使用Google Cloud Vertex AI Search 构建智能文档问答系统
在当今信息爆炸的时代，快速获取准确的信息变得至关重要。Google Vertex AI Search是一种利用机器学习技术驱动的搜索服务，结合PaLM 2 for Chat (chat-bison)，可以帮助实现高效的文档检索问答系统。本篇文章将带您一步步构建这样的系统，并提供实用的代码示例。
引言
随着企业文档量的增加，如何快速、准确地从大量数据中获取所需的信息成为一大挑战。借助Google Vertex AI Search和PaLM 2，我们可以构建一个智能的文档问答系统，提高信息检索的效率。
环境设置
在开始使用该模板前，请确保您已经通过Vertex AI Search进行了身份验证。关于身份验证的详细指南，请参见这里.
此外，您需要创建以下内容：
- 一个搜索应用
- 一个数据存储
- 一套合适的测试数据集（例如Alphabet Earnings Reports），可从这里下载。
设置以下环境变量：
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT_ID=<您的Google云项目ID>
export DATA_STORE_ID=<数据存储ID，位于数据存储详细信息页面中>
export MODEL_TYPE=<Vertex AI Search的模型类型>
使用指南
确保您已安装LangChain CLI：
pip install -U langchain-cli
创建一个新的LangChain项目并安装此包：
langchain app new my-app --package rag-google-cloud-vertexai-search
或者将其添加到现有项目中：
langchain app add rag-google-cloud-vertexai-search
在server.py文件中添加如下代码：
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")
代码示例
以下是一个完整的代码示例，展示如何启动一个本地服务器并访问API服务：
from langserve.client import RemoteRunnable
# 创建可远程调用对象，使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-google-cloud-vertexai-search")
常见问题和解决方案
- 网络访问问题：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务来提高访问的稳定性。
- 数据存储配置错误：确保
DATA_STORE_ID正确无误，并与Vertex AI Search控制台中的信息一致。
总结和进一步学习资源
通过整合Google Vertex AI Search和LangChain，您可以快速构建一个智能问答系统，提升信息检索效率。您可以进一步探索以下资源以深化学习：
参考资料
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