Die Vertex AI RAG Engine ist eine Komponente der Vertex AI-Plattform, die die Retrieval-Augmented Generation (RAG) ermöglicht. Mit RAG Engine können Large Language Models (LLMs) auf Daten aus externen Wissensquellen wie Dokumenten und Datenbanken zugreifen und diese einbinden. Mit RAG können LLMs genauere und informativere Antworten generieren.
Parameterliste
In diesem Abschnitt wird Folgendes aufgeführt:
| Parameter | Beispiele |
|---|---|
| Weitere Informationen finden Sie unter Parameter für die Corpus-Verwaltung. | Beispiele für die Corpus-Verwaltung |
| Siehe Parameter für die Dateiverwaltung. | Beispiele für die Dateiverwaltung |
| Weitere Informationen finden Sie unter Parameter für das Projektmanagement. | Beispiele für das Projektmanagement |
Parameter für die Korpusverwaltung
Informationen zu einem RAG-Korpus finden Sie unter Corpus-Verwaltung.
RAG-Korpus erstellen
In dieser Tabelle sind die Parameter aufgeführt, die zum Erstellen eines RAG-Corpus verwendet werden.
Anfragetext
| Parameter | |
|---|---|
|
Optional: Unveränderlich.
Die Konfiguration zum Angeben des Korpus-Typs. |
|
Erforderlich: Der Anzeigename des RAG-Korpus. |
|
Optional: Die Beschreibung des RAG-Korpus. |
|
Optional: Unveränderlich: Der CMEK-Schlüsselname wird verwendet, um ruhende Daten zu verschlüsseln, die sich auf den RAG-Korpus beziehen. Der Schlüsselname gilt nur für die Option Format: |
|
Optional: Unveränderlich: Die Konfiguration für die Vektordatenbanken. |
|
Optional: Die Konfiguration für Vertex AI Search. Format: |
CorpusTypeConfig
| Parameter | |
|---|---|
|
Der Standardwert ist |
|
Wenn Sie diesen Typ festlegen, ist der RAG-Korpus ein Weitere Informationen finden Sie unter Vertex AI RAG Engine als Speichermedium verwenden. |
|
Der LLM-Parser, der zum Parsen und Speichern von Sitzungskontexten aus der Gemini Live API verwendet wird. Sie können Erinnerungen für die Indexierung erstellen. |
RagVectorDbConfig
| Parameter | |
|---|---|
|
Wenn keine Vektordatenbank angegeben ist, ist |
|
Standard. Findet die genauen nächsten Nachbarn, indem alle Datenpunkte in Ihrem RAG-Korpus verglichen werden. Wenn Sie beim Erstellen des RAG-Korpus keine Strategie angeben, wird standardmäßig die KNN-Abrufstrategie verwendet. |
|
Legt die Anzahl der Ebenen im Baum fest. Wenn SieO(10K) RAG-Dateien im RAG-Corpus haben, legen Sie diesen Wert auf 2 fest.
Bestimmt die Anzahl der Blattknoten in der baumbasierten Struktur.
|
|
Gibt Ihre Weaviate-Instanz an. |
|
Der HTTP-Endpunkt der Weaviate-Instanz. Dieser Wert kann nach dem Festlegen nicht mehr geändert werden. Sie können sie im |
|
Die Weaviate-Sammlung, der der RAG-Korpus zugeordnet ist. Dieser Wert kann nach dem Festlegen nicht mehr geändert werden. Sie können sie im |
|
Gibt Ihre Pinecone-Instanz an. |
|
Dies ist der Name, der zum Erstellen des Pinecone-Index verwendet wird, der mit dem RAG-Korpus verwendet wird. Dieser Wert kann nach dem Festlegen nicht mehr geändert werden. Sie können sie im |
|
Gibt Ihre Vertex AI Feature Store-Instanz an. |
|
Die Vertex AI Feature Store- Format: Dieser Wert kann nach dem Festlegen nicht mehr geändert werden. Sie können sie im |
|
Gibt Ihre Vertex Vector Search-Instanz an. |
|
Dies ist der Ressourcenname des Vektorsuchindex, der mit dem RAG-Korpus verwendet wird. Format: Dieser Wert kann nach dem Festlegen nicht mehr geändert werden. Sie können sie im |
|
Dies ist der Ressourcenname des Vektorsuchindex-Endpunkts, der mit dem RAG-Korpus verwendet wird. Format: Dieser Wert kann nach dem Festlegen nicht mehr geändert werden. Sie können sie im |
|
Dies ist der vollständige Ressourcenname des im Secret Manager gespeicherten Secrets, das Ihren Weaviate- oder Pinecone-API-Schlüssel enthält, je nachdem, welche Vektordatenbank Sie ausgewählt haben. Format: Sie können es im |
|
Optional: Unveränderlich: Das Einbettungsmodell, das für den RAG-Corpus verwendet werden soll. Dieser Wert kann nach dem Festlegen nicht mehr geändert werden. Wenn Sie dieses Feld leer lassen, verwenden wir text-embedding-005 als Einbettungsmodell. |
RAG-Korpus aktualisieren
In dieser Tabelle sind die Parameter aufgeführt, die zum Aktualisieren eines RAG-Korpus verwendet werden.
