探索Google Cloud Vertex AI Search：构建强大的RAG应用程序

hrsxykujhk
105 阅读3分钟

探索Google Cloud Vertex AI Search：构建强大的RAG应用程序

引言

在当今数据驱动的世界中，高效的信息检索至关重要。Google Cloud Vertex AI Search结合了机器学习和信息检索技术，提供了一种强大的解决方案来处理复杂的数据查询。在这篇文章中，我们将探讨如何使用Vertex AI Search和PaLM 2 for Chat构建一个RAG（检索增强生成）应用程序，以便从文档中获取答案。

主要内容

环境设置

在开始之前，请确保您已通过Vertex AI Search完成身份验证。可以参考身份验证指南进行设置。之后，您需要创建以下组件：

  1. 搜索应用程序：利用Vertex AI Search来查询信息。
  2. 数据存储：用于保存和管理文档。
  3. 数据集：我们推荐使用字母表收益报告作为测试数据集，该数据也可以在gs://cloud-samples-data/gen-app-builder/search/alphabet-investor-pdfs找到。

在开始之前，请设置以下环境变量：

export GOOGLE_CLOUD_PROJECT_ID=<Your Google Cloud Project ID>
export DATA_STORE_ID=<Data store ID in Vertex AI Search>
export MODEL_TYPE=<Model type for Vertex AI Search>

使用方法

要使用这个模板，首先需要安装LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

然后，创建一个新的LangChain项目并安装该包：

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

并在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")

配置LangSmith（可选）

LangSmith可帮助我们跟踪、监控和调试LangChain应用程序。您可以在LangSmith官网注册。如果没有访问权限，可以跳过此部分。

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

代码示例

以下是一个完整的代码示例，用于启动LangServe实例：

langchain serve

这将在本地启动一个运行在http://localhost:8000的FastAPI应用程序。您可以在http://127.0.0.1:8000/docs查看所有模板，并在http://127.0.0.1:8000/rag-google-cloud-vertexai-search/playground访问操场。

使用代码访问模板：

from langserve.client import RemoteRunnable

runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-google-cloud-vertexai-search")
# 使用API代理服务提高访问稳定性

常见问题和解决方案

为什么我的API请求反应迟缓？

在某些地区，网络限制可能影响API的访问速度。建议使用API代理服务来提高访问稳定性。

如何处理数据存储的权限问题？

请确保您的Google Cloud项目中已配置正确的权限，以便访问Vertex AI Search的数据存储。

总结和进一步学习资源

通过本文，我们探讨了如何使用Google Cloud Vertex AI Search构建一个RAG应用程序。这个过程不仅提高了信息检索的效率，还为构建更智能的聊天应用奠定了基础。如需进一步学习，您可以访问以下资源：

参考资料

  1. Google Vertex AI 文档
  2. LangChain 文档
  3. FastAPI 文档

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