_id}/locations/us-central1/ragCorpora/{rag_corpus_id}"

# Initialize Vertex AI API once per session
vertexai.init(project=project_id, location="us-central1")

corpus = rag.get_corpus(name=corpus_name)
print(corpus)

Passaggi successivi

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