引言
在现代企业中，信息的获取和处理变得至关重要。Google提供的Vertex AI Search是一个强大的工具，它可以帮助组织快速构建基于生成式AI的搜索引擎，以满足客户和员工的需求。与传统的关键词搜索技术不同，Vertex AI Search凭借其深厚的自然语言处理和机器学习技术背景，提供更为相关的搜索结果。本篇文章将介绍如何配置和使用Vertex AI Search，帮助您轻松集成这一强大工具。
主要内容
什么是Google Vertex AI Search
Vertex AI Search是Google Cloud的机器学习平台的一部分，它整合了Google在搜索技术上的丰富经验。其强大的语义搜索能力能够通过理解用户查询的意图和内容之间的关系，提供更精准的搜索结果。
如何设置Vertex AI Search
使用Vertex AI Search需要先在Google Cloud上进行基本的项目和数据存储配置，具体步骤如下：
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安装必要的软件包：
%pip install -qU langchain-google-community google-cloud-discoveryengine这些包用于在Python中使用Vertex AI Search Retriever。
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配置Google Cloud项目：
- 创建一个Google Cloud项目。
- 在云控制台中创建一个非结构化数据存储库，并使用示例PDF文档进行填充。
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设置API访问凭据：
确保在开发环境中正确配置应用程序默认凭据，以便程序化地访问Vertex AI Search API。
使用Vertex AI Search Retriever
Vertex AI Search Retriever通过Python客户端库访问Search Service API。以下是Retriever的一些关键配置参数：
- project_id: Google Cloud项目的ID。
- location_id: 数据存储的位置（例如：us、eu）。
- data_store_id: 要使用的数据存储的ID。
代码示例
from langchain_google_community import VertexAISearchRetriever
PROJECT_ID = "<YOUR PROJECT ID>" # 替换为您的项目ID
LOCATION_ID = "<YOUR LOCATION>" # 替换为数据存储位置
DATA_STORE_ID = "<YOUR DATA STORE ID>" # 替换为数据存储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) # 使用API代理服务提高访问稳定性
for doc in result:
print(doc)
常见问题和解决方案
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访问延迟和失败：对于某些地区，由于网络限制，访问Google Cloud API可能会遇到延迟或失败的问题。可以考虑使用API代理服务来解决这个问题，提高访问的稳定性和速度。
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认证问题：确保您遵循Google Cloud提供的指南正确设置应用程序默认凭据，避免认证失败。
总结和进一步学习资源
通过Google Vertex AI Search，您可以构建功能强大的搜索引擎，改善客户和员工的信息获取体验。本文介绍了基础配置和使用方法，鼓励您探索更多高级功能，如多回合搜索和复杂数据集成。
想要深入了解，可以参考以下资源：
参考资料
- Google Cloud Vertex AI Search 官方文档
- Langchain Google Community 文档
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