Menggunakan penyerapan data dengan Mesin RAG Vertex AI

Halaman ini menjelaskan cara melakukan penyerapan data menggunakan sumber data yang didukung, seperti Cloud Storage, Google Drive, Slack, Jira, atau SharePoint, dan cara menggunakan data tersebut dengan Vertex AI RAG Engine. Import RagFiles API menyediakan konektor data ke sumber data ini.

Sumber data yang didukung untuk RAG

Sumber data berikut didukung:

• Mengupload file lokal: Upload satu file menggunakan upload_file (maksimal 25 MB), yang merupakan panggilan sinkron.
• Cloud Storage: Mengimpor file dari Cloud Storage.

• Google Drive: Mengimpor direktori dari Google Drive.

  Akun layanan harus diberi izin yang benar untuk mengimpor file. Jika tidak, tidak ada file yang diimpor dan pesan error tidak akan ditampilkan. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang batas ukuran file, lihat Jenis dokumen yang didukung.

  Untuk mengautentikasi dan memberikan izin, lakukan hal berikut:

  1. Buka halaman IAM project Google Cloud Anda.
  2. Pilih Sertakan pemberian peran yang disediakan Google.
  3. Telusuri akun layanan Vertex AI RAG Data Service Agent.
  4. Klik Bagikan di folder Drive, lalu bagikan ke akun layanan.
  5. Berikan izin Viewer ke akun layanan di folder atau file Google Drive Anda. ID resource Google Drive dapat ditemukan di URL web.

• Slack: Mengimpor file dari Slack menggunakan konektor data.

• Jira: Mengimpor file dari Jira menggunakan konektor data.

Untuk informasi selengkapnya, lihat referensi RAG API.

Penghapusan duplikat data

Jika file yang sama diimpor beberapa kali tanpa perubahan, file akan dilewati karena sudah ada. Oleh karena itu, response.skipped_rag_files_count merujuk pada jumlah file yang dilewati selama proses impor.

File akan dilewati jika kondisi berikut terpenuhi:

• File telah diimpor.
• File belum berubah.
• Konfigurasi pengelompokan untuk file belum berubah.

Memahami kegagalan impor

Untuk memahami kegagalan impor, bagian ini menjelaskan metadata dalam respons terhadap permintaan impor dan sink data, yang merupakan tujuan untuk data yang Anda impor.

Metadata respons

Anda dapat menggunakan response.metadata (objek respons di SDK) untuk melihat hasil impor, waktu permintaan, dan waktu respons.

Mengimpor sink hasil

Di SDK, import_result_sink adalah parameter fungsi opsional yang dapat ditetapkan ke nilai string yang valid.

Jika import_result_sink disediakan, hasil file yang berhasil dan gagal akan ditulis ke sink. Dengan menulis semua hasil ke sink, akan lebih mudah untuk memahami mengapa beberapa file mungkin gagal diimpor dan file mana yang tidak diimpor.

import_result_sink harus berupa jalur Cloud Storage atau tabel BigQuery.

• Jika import_result_sink adalah jalur Cloud Storage, jalur tersebut harus menggunakan format gs://my-bucket/my/object.ndjson, dan objek tidak boleh ada. Setelah tugas impor selesai, setiap baris objek Cloud Storage berisi objek JSON, yang memiliki ID operasi, stempel waktu pembuatan, nama file, status, dan ID file.

• Jika import_result_sink adalah tabel BigQuery, tabel tersebut harus menggunakan format bq://my-project.my-dataset.my-table. Tabel tidak harus ada. Jika tidak ada, tabel akan dibuat. Jika tabel tersebut ada, skema akan diverifikasi. Saat pertama kali sink hasil impor BigQuery disediakan, Anda akan menyediakan tabel yang tidak ada; jika tidak, Anda dapat menggunakan kembali tabel yang ada.

Mengimpor file dari Cloud Storage atau Google Drive

Untuk mengimpor file dari Cloud Storage atau Google Drive ke korpus, lakukan langkah-langkah berikut:

1. Buat korpus dengan mengikuti petunjuk di Membuat korpus RAG.

2. Untuk mengimpor file dari Cloud Storage atau Google Drive, gunakan template.

   Sistem akan otomatis memeriksa jalur, nama file, dan version_id file Anda. version_id adalah hash file yang dihitung menggunakan konten file, yang mencegah file diindeks ulang.

   Jika file dengan nama file dan jalur yang sama memiliki pembaruan konten, file tersebut akan diindeks ulang.