Anfragetext
| Parameter | |
|---|---|
|
Optional: Der Anzeigename des RAG-Korpus. |
|
Optional: Die Beschreibung des RAG-Korpus. |
|
Der HTTP-Endpunkt der Weaviate-Instanz. Wenn Ihre |
|
Die Weaviate-Sammlung, der der RAG-Korpus zugeordnet ist. Wenn Ihre |
|
Dies ist der Name, der zum Erstellen des Pinecone-Index verwendet wird, der mit dem RAG-Korpus verwendet wird. Wenn Ihre |
|
Die Vertex AI Feature Store- Format: Wenn Ihr |
|
Dies ist der Ressourcenname des Vektorsuchindex, der mit dem RAG-Korpus verwendet wird. Format: Wenn Ihr |
|
Dies ist der Ressourcenname des Vektorsuchindex-Endpunkts, der mit dem RAG-Korpus verwendet wird. Format: Wenn Ihr |
|
Der vollständige Ressourcenname des Secrets, das im Secret Manager gespeichert ist und Ihren Weaviate- oder Pinecone-API-Schlüssel enthält, hängt von der von Ihnen ausgewählten Vektordatenbank ab. Format: |
RAG-Korpora auflisten
In dieser Tabelle sind die Parameter aufgeführt, die zum Auflisten von RAG-Corpora verwendet werden.
| Parameter | |
|---|---|
|
Optional: Die Standardgröße der Listenseite |
|
Optional: Das Standardtoken der Listenseite Wird normalerweise aus |
RAG-Korpus abrufen
In dieser Tabelle sind die Parameter aufgeführt, die zum Abrufen eines RAG-Korpus verwendet werden.
| Parameter | |
|---|---|
|
Der Name der |
RAG-Korpus löschen
In dieser Tabelle sind die Parameter aufgeführt, die zum Löschen eines RAG-Korpus verwendet werden.
| Parameter | |
|---|---|
|
Der Name der |
Parameter für die Dateiverwaltung
Informationen zu einer RAG-Datei finden Sie unter Dateiverwaltung.
RAG-Datei hochladen
In dieser Tabelle sind die Parameter aufgeführt, die zum Hochladen einer RAG-Datei verwendet werden.
Anfragetext
| Parameter | |
|---|---|
|
Der Name der |
|
Erforderlich: Die Datei, die hochgeladen werden soll. |
|
Erforderlich: Die Konfiguration für |
RagFile |
|
|---|---|
|
Erforderlich: Der Anzeigename der RAG-Datei. |
|
Optional: Die Beschreibung der RAG-Datei. |
UploadRagFileConfig |
|
|---|---|
|
Anzahl der Tokens in jedem Block. |
|
Die Überschneidung zwischen Blöcken. |
RAG-Dateien importieren
In dieser Tabelle sind die Parameter aufgeführt, die zum Importieren einer RAG-Datei verwendet werden.
| Parameter | |
|---|---|
|
Erforderlich: Der Name der Format: |
|
Cloud Storage-Speicherort Unterstützt den Import einzelner Dateien sowie ganzer Cloud Storage-Verzeichnisse. |
|
Cloud Storage-URI, der die Uploaddatei enthält |
|
Speicherort für Google Drive Unterstützt den Import einzelner Dateien sowie von Google Drive-Ordnern. |
|
Der Slack-Channel, in dem die Datei hochgeladen wird. |
|
Die Jira-Abfrage, in die die Datei hochgeladen wird. |
|
Die SharePoint-Quellen, in die die Datei hochgeladen wird. |
|
Anzahl der Tokens in jedem Block. |
|
Die Überschneidung zwischen Blöcken. |
|
Optional: Gibt die Parsing-Konfiguration für Wenn dieses Feld nicht festgelegt ist, verwendet RAG den Standardparser. |
|
Optional: Die maximale Anzahl von Abfragen pro Minute, die dieser Job an das im Korpus angegebene Einbettungsmodell senden darf. Dieser Wert ist spezifisch für diesen Job und wird nicht für andere Importjobs freigegeben. Sehen Sie auf der Seite „Kontingente“ des Projekts nach, um einen geeigneten Wert festzulegen. Wenn nichts angegeben ist, wird der Standardwert von 1.000 QPM verwendet. |
GoogleDriveSource |
|
|---|---|
|
Erforderlich: Die ID der Google Drive-Ressource. |
|
Erforderlich: Der Typ der Google Drive-Ressource. |
SlackSource |
|
|---|---|
|
Wiederholt: Informationen zum Slack-Channel, einschließlich ID und zu importierender Zeitraum. |
|
Erforderlich: Die Slack-Kanal-ID. |
|
Optional: Der Startzeitstempel für zu importierende Nachrichten. |
|
Optional: Der Endzeitstempel für die zu importierenden Nachrichten. |
|
Erforderlich: Der vollständige Ressourcenname des Secrets, das in Secret Manager gespeichert ist und ein Slack-Channel-Zugriffstoken enthält, das Zugriff auf die Slack-Channel-IDs hat.
Format: |
JiraSource |
|
|---|---|
|
Wiederholt: Eine Liste der Jira-Projekte, die vollständig importiert werden sollen. |
|
Wiederholt: Eine Liste mit benutzerdefinierten Jira-Abfragen, die importiert werden sollen. Informationen zu JQL (Jira Query Language) finden Sie im |
|
Erforderlich: Die Jira-E-Mail-Adresse. |
|
Erforderlich: Der Jira-Server-URI. |
|
Erforderlich: Der vollständige Ressourcenname des im Secret Manager gespeicherten Secrets, das den Jira-API-Schlüssel mit Zugriff auf die Slack-Channel-IDs enthält.
