Vertex AI RAG Engine 的检索和生成输出

本页介绍了 Vertex AI RAG Engine 输出的各个字段。

retrieveContexts

本部分介绍了 retrieveContexts API 中定义的每个字段，并在示例代码中使用这些字段。

字段

字段名称 说明
source_uri 原始源文件在导入 RAG 之前。如果文件是从 Cloud Storage 或 Google 云端硬盘导入的，source_uri 是 Cloud Storage 或云端硬盘中的原始文件 URI。如果文件已上传，source_uri 是文件的显示名称。
source_display_name 文件的显示名称。
text 与查询相关的文本块。
score 查询与文本块之间的相似度或距离。相似性或距离取决于您选择的 vectorDB。对于 ragManagedDB，得分为 COSINE_DISTANCE。

示例输出

此代码示例演示了如何使用这些字段生成示例输出。

contexts {     source_uri: "gs://sample_folder/hello_world.txt"     source_display_name: "hello_world.txt"     text: "Hello World!"     score: 0.60545359030757784   }

generateContent

您可以在响应正文中找到为 generateContent API 定义的大多数字段。

字段

本部分介绍了 generateContent API 的 grounding_metadata 部分中定义的每个字段，并在示例代码中使用这些字段。

字段名称 说明
text Gemini 生成的回答。
grounding_chunks Vertex AI RAG Engine 返回的块。
retrieved_context 一个重复字段，可以包含零个或多个用于为生成的内容提供依据的区块。
  • uri
  • source_uri 用于指定数据的原始存储位置。
  • title
  • source_display_name 是原始文件的文件名或显示名称。
  • text
  • 文本块用于为 Gemini 回答提供依据。
grounding_supports 生成的内容与基准数据块之间的关系。这是重复字段。每个 grounding_supports 字段都显示生成的上下文的一个文本片段与 RAG 检索的一个或多个文本块之间的关系。
segment 生成文本的锚定文本片段。
  • start_index
  • 锚定文本的第一个索引。如果缺少 start_index，则 start_index 为 0。
  • end_index
  • 锚定文本的最后一个索引。
  • text
  • 基于事实的文本。
grounding_chunk_indices 用于将文本段落锚定到文本内容中的某个位置的代码块。可以使用多个代码段来对文本进行锚定。索引从 0 开始，它表示 grounding_chunks 字段中的第一个分块。地面位于整个区块上。未指定用于对响应进行归因的块的部分。
confidence_scores 用于在给定分块上对文本进行归因的得分。得分最高可达 1，得分越高，置信度就越高。每个得分都与每个 grounding_chunk_indices 匹配。输出中仅包含置信度分数至少为 0.6 的块。

示例输出

此代码示例演示了如何使用这些字段生成示例输出。

candidates {   content {     role: "model"     parts {       text: "The rectangle is red and the background is white. The rectangle appears to be on some type of document editing software. \n"     }   }   grounding_metadata {     grounding_chunks {       retrieved_context {         uri: "a.txt"         title: "a.txt"         text: "Okay ,  I  see  a  red  rectangle  on  a  white  background .  It looks like it\'s on some sort of document editing software. It has those small squares and circles around it, indicating that it\'s a selected object ."       }     }     grounding_chunks {       retrieved_context {         uri: "b.txt"         title: "b.txt"         text: "The  video  is  identical  to  the  last  time  I  described  it .  It shows a blue rectangle on a white background."       }     }     grounding_chunks {       retrieved_context {         uri: "c.txt"         title: "c.txt"         text: "Okay ,  I  remember  the  rectangle  was  blue  in  the  past  session . Now it is red.\n The  red  rectangle  is  still  there .  It \' s  still  in  the same position on the white background, with the same handles around it. Nothing new is visible since last time.\n You \' re  welcome .  The  red  rectangle  is  still  the  only  thing visible."       }     }     grounding_supports {       segment {         end_index: 49         text: "The rectangle is red and the background is white."       }       grounding_chunk_indices: 2       grounding_chunk_indices: 0       confidence_scores: 0.958192229       confidence_scores: 0.992316723     }     grounding_supports {       segment {         start_index: 50         end_index: 120         text: "The rectangle appears to be on some type of document editing software."       }       grounding_chunk_indices: 0       confidence_scores: 0.98374176     }   } }

后续步骤