Mengimpor file dari Slack

Untuk mengimpor file dari Slack ke korpus Anda, lakukan hal berikut:

1. Buat korpus, yang merupakan indeks yang menyusun dan mengoptimalkan data Anda untuk penelusuran. Ikuti petunjuk di Membuat korpus RAG.
2. Dapatkan CHANNEL_ID dari ID saluran Slack.
3. Membuat dan menyiapkan aplikasi untuk digunakan dengan Vertex AI RAG Engine.
   1. Dari UI Slack, di bagian Tambahkan fitur dan fungsi, klik Permissions.
   2. Tambahkan izin berikut:
      • channels:history
      • groups:history
      • im:history
      • mpim:history
   3. Klik Install to Workspace untuk menginstal aplikasi ke ruang kerja Slack Anda.
4. Klik Salin untuk mendapatkan token API, yang mengautentikasi identitas Anda dan memberi Anda akses ke API.
5. Tambahkan token API Anda ke Secret Manager.
6. Untuk melihat secret yang disimpan, berikan peran Secret Manager Secret Accessor ke akun layanan Vertex AI RAG Engine project Anda.

Contoh kode curl dan Python berikut menunjukkan cara mengimpor file dari resource Slack Anda.

API_KEY_SECRET_VERSION=SLACK_API_KEY_SECRET_VERSION
CHANNEL_ID=SLACK_CHANNEL_ID
PROJECT_ID=us-central1

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
https://${ ENDPOINT }/v1beta1/projects/${ PROJECT_ID }/locations/${ PROJECT_ID }/ragCorpora/${ RAG_CORPUS_ID }/ragFiles:import \
-d '{
  "import_rag_files_config": {
    "slack_source": {
      "channels": [
        {
          "apiKeyConfig": {
            "apiKeySecretVersion": "'"${ API_KEY_SECRET_VERSION }"'"
          },
          "channels": [
            {
              "channel_id": "'"${ CHANNEL_ID }"'"
            }
          ]
        }
      ]
    }
  }
}'

    # Slack example
    start_time = protobuf.timestamp_pb2.Timestamp()
    start_time.GetCurrentTime()
    end_time = protobuf.timestamp_pb2.Timestamp()
    end_time.GetCurrentTime()
    source = rag.SlackChannelsSource(
        channels = [
            SlackChannel("CHANNEL1", "api_key1"),
            SlackChannel("CHANNEL2", "api_key2", START_TIME, END_TIME)
        ],
    )

    response = rag.import_files(
        corpus_name="projects/my-project/locations/us-central1/ragCorpora/my-corpus-1",
        source=source,
        chunk_size=512,
        chunk_overlap=100,
    )

Mengimpor file dari Jira

Untuk mengimpor file dari Jira ke dalam korpus, lakukan hal berikut:

1. Buat korpus, yang merupakan indeks yang menyusun dan mengoptimalkan data Anda untuk penelusuran. Ikuti petunjuk di Membuat korpus RAG.
2. Untuk membuat token API, login ke situs Atlassian.
3. Gunakan {YOUR_ORG_ID}.atlassian.net sebagai SERVER_URI dalam permintaan.
4. Gunakan email Atlassian Anda sebagai EMAIL dalam permintaan.
5. Berikan projects atau customQueries dengan permintaan Anda. Untuk mempelajari kueri kustom lebih lanjut, lihat Menggunakan penelusuran lanjutan dengan Jira Query Language (JQL).

   Saat Anda mengimpor projects, projects akan diperluas ke kueri yang sesuai untuk mendapatkan seluruh project. Misalnya, MyProject diperluas menjadi project = MyProject.

6. Klik Salin untuk mendapatkan token API, yang mengautentikasi identitas Anda dan memberi Anda akses ke API.
7. Tambahkan token API Anda ke Secret Manager.
8. Berikan peran Secret Manager Secret Accessor ke akun layanan Vertex AI RAG Engine project Anda.

EMAIL=JIRA_EMAIL
API_KEY_SECRET_VERSION=JIRA_API_KEY_SECRET_VERSION
SERVER_URI=JIRA_SERVER_URI
CUSTOM_QUERY=JIRA_CUSTOM_QUERY
PROJECT_ID=JIRA_PROJECT
REGION= "us-central1"

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
https://${ ENDPOINT }/v1beta1/projects/${ PROJECT_ID }/locations/REGION>/ragCorpora/${ RAG_CORPUS_ID }/ragFiles:import \
-d '{
  "import_rag_files_config": {
    "jiraSource": {
      "jiraQueries": [{
        "projects": ["'"${ PROJECT_ID }"'"],
        "customQueries": ["'"${ CUSTOM_QUERY }"'"],
        "email": "'"${ EMAIL }"'",
        "serverUri": "'"${ SERVER_URI }"'",
        "apiKeyConfig": {
          "apiKeySecretVersion": "'"${ API_KEY_SECRET_VERSION }"'"
        }
      }]
    }
  }
}'