Format: |
SharePointSources |
|
|---|---|
|
Der Pfad des SharePoint-Ordners, aus dem heruntergeladen werden soll. |
|
Die ID des SharePoint-Ordners, aus dem heruntergeladen werden soll. |
|
Der Name des Laufwerks, von dem heruntergeladen werden soll. |
|
Die ID des Laufwerks, von dem heruntergeladen werden soll. |
|
Die Anwendungs-ID für die im Microsoft Azure-Portal registrierte App.
|
|
Erforderlich: Der vollständige Ressourcenname des Secrets, das im Secret Manager gespeichert ist und das Anwendungs-Secret für die in Azure registrierte App enthält. Format: |
|
Eindeutige Kennung der Azure Active Directory-Instanz. |
|
Der Name der SharePoint-Website, von der heruntergeladen werden soll. Das kann der Websitename oder die Website-ID sein. |
RagFileParsingConfig |
|
|---|---|
|
Der Layout-Parser, der für |
|
Der vollständige Ressourcenname eines Document AI-Prozessors oder einer Prozessorversion. Format:
|
|
Die maximale Anzahl von Anfragen, die der Job pro Minute an den Document AI-Prozessor senden darf. Unter https://cloud.google.com/document-ai/quotas und auf der Seite „Kontingente“ für Ihr Projekt finden Sie Informationen zum Festlegen eines geeigneten Werts. Wenn nichts angegeben ist, wird der Standardwert von 120 QPM verwendet. |
|
Der LLM-Parser, der für |
|
Der Ressourcenname eines LLM-Modells. Format:
|
|
Die maximale Anzahl von Anfragen, die der Job pro Minute an das LLM-Modell senden darf. Informationen zum Festlegen eines geeigneten Werts für Ihr Projekt finden Sie im Abschnitt „Modellkontingent“ und auf der Seite „Kontingent“ für Ihr Projekt. Wenn nichts angegeben ist, wird der Standardwert von 5.000 QPM verwendet. |
RAG-Datei abrufen
In dieser Tabelle sind die Parameter aufgeführt, die zum Abrufen einer RAG-Datei verwendet werden.
| Parameter | |
|---|---|
|
Der Name der |
RAG-Datei löschen
In dieser Tabelle sind die Parameter aufgeführt, die zum Löschen einer RAG-Datei verwendet werden.
| Parameter | |
|---|---|
|
Der Name der |
Parameter für Abruf und Vorhersage
In diesem Abschnitt werden die Parameter für das Abrufen und die Vorhersage aufgeführt.
Abrufparameter
In dieser Tabelle sind die Parameter für die retrieveContexts API aufgeführt.
| Parameter | |
|---|---|
|
Erforderlich: Der Ressourcenname des abzurufenden Standorts Format: |
|
Die Datenquelle für Vertex RagStore. |
|
Erforderlich: Einzelne RAG-Abfrage. |
VertexRagStore
VertexRagStore |
|
|---|---|
|
Liste: Die Darstellung der RAG-Quelle. Damit kann nur das Korpus oder |
|
Optional:
Format: |
|
Liste: Eine Liste mit Format: |
RagQuery |
|
|---|---|
|
Die Abfrage im Textformat, um relevante Kontexte abzurufen. |
|
Optional: Die Abrufkonfiguration für die Anfrage. |
RagRetrievalConfig |
|
|---|---|
|
Optional: Die Anzahl der abzurufenden Kontexte. |
|
Optional: Der Alphawert steuert die Gewichtung zwischen den Ergebnissen der Suche mit dichten und dünnbesetzten Vektoren. Der Bereich liegt zwischen 0 und 1, wobei 0 nur die Suche nach spärlichen Vektoren und 1 nur die Suche nach dichten Vektoren bedeutet. Der Standardwert ist 0,5, wodurch die Suche nach dünn besetzten und voll besetzten Vektoren gleichmäßig gewichtet wird. Die hybride Suche ist nur für Weaviate verfügbar. |
|
Es werden nur Kontexte mit einer Vektorentfernung zurückgegeben, die kleiner als der Grenzwert ist. |
|
Es werden nur Kontexte mit einer Vektorähnlichkeit zurückgegeben, die größer als der Schwellenwert ist. |
|
Optional: Der Modellname des Ranking-Dienstes. Beispiel: |
|
Optional: Der Modellname, der für das Ranking verwendet wird. Beispiel: |
Vorhersageparameter
In dieser Tabelle sind die Vorhersageparameter aufgeführt.
GenerateContentRequest |
|
|---|---|
|
Auf eine Datenquelle festgelegt, die vom Vertex AI RAG-Speicher unterstützt wird. |
Weitere Informationen finden Sie unter VertexRagStore.
Parameter für das Projektmanagement
In dieser Tabelle sind Parameter auf Projektebene aufgeführt.
RagEngineConfig
| Parameter | |
|---|---|
RagManagedDbConfig.scaled |
Diese Stufe bietet Leistung auf Produktionsniveau sowie Autoscaling-Funktionen. |
RagManagedDbConfig.basic |
Diese Stufe bietet eine kostengünstige und rechenarme Stufe. |
RagManagedDbConfig.unprovisioned |
Mit diesem Tarif wird die RagManagedDb und die zugrunde liegende Spanner-Instanz gelöscht. |
Beispiele für die Korpusverwaltung
In diesem Abschnitt finden Sie Beispiele für die Verwendung der API zum Verwalten Ihres RAG-Corpus.
Beispiel für das Erstellen eines RAG-Korpus
Dieses Codebeispiel zeigt, wie Sie einen RAG-Corpus erstellen.
REST
Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:
- PROJECT_ID: Ihre Projekt-ID.
- LOCATION: Die Region, in der die Anfrage verarbeitet werden soll.
- CORPUS_DISPLAY_NAME: Der Anzeigename von
RagCorpus. - CORPUS_DESCRIPTION: Die Beschreibung von
RagCorpus.
