dependencies/vertexai.py eagerly imports the deprecated vertexai.preview.rag, so every evaluation import warns
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Bewertung
- Schwierigkeit
- 2/5
- Geschätzter Aufwand
- 1-3 Stunden
- Anfängerfreundlichkeit
- 74/100
Rechercherichtung
Lies src/google/adk/dependencies/vertexai.py und überprüfe die Importe auf Modulebene. Untersuche anschließend evaluation/vertex_ai_eval_facade.py und tools/retrieval/vertex_ai_rag_retrieval.py, um zu verstehen, welcher Code RAG benötigt. Führe den Reproduktionsbefehl mit als Fehler behandelten Warnungen aus. Fertig ist es, wenn das Importieren der Evaluation-Fassade keine Ausnahme mehr auslöst und keine RAG-Veraltungswarnung mehr ausgibt, während die RAG-Funktionalität weiterhin verfügbar ist.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Beschreibung
Required Information
Describe the Bug:
google/adk/dependencies/vertexai.py imports vertexai.preview.rag at module level. Since google-cloud-aiplatform deprecated that module, the import emits a UserWarning on load. Every ADK module that imports anything from ..dependencies.vertexai therefore triggers it, even when it only needs vertexai itself. That includes evaluation/vertex_ai_eval_facade.py:29 (from ..dependencies.vertexai import vertexai) and the other evaluation modules. As a result, every AgentEvaluator / adk eval run prints the deprecation warning, although no RAG code is used. Under -W error::UserWarning (or filterwarnings = error in pytest) the import fails.
The code is unchanged on main (d4e092e997): src/google/adk/dependencies/vertexai.py:19 still reads from vertexai.preview import rag as rag.
Steps to Reproduce:
pip install "google-adk[eval]==2.11.0" "google-cloud-aiplatform==1.163.0".python -W error::UserWarning -c "import google.adk.evaluation.vertex_ai_eval_facade"
Expected Behavior:
Importing ADK's evaluation modules emits no deprecation warning for a module they do not use. The RAG import should happen only where RAG is used (tools/retrieval/vertex_ai_rag_retrieval.py already imports it only under TYPE_CHECKING, line 35, and inside the call, line 103), or move to the replacement client.
Observed Behavior:
File ".../google/adk/evaluation/vertex_ai_eval_facade.py", line 29, in <module>
File ".../google/adk/dependencies/vertexai.py", line 19, in <module>
File ".../vertexai/preview/rag/__init__.py", line 186, in <module>
UserWarning: The `vertexai.preview.rag` module is deprecated and will be removed in a future version. Please migrate to the `agentplatform` client. For example:
import agentplatform
client = agentplatform.Client(project="your-project", location="us-central1")
client.rag.create_corpus(...)
Without -W error, the same warning appears in pytest's warnings summary of every evaluation test.
Environment Details:
- ADK Library Version: 2.11.0 (code identical on
maind4e092e997) - Desktop OS: macOS 27.2
- Python Version: 3.12.8
Model Information:
- Are you using LiteLLM: No
- Which model is being used: N/A (import-time behaviour)
Optional Information
Regression:
The ADK code is not new. The warning appears with google-cloud-aiplatform 1.163.0, which deprecates vertexai.preview.rag. Once that module is removed, the import in dependencies/vertexai.py would fail outright, taking the evaluation modules with it.
Possible fix:
Drop the eager from vertexai.preview import rag from dependencies/vertexai.py. Let the RAG retrieval tool import vertexai.preview.rag inside the call, where it already defers the import, or migrate it to the agentplatform client the deprecation message names. example_stores, imported the same way, emits no warning today.
- Vorherrschende Sprache
- Python
- Sterne
- 21.8k
- Forks
- 4.1k
- Ø Merge
- 3 T. 39 Min.
- Gemergte PRs (30 T.)
- 7
Entwicklungsumgebung
- Kein Dockerfile und keine Docker-Compose-Datei
- Hat eine Pull-Request-Vorlage
- Beitragsleitfaden lesen
Erste Schritte
- Lesen Sie das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreiben Sie ins Issue, dass Sie es übernehmen — das erspart doppelte Arbeit.
- Forken Sie das Repository und arbeiten Sie in einem Branch.
- Öffnen Sie einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
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