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Conception d'applications d'IA générative capables de RAG sur Google Cloud

Discussion approfondie
Technique
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Ce document décrit une architecture de référence pour concevoir une infrastructure permettant d'exécuter des applications d'IA générative avec génération augmentée par récupération (RAG) sur Google Cloud. Il détaille les composants impliqués, y compris les sous-systèmes d'ingestion de données, de service et d'évaluation de la qualité, et met en avant l'utilisation de divers produits Google Cloud tels que Vertex AI, Cloud Run et BigQuery. Le document s'adresse aux développeurs et aux architectes cloud ayant une compréhension de base de l'IA et de l'apprentissage automatique.
  • points principaux
  • perspectives uniques
  • applications pratiques
  • sujets clés
  • idées clés
  • résultats d'apprentissage

  • • points principaux

    • 1
      Analyse complète des composants de l'architecture RAG
    • 2
      Diagrammes clairs illustrant les interactions du système
    • 3
      Cas d'utilisation pratiques démontrant des applications réelles

  • • perspectives uniques

    • 1
      Intégration de divers produits Google Cloud pour des performances optimisées
    • 2
      Étapes détaillées pour les flux de travail d'ingestion et de traitement des données

  • • applications pratiques

    • L'article fournit un cadre pratique pour les développeurs afin de mettre en œuvre des applications d'IA générative capables de RAG, améliorant leur compréhension de l'architecture cloud et de l'intégration de l'IA.

  • • sujets clés

    • 1
      Composants de l'architecture RAG
    • 2
      Intégration des produits Google Cloud
    • 3
      Évaluation de la qualité dans les applications d'IA

  • • idées clés

    • 1
      Exploration approfondie des capacités de RAG
    • 2
      Utilisation d'exemples concrets pour illustrer les concepts
    • 3
      Accent sur la sécurité, la fiabilité et l'optimisation des coûts dans l'architecture cloud

  • • résultats d'apprentissage

    • 1
      Comprendre les composants d'une application d'IA générative capable de RAG
    • 2
      Apprendre à intégrer divers produits Google Cloud pour des applications d'IA
    • 3
      Acquérir des connaissances sur les applications réelles et les cas d'utilisation de RAG
exemples
tutoriels
exemples de code
visuels
fondamentaux
contenu avancé
conseils pratiques
meilleures pratiques

“ Introduction aux applications d'IA générative capables de RAG

La génération augmentée par récupération (RAG) améliore les capacités des applications d'IA générative en intégrant des données externes dans le processus de génération de réponses. Ce document sert de guide pour les développeurs et les architectes cloud afin de concevoir des applications capables de RAG en utilisant Google Cloud.

“ Aperçu de l'architecture

L'architecture d'une application d'IA générative capable de RAG sur Google Cloud se compose de composants interconnectés qui facilitent l'ingestion de données, le traitement et la génération de réponses. Les composants clés incluent le sous-système d'ingestion de données, le sous-système de service et le sous-système d'évaluation de la qualité.

“ Sous-système d'ingestion de données

Le sous-système d'ingestion de données est responsable de la préparation et du traitement des données externes pour activer les capacités de RAG. Il ingère des données provenant de diverses sources, y compris des fichiers et des bases de données, et les prépare pour un traitement ultérieur à l'aide d'outils tels que Document AI et Vertex AI.

“ Sous-système de service

Le sous-système de service gère l'interaction entre les utilisateurs et l'application d'IA générative. Il convertit les demandes des utilisateurs en embeddings, effectue des recherches sémantiques et génère des invites contextualisées pour la pile d'inférence LLM, garantissant des réponses pertinentes.

“ Sous-système d'évaluation de la qualité

Ce sous-système évalue la qualité des réponses générées par le sous-système de service. Il utilise des tâches Cloud Run pour évaluer les réponses en fonction de métriques prédéfinies, stockant les résultats d'évaluation pour une analyse future.

“ Produits Google Cloud utilisés

L'architecture tire parti de plusieurs produits Google Cloud, y compris Vertex AI pour l'entraînement et le déploiement de modèles, Cloud Run pour l'informatique sans serveur, BigQuery pour l'analyse de données, et AlloyDB pour PostgreSQL pour la gestion des données.

“ Cas d'utilisation des applications RAG

Les applications d'IA générative capables de RAG peuvent être utilisées dans divers domaines, tels que les recommandations de produits personnalisées, les systèmes d'assistance clinique pour la santé, et la recherche juridique efficace, améliorant la pertinence et la précision des résultats générés.

“ Considérations de conception

Lors de la conception d'une architecture capable de RAG, considérez des facteurs tels que la sécurité, la conformité, la fiabilité et la performance pour répondre aux exigences spécifiques de l'application.

“ Sécurité et conformité

Mettez en œuvre des mesures de sécurité à travers les produits Google Cloud pour garantir la protection des données et la conformité aux réglementations. Cela inclut l'utilisation du chiffrement, des contrôles d'accès et de la journalisation des audits.

“ Stratégies d'optimisation des coûts

Pour gérer les coûts de manière efficace, commencez par des allocations minimales de ressources pour les tâches Cloud Run et optimisez en fonction des exigences de performance. Surveillez l'utilisation et ajustez les ressources si nécessaire.

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

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