HTTP-Methode und URL:
POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora
JSON-Text der Anfrage:
{
"display_name" : "CORPUS_DISPLAY_NAME",
"description": "CORPUS_DESCRIPTION",
}
Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:
curl
Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:
curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
"https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora"
PowerShell
Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }
Invoke-WebRequest `
-Method POST `
-Headers $headers `
-ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
-InFile request.json `
-Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora" | Select-Object -Expand Content
Im folgenden Beispiel wird gezeigt, wie Sie mithilfe der REST API einen RAG-Korpus erstellen.
PROJECT_ID: Your project ID.
LOCATION: The region to process the request.
CORPUS_DISPLAY_NAME: The display name of the <code>RagCorpus</code>.
// CreateRagCorpus
// Input: LOCATION, PROJECT_ID, CORPUS_DISPLAY_NAME
// Output: CreateRagCorpusOperationMetadata
curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora \
-d '{
"display_name" : "CORPUS_DISPLAY_NAME"
}'
Beispiel für RAG-Korpus aktualisieren
Sie können Ihren RAG-Korpus mit einem neuen Anzeigenamen, einer neuen Beschreibung und einer neuen Vektordatenbankkonfiguration aktualisieren. Die folgenden Parameter in Ihrem RAG-Korpus können Sie jedoch nicht ändern:
- Der Typ der Vektordatenbank. Sie können beispielsweise die Vektordatenbank nicht von Weaviate in Vertex AI Feature Store ändern.
- Wenn Sie die Option für die verwaltete Datenbank verwenden, können Sie die Konfiguration der Vektordatenbank nicht aktualisieren.
Diese Beispiele zeigen, wie Sie einen RAG-Korpus aktualisieren.
REST
Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:
- PROJECT_ID: Ihre Projekt-ID.
- LOCATION: Die Region, in der die Anfrage verarbeitet werden soll.
- CORPUS_ID: Die Korpus-ID Ihres RAG-Korpus.
- CORPUS_DISPLAY_NAME: Der Anzeigename von
RagCorpus. - CORPUS_DESCRIPTION: Die Beschreibung von
RagCorpus. - INDEX_NAME: Der Ressourcenname der
Vector Search Index. Format:projects/{project}/locations/{location}/indexes/{index} - INDEX_ENDPOINT_NAME: Der Ressourcenname der
Vector Search Index Endpoint. Format:projects/{project}/locations/{location}/indexEndpoints/{index_endpoint}
HTTP-Methode und URL:
PATCH https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/CORPUS_ID
JSON-Text der Anfrage:
{
"display_name" : "CORPUS_DISPLAY_NAME",
"description": "CORPUS_DESCRIPTION",
"rag_vector_db_config": {
"vertex_vector_search": {
"index": "INDEX_NAME",
"index_endpoint": "INDEX_ENDPOINT_NAME",
}
}
}
Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:
curl
Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:
curl -X PATCH \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
"https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/CORPUS_ID"
PowerShell
Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }
Invoke-WebRequest `
-Method PATCH `
-Headers $headers `
-ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
-InFile request.json `
-Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/CORPUS_ID" | Select-Object -Expand Content
Beispiel für das Auflisten von RAG-Korpora
Dieses Codebeispiel zeigt, wie Sie alle RAG-Korpora auflisten.
REST
Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:
- PROJECT_ID: Ihre Projekt-ID.
- LOCATION: Die Region, in der die Anfrage verarbeitet werden soll.
- PAGE_SIZE: Die Standardgröße der Listenseite Sie können die Anzahl der
RagCorporaanpassen, die pro Seite zurückgegeben werden sollen, indem Sie den Parameterpage_sizeaktualisieren. - PAGE_TOKEN: Das Standardtoken der Listenseite Wird normalerweise mit
ListRagCorporaResponse.next_page_tokendes vorherigenVertexRagDataService.ListRagCorpora-Aufrufs abgerufen.
HTTP-Methode und URL:
GET https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora?page_size=PAGE_SIZE&page_token=PAGE_TOKEN
Senden Sie die Anfrage mithilfe einer der folgenden Optionen:
curl
Führen Sie folgenden Befehl aus:
curl -X GET \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
"https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora?page_size=PAGE_SIZE&page_token=PAGE_TOKEN"
PowerShell
Führen Sie folgenden Befehl aus:
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }
Invoke-WebRequest `
-Method GET `
-Headers $headers `
-Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora?page_size=PAGE_SIZE&page_token=PAGE_TOKEN" | Select-Object -Expand Content
RagCorpora unter dem angegebenen PROJECT_ID erhalten.
Beispiel für einen RAG-Korpus abrufen
REST
Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:
- PROJECT_ID: Ihre Projekt-ID.
- LOCATION: Die Region, in der die Anfrage verarbeitet werden soll.
- RAG_CORPUS_ID: Die ID der Ressource
RagCorpus.
HTTP-Methode und URL:
GET https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/RAG_CORPUS_ID
Senden Sie die Anfrage mithilfe einer der folgenden Optionen:
curl
Führen Sie folgenden Befehl aus:
curl -X GET \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
"https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/RAG_CORPUS_ID"
PowerShell
Führen Sie folgenden Befehl aus:
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }
Invoke-WebRequest `
-Method GET `
-Headers $headers `
-Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/RAG_CORPUS_ID" | Select-Object -Expand Content
RagCorpus zurück.
Die Befehle get und list werden in einem Beispiel verwendet, um zu veranschaulichen, wie RagCorpus das Feld rag_embedding_model_config in vector_db_config verwendet, das auf das von Ihnen ausgewählte Einbettungsmodell verweist.
PROJECT_ID: Your project ID.
LOCATION: The region to process the request.
RAG_CORPUS_ID: The corpus ID of your RAG corpus.
