Модуль google.cloud.gcp_vertexai_rag_engine_config — создание ресурса GCP VertexAI.RagEngineConfig
Примечание
Этот модуль входит в коллекцию google.cloud (версия 1.13.0).
Возможно, эта коллекция уже установлена, если вы используете пакет ansible. Она не входит в ansible-core. Чтобы проверить, установлена ли она, выполните ansible-galaxy collection list.
Для установки используйте: ansible-galaxy collection install google.cloud. Для использования этого модуля необходимы дополнительные требования; подробности см. в разделе Требования.
Чтобы использовать модуль в плейбуке, укажите: google.cloud.gcp_vertexai_rag_engine_config.
Краткое описание
- Vertex AI RAG Engine позволяет масштабировать экземпляр RagManagedDb в соответствии с требованиями к использованию и производительности, выбирая один из двух уровней. Кроме того, при необходимости можно удалить данные Vertex AI RAG Engine, выбрав третий уровень. Уровень — это параметр на уровне проекта, доступный в ресурсе RagEngineConfig, который влияет на все корпуса RAG, использующие RagManagedDb. В RagEngineConfig доступны следующие уровни: Basic, Scaled и Unprovisioned.
Требования
На узле, на котором выполняется этот модуль, необходимы следующие компоненты.
- python >= 3.8
- requests >= 2.18.4
- google-auth >= 2.25.1
Параметры
Параметр | Комментарии |
|---|---|
access_token string | Токен доступа, используемый для аутентификации. |
auth_kind string / обязательный | Тип используемых учетных данных. Варианты:
|
env_type string | Указывает, в какой среде Ansible выполняется этот модуль. Не задавайте этот параметр, если не знаете, что делаете. Этот параметр изменяет только строку User Agent для всех запросов к API. |
project string | Проект Google Cloud Platform, который будет использоваться. |
rag_managed_db_config string | Конфигурация RagManagedDb, используемой RagEngine. Уровень Basic — экономичный уровень с низкой вычислительной нагрузкой, подходящий для следующих случаев: эксперименты с RagManagedDb, небольшой объем данных, рабочие нагрузки, нечувствительные к задержкам, использование RAG Engine только с внешними векторными базами данных. ПРИМЕЧАНИЕ. Это уровень по умолчанию, если явно не выбран другой. Уровень Scaled обеспечивает производительность промышленного уровня и функцию автоматического масштабирования. Он подходит клиентам с большим объемом данных или рабочими нагрузками, чувствительными к производительности. Уровень Unprovisioned отключает службу RAG Engine и удаляет все данные, хранящиеся в этой службе. При этом выставление счетов за службу будет прекращено. ПРИМЕЧАНИЕ. Удаленные данные восстановить нельзя. Чтобы снова использовать RAG Engine, необходимо изменить уровень, вызвав API UpdateRagEngineConfig. ПРИМЕЧАНИЕ. Установка значения Unprovisioned равносильна state=absent. Варианты:
|
region string | Регион RagEngineConfig. Например, us-central1. |
scopes list / элементы=string | Массив используемых областей действия. |
service_account_contents jsonarg | Содержимое JSON-файла учетной записи службы в виде словаря или строки JSON, представляющей его. |
service_account_email string | Необязательный адрес электронной почты учетной записи службы, если выбрано значение machineaccount и пользователь не хочет использовать адрес электронной почты по умолчанию. |
service_account_file path | Путь к JSON-файлу учетной записи службы, если в качестве типа выбрано serviceaccount. |
state string | Должен ли ресурс существовать в GCP. Варианты:
|
Примечания
Примечание
- Справочник API: https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/reference/rest/v1/RagEngineConfig
- Официальное руководство по документации: https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/rag-engine/understanding-ragmanageddb
- Для аутентификации можно задать auth_kind с помощью переменной среды
GCP_AUTH_KIND. - Для аутентификации можно задать service_account_file с помощью переменной среды
GCP_SERVICE_ACCOUNT_FILE. - Для аутентификации можно задать service_account_contents с помощью переменной среды
GCP_SERVICE_ACCOUNT_CONTENTS. - Для аутентификации можно задать service_account_email с помощью переменной среды
GCP_SERVICE_ACCOUNT_EMAIL. - Для аутентификации можно задать access_token с помощью переменной среды
GCP_ACCESS_TOKEN. - Для аутентификации можно задать scopes с помощью переменной среды
GCP_SCOPES. - Значения переменных среды используются только в том случае, если значения не заданы в плейбуке.
- Параметры
service_account_email,service_account_file,service_account_fileиaccess_tokenявляются взаимоисключающими.
Примеры
- name: Create Basic RAG Engine Config
google.cloud.gcp_vertexai_rag_engine_config:
state: present
rag_managed_config: basic
region: us-central1
project: "{{ gcp_project }}"
auth_kind: "{{ gcp_cred_kind }}"
service_account_file: "{{ gcp_cred_file }}"
################################################################################
- name: Create Scaled RAG Engine Config
google.cloud.gcp_vertexai_rag_engine_config:
state: present
rag_managed_config: scaled
region: us-central1
project: "{{ gcp_project }}"
auth_kind: "{{ gcp_cred_kind }}"
service_account_file: "{{ gcp_cred_file }}"
################################################################################
- name: Create Scaled RAG Engine Config
google.cloud.gcp_vertexai_rag_engine_config:
state: absent
rag_managed_config: unprovisioned
region: us-central1
project: "{{ gcp_project }}"
auth_kind: "{{ gcp_cred_kind }}"
service_account_file: "{{ gcp_cred_file }}"
Возвращаемые значения
Общие возвращаемые значения описаны здесь; ниже перечислены поля, уникальные для этого модуля:
Ключ | Описание |
|---|---|
changed boolean | Был ли изменен ресурс. Возвращается: всегда |
name string | Имя ресурса Dataset. Это значение задается Google. Возвращается: при успешном выполнении |
state string | Текущее состояние ресурса. Возвращается: всегда |
Ссылки на коллекцию
© 2012–2018 Michael DeHaan
© 2018–2025 Red Hat, Inc.
Licensed under the GNU General Public License version 3.
https://docs.ansible.com/projects/ansible/latest/collections/google/cloud/gcp_vertexai_rag_engine_config_module.html