    # Jira Example
    jira_query = rag.JiraQuery(
        email="xxx@yyy.com",
        jira_projects=["project1", "project2"],
        custom_queries=["query1", "query2"],
        api_key="api_key",
        server_uri="server.atlassian.net"
    )
    source = rag.JiraSource(
        queries=[jira_query],
    )

    response = rag.import_files(
        corpus_name="projects/my-project/locations/REGION/ragCorpora/my-corpus-1",
        source=source,
        chunk_size=512,
        chunk_overlap=100,
    )

Mengimpor file dari SharePoint

Untuk mengimpor file dari situs SharePoint ke korpus, lakukan hal berikut:

1. Buat korpus, yang merupakan indeks yang menyusun dan mengoptimalkan data Anda untuk penelusuran. Ikuti petunjuk di Membuat korpus RAG.
2. Buat aplikasi Azure untuk mengakses situs SharePoint Anda.
   1. Untuk membuat pendaftaran, buka Pendaftaran Aplikasi.
      1. Berikan nama untuk aplikasi.
      2. Pilih opsi, Accounts in this organizational directory only.
      3. Pastikan URI alihan kosong.
   2. Di bagian Ringkasan, gunakan ID Aplikasi (klien) sebagai CLIENT_ID, dan gunakan "ID Direktori (tenant) sebagai TENANT_ID.
   3. Di bagian Kelola, perbarui izin API dengan melakukan hal berikut:
      1. Tambahkan izin Sites.Read.All SharePoint.
      2. Tambahkan izin Files.Read.All dan Browser SiteLists.Read.All Microsoft Graph.
      3. Berikan izin admin agar perubahan izin ini diterapkan.
   4. Di bagian Kelola, lakukan tindakan berikut:
      1. Perbarui Sertifikat dan Rahasia dengan rahasia klien baru.
      2. Gunakan API_KEY_SECRET_VERSION untuk menambahkan nilai secret ke Secret Manager.
3. Berikan peran Secret Manager Secret Accessor ke akun layanan Vertex AI RAG Engine project Anda.
4. Gunakan {YOUR_ORG_ID}.sharepoint.com sebagai SHAREPOINT_SITE_NAME.
5. Nama drive atau ID drive di situs SharePoint harus ditentukan dalam permintaan.
6. Opsional: Jalur folder atau ID folder di drive dapat ditentukan. Jika jalur folder atau ID folder tidak ditentukan, semua folder dan file di drive akan diimpor.

CLIENT_ID=SHAREPOINT_CLIENT_ID
API_KEY_SECRET_VERSION=SHAREPOINT_API_KEY_SECRET_VERSION
TENANT_ID=SHAREPOINT_TENANT_ID
SITE_NAME=SHAREPOINT_SITE_NAME
FOLDER_PATH=SHAREPOINT_FOLDER_PATH
DRIVE_NAME=SHAREPOINT_DRIVE_NAME

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
https://${ ENDPOINT }/v1beta1/projects/${ PROJECT_ID }/locations/REGION>/ragCorpora/${ RAG_CORPUS_ID }/ragFiles:import \
-d '{
  "import_rag_files_config": {
    "sharePointSources": {
      "sharePointSource": [{
        "clientId": "'"${ CLIENT_ID }"'",
        "apiKeyConfig": {
          "apiKeySecretVersion": "'"${ API_KEY_SECRET_VERSION }"'"
        },
        "tenantId": "'"${ TENANT_ID }"'",
        "sharepointSiteName": "'"${ SITE_NAME }"'",
        "sharepointFolderPath": "'"${ FOLDER_PATH }"'",
        "driveName": "'"${ DRIVE_NAME }"'"
      }]
    }
  }
}'

    from vertexai.preview import rag
    from vertexai.preview.rag.utils import resources

    CLIENT_ID="SHAREPOINT_CLIENT_ID"
    API_KEY_SECRET_VERSION="SHAREPOINT_API_KEY_SECRET_VERSION"
    TENANT_ID="SHAREPOINT_TENANT_ID"
    SITE_NAME="SHAREPOINT_SITE_NAME"
    FOLDER_PATH="SHAREPOINT_FOLDER_PATH"
    DRIVE_NAME="SHAREPOINT_DRIVE_NAME"

    # SharePoint Example.
    source = resources.SharePointSources(
        share_point_sources=[
            resources.SharePointSource(
                client_id=CLIENT_ID,
                client_secret=API_KEY_SECRET_VERSION,
                tenant_id=TENANT_ID,
                sharepoint_site_name=SITE_NAME,
                folder_path=FOLDER_PATH,
                drive_id=DRIVE_ID,
            )
        ]
    )

    response = rag.import_files(
        corpus_name="projects/my-project/locations/REGION/ragCorpora/my-corpus-1",
        source=source,
        chunk_size=512,
        chunk_overlap=100,
    )

Langkah berikutnya

• Pilihan database vektor di Mesin RAG Vertex AI