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Installation

pip install "rail-score-sdk[google]"

Utilisation

import asyncio
from rail_score_sdk.integrations import RAILGemini

async def main():
    client = RAILGemini(
        google_api_key="AIza...",
        rail_api_key="YOUR_RAIL_API_KEY",
        rail_threshold=7.0,
        rail_policy="regenerate",
        rail_mode="basic",
    )

    response = await client.generate_content(
        model="gemini-1.5-pro",
        contents="Expliquez les risques de biais algorithmique dans le recrutement.",
    )

    print(f"Contenu: {response.content}")
    print(f"RAIL Score: {response.rail_score}/10")
    print(f"Seuil atteint: {response.threshold_met}")
    print(f"A été régénéré: {response.was_regenerated}")

asyncio.run(main())

Vertex AI

Pour utiliser Gemini via Vertex AI au lieu de Google AI Studio, passez use_vertex=True :
from rail_score_sdk.integrations import RAILGemini

client = RAILGemini(
    use_vertex=True,
    gcp_project="your-gcp-project-id",
    gcp_region="us-central1",
    rail_api_key="YOUR_RAIL_API_KEY",
    rail_threshold=7.0,
)

response = await client.generate_content(
    model="gemini-1.5-pro",
    contents="...",
)
Vertex AI utilise les informations d’identification par défaut de l’application. Exécutez gcloud auth application-default login ou définissez GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS sur votre fichier de clé de compte de service.

Options de configuration

ParamètreTypePar défautDescription
google_api_keystrClé API de Google AI Studio (non nécessaire lorsque use_vertex=True)
rail_api_keystrVotre clé API RAIL
rail_thresholdfloatNoneBloquer ou régénérer en dessous de ce score
rail_policystr"log_only""log_only" | "block" | "regenerate"
rail_modestr"basic""basic" | "deep"
use_vertexboolFalsePasser par Vertex AI au lieu de Google AI Studio
gcp_projectstrID de projet GCP (nécessaire lorsque use_vertex=True)
gcp_regionstr"us-central1"Région Vertex AI
Passez rail_skip=True à generate_content() pour contourner l’évaluation RAIL pour un seul appel.

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