// GetRagCorpus
// Input: LOCATION, PROJECT_ID, RAG_CORPUS_ID
// Output: RagCorpus
curl -X GET \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/RAG_CORPUS_ID
// ListRagCorpora
curl -sS -X GET \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/
Beispiel für RAG-Korpus löschen
REST
Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:
- PROJECT_ID: Ihre Projekt-ID.
- LOCATION: Die Region, in der die Anfrage verarbeitet werden soll.
- RAG_CORPUS_ID: Die ID der Ressource
RagCorpus.
HTTP-Methode und URL:
DELETE https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/RAG_CORPUS_ID
Senden Sie die Anfrage mithilfe einer der folgenden Optionen:
curl
Führen Sie folgenden Befehl aus:
curl -X DELETE \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
"https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/RAG_CORPUS_ID"
PowerShell
Führen Sie folgenden Befehl aus:
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }
Invoke-WebRequest `
-Method DELETE `
-Headers $headers `
-Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/RAG_CORPUS_ID" | Select-Object -Expand Content
DeleteOperationMetadata zurück.
Beispiele für die Dateiverwaltung
In diesem Abschnitt finden Sie Beispiele für die Verwendung der API zum Verwalten von RAG-Dateien.
Beispiel für das Hochladen einer RAG-Datei
REST
Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten: PROJECT_ID: Your project ID.
LOCATION: The region to process the request.
RAG_CORPUS_ID: The corpus ID of your RAG corpus.
LOCAL_FILE_PATH: The local path to the file to be uploaded.
DISPLAY_NAME: The display name of the RAG file.
DESCRIPTION: The description of the RAG file.
Verwenden Sie den folgenden Befehl, um Ihre Anfrage zu senden:
curl -X POST \
-H "X-Goog-Upload-Protocol: multipart" \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-F metadata="{'rag_file': {'display_name':' DISPLAY_NAME', 'description':'DESCRIPTION'}}" \
-F file=@LOCAL_FILE_PATH \
"https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/upload/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/RAG_CORPUS_ID/ragFiles:upload"
Beispiel für das Importieren von RAG-Dateien
Dateien und Ordner können aus Google Drive oder Cloud Storage importiert werden.
response.skipped_rag_files_count bezieht sich auf die Anzahl der Dateien, die beim Import übersprungen wurden. Eine Datei wird übersprungen, wenn die folgenden Bedingungen erfüllt sind:
- Die Datei wurde bereits importiert.
- Die Datei hat sich nicht geändert.
- Die Blockkonfiguration für die Datei hat sich nicht geändert.
REST
Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:
- PROJECT_ID: Ihre Projekt-ID.
- LOCATION: Die Region, in der die Anfrage verarbeitet werden soll.
- RAG_CORPUS_ID: Die ID der Ressource
RagCorpus. - GCS_URIS: Eine Liste der Cloud Storage-Standorte. Beispiel:
gs://my-bucket1, gs://my-bucket2. - CHUNK_SIZE: Optional: Anzahl der Tokens, die jeder Block haben sollte.
- CHUNK_OVERLAP: Optional: Die Anzahl der Tokens überschneiden sich zwischen Blöcken.
HTTP-Methode und URL:
POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/RAG_CORPUS_ID/ragFiles:import
JSON-Text der Anfrage:
{
"import_rag_files_config": {
"gcs_source": {
"uris": "GCS_URIS"
},
"rag_file_chunking_config": {
"chunk_size": CHUNK_SIZE,
"chunk_overlap": CHUNK_OVERLAP
}
}
}
Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:
curl
Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:
curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
"https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/RAG_CORPUS_ID/ragFiles:import"
PowerShell
Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }
Invoke-WebRequest `
-Method POST `
-Headers $headers `
-ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
-InFile request.json `
-Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/RAG_CORPUS_ID/ragFiles:import" | Select-Object -Expand Content
ImportRagFilesOperationMetadata zurück.
Im folgenden Beispiel wird gezeigt, wie eine Datei aus Cloud Storage importiert wird. Mit dem Steuerfeld max_embedding_requests_per_min können Sie die Rate begrenzen, mit der die RAG Engine das Einbettungsmodell während des ImportRagFiles-Indexierungsvorgangs aufruft. Der Standardwert für das Feld ist 1000 Aufrufe pro Minute.
PROJECT_ID: Your project ID.
LOCATION: The region to process the request.
RAG_CORPUS_ID: The corpus ID of your RAG corpus.
GCS_URIS: A list of Cloud Storage locations. Example: gs://my-bucket1.
CHUNK_SIZE: Number of tokens each chunk should have.
CHUNK_OVERLAP: Number of tokens overlap between chunks.
EMBEDDING_MODEL_QPM_RATE: The QPM rate to limit RAGs access to your embedding model. Example: 1000.
// ImportRagFiles
// Import a single Cloud Storage file or all files in a Cloud Storage bucket.
// Input: LOCATION, PROJECT_ID, RAG_CORPUS_ID, GCS_URIS
// Output: ImportRagFilesOperationMetadataNumber
// Use ListRagFiles to find the server-generated rag_file_id.
curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/RAG_CORPUS_ID/ragFiles:import \
-d '{
"import_rag_files_config": {
"gcs_source": {
"uris": "GCS_URIS"
},
"rag_file_chunking_config": {
"chunk_size": CHUNK_SIZE,
"chunk_overlap": CHUNK_OVERLAP
},
"max_embedding_requests_per_min": EMBEDDING_MODEL_QPM_RATE
}
}'
// Poll the operation status.
// The response contains the number of files imported.
