高效构建智能问答系统：利用Google Cloud Vertex AI和LangChain

用户838128610330
81 阅读3分钟

引言

在现代应用程序中，智能搜索和问答系统已经成为一个关键的功能。Google Cloud Vertex AI Search是一项强大的机器学习驱动的搜索服务，结合PaLM 2 for Chat的功能，可以用于创建高效的检索增强生成（RAG）应用。本文将指导你如何结合Vertex AI Search和LangChain框架，构建一个智能问答系统。

主要内容

1. 环境设置

在开始之前，请确保你已通过Vertex AI Search进行了身份验证。以下是基本的设置步骤：

  1. Google Cloud 项目设置：确保你已经在Google Cloud上创建了一个项目，并启用了Vertex AI Search。
  2. 创建搜索应用和数据存储：
    • 创建你的搜索应用程序。
    • 设置一个数据存储，推荐使用Alphabet Earnings Reports数据集，具体存储路径可通过gs://cloud-samples-data/gen-app-builder/search/alphabet-investor-pdfs访问。
  3. 设置环境变量： 
    export GOOGLE_CLOUD_PROJECT_ID=your-google-cloud-project-id
export DATA_STORE_ID=your-data-store-id
export MODEL_TYPE=your-model-type

2. 配置LangChain项目

安装LangChain CLI

确保系统安装了LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

创建和配置LangChain应用

创建一个新的LangChain项目：

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

或者添加到现有项目中：

langchain app add rag-google-cloud-vertexai-search

在你的 server.py 文件中添加以下代码：

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")

3. 可选配置：LangSmith

LangSmith 是一个追踪、监控和调试LangChain应用的工具。你可以选择注册并配置LangSmith。

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

4. 启动LangServe实例

在项目目录中启动LangServe实例：

langchain serve

这将在本地启动一个FastAPI应用，服务地址为 http://localhost:8000。你可以在 http://127.0.0.1:8000/docs 查看所有模板。

代码示例

以下是一个如何在代码中使用此模板的示例：

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")

# 比如, 提问和获取答案的过程
response = runnable.run({"query": "What were the key takeaways from the latest Alphabet earnings report?"})
print(response)

常见问题和解决方案

  1. 无法连接到Vertex AI Search：请检查网络连接和代理服务设置，尤其是在某些地区，API访问可能受到限制。
  2. 数据存储未找到：验证DATA_STORE_ID是否正确配置，并确保数据存储在Google Cloud中可访问。

总结和进一步学习资源

本文介绍了如何使用Google Cloud Vertex AI和LangChain创建一个智能的RAG应用。你可以进一步阅读以下资源，以增强对该技术的理解：

参考资料

如果这篇文章对你有帮助，欢迎点赞并关注我的博客。您的支持是我持续创作的动力！

---END---

avatar
文章
阅读
粉丝