О чём урок
Большинству реальных ассистентов одновременно требуются два вида знаний: частные знания, содержащиеся в ваших собственных документах, и публичные знания, доступные в открытом вебе и меняющиеся ежедневно. Gemini предлагает инструмент для "заземления" (grounding) для каждого из них: File Search — это управляемый RAG инструмент. Вы загружаете документы в хранилище, и Gemini извлекает соответствующие chunks во время генерации. Google Search grounding подключает модель к свежей, общедоступной информации из веба. Этот notebook демонстрирует два способа объединения их в единый гибридный pipeline: Детерминированная маршрутизация с откатом — вы сначала запрашиваете File Search, анализируете полученный результат и только в случае, если ваши документы не могут ответить на вопрос, переходите к Google Search. Вы сохраняете полный контроль над решением о маршрутизации, что делает его проверяемым и легко объяснимым. Нативная маршрутизация с несколькими инструментами — вы передаете оба инструмента в одном запросе и позволяете Gemini выбрать подходящий или объединить оба в одном ответе. Попутно вы будете извлекать grounding_metadata из каждого ответа, чтобы показать пользователю, из какого именно document chunk или веб-страницы был получен ответ. Примечание: Этот notebook использует API generateContent, а не более новый Interactions API, поскольку grounding_metadata (цитаты, от которых зависит гибридная маршрутизация) возвращается в ответах generateContent. Сами определения инструментов одинаковы в обоих API. Установите Python SDK google-genai. Чтобы запустить следующую cell, ваш API key должен быть сохранен в Colab Secret с именем GEMINI_API_KEY. Если у вас еще нет API key или вы не знаете, как создать Colab Secret, см. Authentication для пошагового руководства. Важно: File Search связывает загруженные документы с cloud project вашего API key, поэтому ваш API key также предоставляет доступ ко всему, что вы загрузили. Храните его в секрете и следуйте лучшим практикам Google по использованию API key. Инструменты grounding поддерживаются во всем текущем семействе моделей Gemini. Выберите ту, которую вы хотите использовать в этом руководстве.
План урока
- Установка зависимостей
- Настройка вашего API key
- Выбор модели
- Создание образца документа
- Создание хранилища File Search и загрузка документа
- Чтение цитат из ответа
- Шаблон 1: Детерминированная маршрутизация с откатом
- Вопрос 1: ответят ваши документы
Урок входит в полный доступ. Полный текст и видео открываются после оплаты. Первые уроки каждого курса бесплатны.