OPERATION_ID: The operation ID you get from the response of the previous command.
poll_op_wait OPERATION_ID
Im folgenden Beispiel wird gezeigt, wie Sie eine Datei aus Google Drive importieren. Mit dem Steuerfeld max_embedding_requests_per_min können Sie die Rate begrenzen, mit der die RAG-Engine das Einbettungsmodell während des ImportRagFiles-Indexierungsvorgangs aufruft. Der Standardwert für das Feld ist 1000 Aufrufe pro Minute.
PROJECT_ID: Your project ID.
LOCATION: The region to process the request.
RAG_CORPUS_ID: The corpus ID of your RAG corpus.
FOLDER_RESOURCE_ID: The resource ID of your Google Drive folder.
CHUNK_SIZE: Number of tokens each chunk should have.
CHUNK_OVERLAP: Number of tokens overlap between chunks.
EMBEDDING_MODEL_QPM_RATE: The QPM rate to limit RAGs access to your embedding model. Example: 1000.
// ImportRagFiles
// Import all files in a Google Drive folder.
// Input: LOCATION, PROJECT_ID, RAG_CORPUS_ID, FOLDER_RESOURCE_ID
// Output: ImportRagFilesOperationMetadataNumber
// Use ListRagFiles to find the server-generated rag_file_id.
curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/RAG_CORPUS_ID/ragFiles:import \
-d '{
"import_rag_files_config": {
"google_drive_source": {
"resource_ids": {
"resource_id": "FOLDER_RESOURCE_ID",
"resource_type": "RESOURCE_TYPE_FOLDER"
}
},
"max_embedding_requests_per_min": EMBEDDING_MODEL_QPM_RATE
}
}'
// Poll the operation status.
// The response contains the number of files imported.
OPERATION_ID: The operation ID you get from the response of the previous command.
poll_op_wait OPERATION_ID
Beispiel für das Auflisten von RAG-Dateien
Dieses Codebeispiel zeigt, wie Sie RAG-Dateien auflisten.
REST
Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:
- PROJECT_ID: Ihre Projekt-ID.
- LOCATION: Die Region, in der die Anfrage verarbeitet werden soll.
- RAG_CORPUS_ID: Die ID der Ressource
RagCorpus. - PAGE_SIZE: Die Standardgröße der Listenseite Sie können die Anzahl der
RagFilesanpassen, die pro Seite zurückgegeben werden sollen, indem Sie den Parameterpage_sizeaktualisieren. - PAGE_TOKEN: Das Standardtoken der Listenseite Wird normalerweise mit
ListRagFilesResponse.next_page_tokendes vorherigenVertexRagDataService.ListRagFiles-Aufrufs abgerufen.
HTTP-Methode und URL:
GET https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/RAG_CORPUS_ID/ragFiles?page_size=PAGE_SIZE&page_token=PAGE_TOKEN
Senden Sie die Anfrage mithilfe einer der folgenden Optionen:
curl
Führen Sie folgenden Befehl aus:
curl -X GET \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
"https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/RAG_CORPUS_ID/ragFiles?page_size=PAGE_SIZE&page_token=PAGE_TOKEN"
PowerShell
Führen Sie folgenden Befehl aus:
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }
Invoke-WebRequest `
-Method GET `
-Headers $headers `
-Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/RAG_CORPUS_ID/ragFiles?page_size=PAGE_SIZE&page_token=PAGE_TOKEN" | Select-Object -Expand Content
RagFiles unter dem angegebenen RAG_CORPUS_ID erhalten.
Beispiel für eine RAG-Datei abrufen
Dieses Codebeispiel zeigt, wie Sie eine RAG-Datei abrufen.
REST
Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:
- PROJECT_ID: Ihre Projekt-ID.
- LOCATION: Die Region, in der die Anfrage verarbeitet werden soll.
- RAG_CORPUS_ID: Die ID der Ressource
RagCorpus. - RAG_FILE_ID: Die ID der Ressource
RagFile.
HTTP-Methode und URL:
GET https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/RAG_CORPUS_ID/ragFiles/RAG_FILE_ID
Senden Sie die Anfrage mithilfe einer der folgenden Optionen:
curl
Führen Sie folgenden Befehl aus:
curl -X GET \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
"https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/RAG_CORPUS_ID/ragFiles/RAG_FILE_ID"
PowerShell
Führen Sie folgenden Befehl aus:
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }
Invoke-WebRequest `
-Method GET `
-Headers $headers `
-Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/RAG_CORPUS_ID/ragFiles/RAG_FILE_ID" | Select-Object -Expand Content
RagFile zurück.
Beispiel für das Löschen einer RAG-Datei
In diesem Codebeispiel wird gezeigt, wie Sie eine RAG-Datei löschen.
REST
Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:
- PROJECT_ID: Ihre Projekt-ID.
- LOCATION: Die Region, in der die Anfrage verarbeitet werden soll.
- RAG_CORPUS_ID: Die ID der Ressource
RagCorpus. - RAG_FILE_ID: Die ID der Ressource
RagFile. Format:projects/{project}/locations/{location}/ragCorpora/{rag_corpus}/ragFiles/{rag_file_id}.
HTTP-Methode und URL:
DELETE https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/RAG_CORPUS_ID/ragFiles/RAG_FILE_ID
Senden Sie die Anfrage mithilfe einer der folgenden Optionen:
curl
Führen Sie folgenden Befehl aus:
curl -X DELETE \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
"https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/RAG_CORPUS_ID/ragFiles/RAG_FILE_ID"
PowerShell
Führen Sie folgenden Befehl aus:
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }
Invoke-WebRequest `
-Method DELETE `
-Headers $headers `
-Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/ragCorpora/RAG_CORPUS_ID/ragFiles/RAG_FILE_ID" | Select-Object -Expand Content
DeleteOperationMetadata zurück.
