ADK용 지식 엔진 도구

ADK에서 지원Python v0.1.0Java v0.2.0

vertex_ai_rag_retrieval 도구를 사용하면 에이전트가 개인 데이터를 수행할 수 있습니다. 지식 엔진을 사용하여 검색합니다.

Knowledge Engine으로 Grounding을 사용할 경우 RAG Corpus를 준비해야 합니다. 미리. RAG ADK agent sample를 참조하십시오 또는 Knowledge Engine page 설정을 위해.

경고: 에이전트당 단일 도구 제한

이 도구는 에이전트 인스턴스 내에서 자체적으로만 사용할 수 있습니다. 이 제한 사항 및 해결 방법에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요. Limitations for ADK tools.

Python

# Copyright 2025 Google LLC
#
# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
# you may not use this file except in compliance with the License.
# You may obtain a copy of the License at
#
#     http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.

import os

from google.adk.agents import Agent
from google.adk.tools.retrieval.vertex_ai_rag_retrieval import VertexAiRagRetrieval
from vertexai.preview import rag

from dotenv import load_dotenv
from .prompts import return_instructions_root

load_dotenv()

ask_vertex_retrieval = VertexAiRagRetrieval(
    name="retrieve_rag_documentation",
    description=(
        "Use this tool to retrieve documentation and reference materials for the question from the RAG corpus,"
    ),
    rag_resources=[
        rag.RagResource(
            # please fill in your own rag corpus
            # here is a sample rag corpus for testing purpose
            # e.g. projects/123/locations/us-central1/ragCorpora/456
            rag_corpus=os.environ.get("RAG_CORPUS")
        )
    ],
    similarity_top_k=10,
    vector_distance_threshold=0.6,
)

root_agent = Agent(
    model="gemini-2.0-flash-001",
    name="ask_rag_agent",
    instruction=return_instructions_root(),
    tools=[
        ask_vertex_retrieval,
    ],
)