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Entwicklung von RAG-fähigen generativen KI-Anwendungen auf Google Cloud

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Dieses Dokument skizziert eine Referenzarchitektur für die Gestaltung der Infrastruktur zur Ausführung generativer KI-Anwendungen mit retrieval-augmentierter Generierung (RAG) auf Google Cloud. Es beschreibt die beteiligten Komponenten, einschließlich Datenaufnahme, Bereitstellung und Qualitätsbewertungssysteme, und hebt die Verwendung verschiedener Google Cloud-Produkte wie Vertex AI, Cloud Run und BigQuery hervor. Das Dokument richtet sich an Entwickler und Cloud-Architekten mit grundlegenden Kenntnissen in KI und maschinellem Lernen.
  • Hauptpunkte
  • einzigartige Erkenntnisse
  • praktische Anwendungen
  • Schlüsselthemen
  • wichtige Einsichten
  • Lernergebnisse

  • • Hauptpunkte

    • 1
      Umfassende Aufschlüsselung der RAG-Architekturkomponenten
    • 2
      Klare Diagramme, die die Systeminteraktionen veranschaulichen
    • 3
      Praktische Anwendungsfälle, die reale Anwendungen demonstrieren

  • • einzigartige Erkenntnisse

    • 1
      Integration verschiedener Google Cloud-Produkte für optimierte Leistung
    • 2
      Detaillierte Schritte für Datenaufnahme- und Verarbeitungsabläufe

  • • praktische Anwendungen

    • Der Artikel bietet einen praktischen Rahmen für Entwickler zur Implementierung von RAG-fähigen generativen KI-Anwendungen und verbessert ihr Verständnis von Cloud-Architektur und KI-Integration.

  • • Schlüsselthemen

    • 1
      RAG-Architekturkomponenten
    • 2
      Integration von Google Cloud-Produkten
    • 3
      Qualitätsbewertung in KI-Anwendungen

  • • wichtige Einsichten

    • 1
      Tiefgehende Erkundung der RAG-Fähigkeiten
    • 2
      Verwendung von realen Beispielen zur Veranschaulichung von Konzepten
    • 3
      Fokus auf Sicherheit, Zuverlässigkeit und Kostenoptimierung in der Cloud-Architektur

  • • Lernergebnisse

    • 1
      Verstehen der Komponenten einer RAG-fähigen generativen KI-Anwendung
    • 2
      Erlernen, wie verschiedene Google Cloud-Produkte für KI-Anwendungen integriert werden können
    • 3
      Einblicke in reale Anwendungen und Anwendungsfälle von RAG gewinnen
Beispiele
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Codebeispiele
Visualisierungen
Grundlagen
fortgeschrittene Inhalte
praktische Tipps
beste Praktiken

“ Einführung in RAG-fähige generative KI

Die retrieval-augmentierte Generierung (RAG) verbessert die Fähigkeiten generativer KI-Anwendungen, indem externe Daten in den Prozess der Antwortgenerierung integriert werden. Dieses Dokument dient als Leitfaden für Entwickler und Cloud-Architekten zur Gestaltung von RAG-fähigen Anwendungen mit Google Cloud.

“ Überblick über die Architektur

Die Architektur einer RAG-fähigen generativen KI-Anwendung auf Google Cloud besteht aus miteinander verbundenen Komponenten, die die Datenaufnahme, -verarbeitung und -antwortgenerierung erleichtern. Zu den Schlüsselkomponenten gehören das Datenaufnahme-Subsystem, das Bereitstellungs-Subsystem und das Qualitätsbewertungs-Subsystem.

“ Datenaufnahme-Subsystem

Das Datenaufnahme-Subsystem ist verantwortlich für die Vorbereitung und Verarbeitung externer Daten, um RAG-Funktionen zu ermöglichen. Es nimmt Daten aus verschiedenen Quellen auf, einschließlich Dateien und Datenbanken, und bereitet sie für die weitere Verarbeitung mit Tools wie Document AI und Vertex AI vor.

“ Bereitstellungs-Subsystem

Das Bereitstellungs-Subsystem verwaltet die Interaktion zwischen Benutzern und der generativen KI-Anwendung. Es wandelt Benutzeranfragen in Embeddings um, führt semantische Suchen durch und generiert kontextualisierte Eingabeaufforderungen für den LLM-Inferenz-Stack, um relevante Antworten sicherzustellen.

“ Qualitätsbewertungs-Subsystem

Dieses Subsystem bewertet die Qualität der vom Bereitstellungs-Subsystem generierten Antworten. Es verwendet Cloud Run-Jobs, um Antworten anhand vordefinierter Metriken zu bewerten und speichert die Bewertungsergebnisse für zukünftige Analysen.

“ Verwendete Google Cloud-Produkte

Die Architektur nutzt mehrere Google Cloud-Produkte, darunter Vertex AI für das Training und die Bereitstellung von Modellen, Cloud Run für serverloses Computing, BigQuery für Datenanalysen und AlloyDB für PostgreSQL zur Datenverwaltung.

“ Anwendungsfälle für RAG-Anwendungen

RAG-fähige generative KI-Anwendungen können in verschiedenen Bereichen eingesetzt werden, wie z.B. personalisierte Produktempfehlungen, klinische Assistenzsysteme im Gesundheitswesen und effiziente juristische Recherchen, wodurch die Relevanz und Genauigkeit der generierten Ausgaben verbessert werden.

“ Gestaltungsüberlegungen

Bei der Entwicklung einer RAG-fähigen Architektur sollten Faktoren wie Sicherheit, Compliance, Zuverlässigkeit und Leistung berücksichtigt werden, um spezifische Anwendungsanforderungen zu erfüllen.

“ Sicherheit und Compliance

Implementieren Sie Sicherheitsmaßnahmen über Google Cloud-Produkte hinweg, um den Datenschutz und die Einhaltung von Vorschriften sicherzustellen. Dazu gehört die Verwendung von Verschlüsselung, Zugriffskontrollen und Protokollierung.

“ Kostenoptimierungsstrategien

Um die Kosten effektiv zu verwalten, beginnen Sie mit minimalen Ressourcenallokationen für Cloud Run-Jobs und optimieren Sie basierend auf den Leistungsanforderungen. Überwachen Sie die Nutzung und passen Sie die Ressourcen nach Bedarf an.

 Originallink: https://cloud.google.com/architecture/rag-capable-gen-ai-app-using-vertex-ai

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