Beispiel für eine Abrufabfrage
Wenn ein Nutzer eine Frage stellt oder einen Prompt bereitstellt, durchsucht die Abrufkomponente in RAG in ihrer Wissensdatenbank nach relevanten Informationen.
REST
Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:
- LOCATION: Die Region, in der die Anfrage verarbeitet werden soll.
- PROJECT_ID: Ihre Projekt-ID.
- RAG_CORPUS_RESOURCE: Name der
RagCorpus-Ressource. Format:projects/{project}/locations/{location}/ragCorpora/{rag_corpus}. - VECTOR_DISTANCE_THRESHOLD: Es werden nur Kontexte mit einer Vektordistanz zurückgegeben, die kleiner als der Grenzwert ist.
- TEXT: Der Abfragetext, um relevante Kontexte abzurufen.
- SIMILARITY_TOP_K: Die Anzahl der Top-Kontexte, die abgerufen werden sollen.
HTTP-Methode und URL:
POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION:retrieveContexts
JSON-Text der Anfrage:
{
"vertex_rag_store": {
"rag_resources": {
"rag_corpus": "RAG_CORPUS_RESOURCE"
},
"vector_distance_threshold": VECTOR_DISTANCE_THRESHOLD
},
"query": {
"text": "TEXT",
"similarity_top_k": SIMILARITY_TOP_K
}
}
Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:
curl
Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:
curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
"https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION:retrieveContexts"
PowerShell
Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }
Invoke-WebRequest `
-Method POST `
-Headers $headers `
-ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
-InFile request.json `
-Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION:retrieveContexts" | Select-Object -Expand Content
RagFiles erhalten.
Beispiel für die Generierung
Das LLM generiert anhand der abgerufenen Kontexte eine fundierte Antwort.
REST
Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:
- PROJECT_ID: Ihre Projekt-ID.
- LOCATION: Die Region, in der die Anfrage verarbeitet werden soll.
- MODEL_ID: LLM-Modell für die Inhaltsgenerierung. Beispiel:
gemini-2.5-flash - GENERATION_METHOD: LLM-Methode zum Generieren von Inhalten. Optionen:
generateContent,streamGenerateContent - INPUT_PROMPT: Der Text, der zur Inhaltsgenerierung an das LLM gesendet wird. Versuchen Sie, einen Prompt zu verwenden, der für die hochgeladenen Rap-Dateien relevant ist.
- RAG_CORPUS_RESOURCE: Name der
RagCorpus-Ressource. Format:projects/{project}/locations/{location}/ragCorpora/{rag_corpus}. - SIMILARITY_TOP_K: Optional: Die Anzahl der Top-Kontexte, die abgerufen werden sollen.
- VECTOR_DISTANCE_THRESHOLD: Optional: Kontexte mit einer Vektorentfernung, die kleiner als der Grenzwert ist, werden zurückgegeben.
HTTP-Methode und URL:
POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/MODEL_ID:GENERATION_METHOD
JSON-Text der Anfrage:
{
"contents": {
"role": "user",
"parts": {
"text": "INPUT_PROMPT"
}
},
"tools": {
"retrieval": {
"disable_attribution": false,
"vertex_rag_store": {
"rag_resources": {
"rag_corpus": "RAG_CORPUS_RESOURCE"
},
"similarity_top_k": SIMILARITY_TOP_K,
"vector_distance_threshold": VECTOR_DISTANCE_THRESHOLD
}
}
}
}
Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:
curl
Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:
curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
"https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/MODEL_ID:GENERATION_METHOD"
PowerShell
Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }
Invoke-WebRequest `
-Method POST `
-Headers $headers `
-ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
-InFile request.json `
-Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/publishers/google/models/MODEL_ID:GENERATION_METHOD" | Select-Object -Expand Content
Beispiele für Projektmanagement
Die Stufe ist eine Einstellung auf Projektebene, die für die RagEngineConfig-Ressource verfügbar ist und sich auf RAG-Korpora auswirkt, die RagManagedDb verwenden. Verwenden Sie GetRagEngineConfig, um die Konfiguration der Stufe abzurufen. Verwende UpdateRagEngineConfig, um die Stufenkonfiguration zu aktualisieren.
Weitere Informationen zum Verwalten Ihrer Stufenkonfiguration finden Sie unter Stufe verwalten.
Projektkonfiguration abrufen
Der folgende Beispielcode zeigt, wie Sie Ihre RagEngineConfig lesen:
Console
- Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite RAG Engine auf.
- Wählen Sie die Region aus, in der Ihre RAG-Engine ausgeführt wird. Ihre Liste der RAG-Korpora wird aktualisiert.
- Klicken Sie auf RAG Engine konfigurieren. Der Bereich RAG Engine konfigurieren wird angezeigt. Sie können die Stufe sehen, die für Ihre RAG-Engine ausgewählt ist.
- Klicken Sie auf Abbrechen.
Python
from vertexai import rag
import vertexai
PROJECT_ID = YOUR_PROJECT_ID
LOCATION = YOUR_RAG_ENGINE_LOCATION
# Initialize Vertex AI API once per session
vertexai.init(project=PROJECT_ID, location=LOCATION)
rag_engine_config = rag.rag_data.get_rag_engine_config(
name=f"projects/{PROJECT_ID}/locations/{LOCATION}/ragEngineConfig"
)
print(rag_engine_config)
REST
curl -X GET \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
https://${LOCATION}-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/${PROJECT_ID}/locations/${LOCATION}/ragEngineConfig
Projektkonfiguration aktualisieren
In diesem Abschnitt finden Sie Codebeispiele, die zeigen, wie Sie Ihr Tier in der Konfiguration ändern.
