利用Google Cloud Vertex AI进行高效文档检索：构建RAG应用程序指南

在现代信息时代，如何高效地检索和利用大量文档的数据成为了每个企业的挑战。Google的Vertex AI Search结合了先进的机器学习技术和强大的检索能力，为开发者提供了一个强大的工具。本篇文章将带您了解如何使用Google Vertex AI和PaLM 2打造高效的文档检索应用。

引言

本文旨在介绍如何利用Google Vertex AI Search构建Retrieval-Augmented Generation (RAG) 应用程序。RAG是一种结合信息检索和生成模型的方法，能够根据存档文档回答用户的问题，提升搜索体验。我们将使用一个现成的模板 rag-google-cloud-vertexai-search 来进行构建。

主要内容

环境设置

在开始使用模板之前，请确保已经通过Vertex AI Search进行身份验证。您可能需要：

创建一个搜索应用。
创建一个数据存储。
准备一个适合测试的数据集，例如Alphabet的收益报告。

要设置环境变量：

export GOOGLE_CLOUD_PROJECT_ID=<your-google-cloud-project-id>
export DATA_STORE_ID=<your-data-store-id>
export MODEL_TYPE=<your-model-type>

利用LangChain进行项目创建

要使用以上包，首先需要安装LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

然后创建一个新的LangChain项目：

langchain app new my-app --package rag-google-cloud-vertexai-search

或者在已有项目中添加：

langchain app add rag-google-cloud-vertexai-search

在服务器中配置检索链

在服务器中添加以下代码：

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")

可选：配置LangSmith进行应用监控

如果您选择使用LangSmith来跟踪和调试LangChain应用，您可以执行以下配置：

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

代码示例

以下是如何访问已经部署在本地的API服务的简单示例：

from langserve.client import RemoteRunnable

# 创建可运行对象，连接到本地的API服务
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-google-cloud-vertexai-search")