RagEngineConfig auf die Stufe „Scaled“ aktualisieren
Die folgenden Codebeispiele zeigen, wie Sie RagEngineConfig auf die Stufe „Scaled“ festlegen:
Console
- Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite RAG Engine auf.
- Wählen Sie die Region aus, in der Ihre RAG-Engine ausgeführt wird. Ihre Liste der RAG-Korpora wird aktualisiert.
- Klicken Sie auf RAG Engine konfigurieren. Der Bereich RAG Engine konfigurieren wird angezeigt.
- Wählen Sie die Stufe aus, auf der Sie Ihre RAG Engine ausführen möchten.
- Klicken Sie auf Speichern.
Python
from vertexai import rag
import vertexai
PROJECT_ID = YOUR_PROJECT_ID
LOCATION = YOUR_RAG_ENGINE_LOCATION
# Initialize Vertex AI API once per session
vertexai.init(project=PROJECT_ID, location=LOCATION)
rag_engine_config_name=f"projects/{PROJECT_ID}/locations/{LOCATION}/ragEngineConfig"
new_rag_engine_config = rag.RagEngineConfig(
name=rag_engine_config_name,
rag_managed_db_config=rag.RagManagedDbConfig(tier=rag.Scaled()),
)
updated_rag_engine_config = rag.rag_data.update_rag_engine_config(
rag_engine_config=new_rag_engine_config
)
print(updated_rag_engine_config)
REST
curl -X PATCH \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
https://${LOCATION}-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/${PROJECT_ID}/locations/${LOCATION}/ragEngineConfig -d "{'ragManagedDbConfig': {'scaled': {}}}"
RagEngineConfig auf die Basic-Stufe aktualisieren
Die folgenden Codebeispiele zeigen, wie Sie RagEngineConfig auf die Basic-Stufe festlegen:
Wenn Sie in Ihren RAG-Korpora eine große Menge an Daten in RagManagedDb haben, kann ein Downgrade auf die Basic-Stufe aufgrund unzureichender Rechen- und Speicherkapazität fehlschlagen.
Console
- Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite RAG Engine auf.
- Wählen Sie die Region aus, in der Ihre RAG-Engine ausgeführt wird. Ihre Liste der RAG-Korpora wird aktualisiert.
- Klicken Sie auf RAG Engine konfigurieren. Der Bereich RAG Engine konfigurieren wird angezeigt.
- Wählen Sie die Stufe aus, auf der Sie Ihre RAG Engine ausführen möchten.
- Klicken Sie auf Speichern.
Python
from vertexai import rag
import vertexai
PROJECT_ID = YOUR_PROJECT_ID
LOCATION = YOUR_RAG_ENGINE_LOCATION
# Initialize Vertex AI API once per session
vertexai.init(project=PROJECT_ID, location=LOCATION)
rag_engine_config_name=f"projects/{PROJECT_ID}/locations/{LOCATION}/ragEngineConfig"
new_rag_engine_config = rag.RagEngineConfig(
name=rag_engine_config_name,
rag_managed_db_config=rag.RagManagedDbConfig(tier=rag.Basic()),
)
updated_rag_engine_config = rag.rag_data.update_rag_engine_config(
rag_engine_config=new_rag_engine_config
)
print(updated_rag_engine_config)
REST
curl -X PATCH \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
https://${LOCATION}-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/${PROJECT_ID}/locations/${LOCATION}/ragEngineConfig -d "{'ragManagedDbConfig': {'basic': {}}}"
RagEngineConfig auf die Stufe „Nicht bereitgestellt“ aktualisieren
Die folgenden Codebeispiele zeigen, wie Sie RagEngineConfig auf die Stufe „Nicht bereitgestellt“ festlegen:
Console
- Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite RAG Engine auf.
- Wählen Sie die Region aus, in der Ihre RAG-Engine ausgeführt wird. Ihre Liste der RAG-Korpora wird aktualisiert.
- Klicken Sie auf RAG Engine konfigurieren. Der Bereich RAG Engine konfigurieren wird angezeigt.
- Klicken Sie auf RAG Engine löschen. Ein Bestätigungsdialog wird geöffnet.
- Bestätigen Sie, dass Sie Ihre Daten in RAG Engine löschen möchten, indem Sie delete eingeben und dann auf Bestätigen klicken.
- Klicken Sie auf Speichern.
Python
from vertexai import rag
import vertexai
PROJECT_ID = YOUR_PROJECT_ID
LOCATION = YOUR_RAG_ENGINE_LOCATION
# Initialize Vertex AI API once per session
vertexai.init(project=PROJECT_ID, location=LOCATION)
rag_engine_config_name=f"projects/{PROJECT_ID}/locations/{LOCATION}/ragEngineConfig"
new_rag_engine_config = rag.RagEngineConfig(
name=rag_engine_config_name,
rag_managed_db_config=rag.RagManagedDbConfig(tier=rag.Unprovisioned()),
)
updated_rag_engine_config = rag.rag_data.update_rag_engine_config(
rag_engine_config=new_rag_engine_config
)
print(updated_rag_engine_config)
REST
curl -X PATCH \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
https://${LOCATION}-aiplatform.googleapis.com/v1beta1/projects/${PROJECT_ID}/locations/${LOCATION}/ragEngineConfig -d "{'ragManagedDbConfig': {'unprovisioned': {}}}"
Nächste Schritte
- Weitere Informationen zu unterstützten Modellen für die Generierung finden Sie unter Generative KI-Modelle, die RAG unterstützen.
- Weitere Informationen zu unterstützten Einbettungsmodellen finden Sie unter Einbettungsmodelle.
- Weitere Informationen zu offenen Modellen
- Weitere Informationen zur RAG Engine finden Sie in der RAG Engine-Übersicht.