Логотип AiToolGo

Проектирование приложений генеративного ИИ с поддержкой RAG на Google Cloud

Глубокое обсуждение
Технический
 0
 0
 17
Этот документ описывает эталонную архитектуру для проектирования инфраструктуры для запуска приложений генеративного ИИ с использованием генерации с извлечением (RAG) на Google Cloud. Он подробно описывает вовлеченные компоненты, включая подсистемы сбора данных, обслуживания и оценки качества, и подчеркивает использование различных продуктов Google Cloud, таких как Vertex AI, Cloud Run и BigQuery. Документ предназначен для разработчиков и облачных архитекторов с базовым пониманием ИИ и машинного обучения.
  • основные моменты
  • уникальные идеи
  • практическое применение
  • ключевые темы
  • ключевые выводы
  • результаты обучения

  • • основные моменты

    • 1
      Комплексный анализ компонентов архитектуры RAG
    • 2
      Ясные диаграммы, иллюстрирующие взаимодействие систем
    • 3
      Практические сценарии использования, демонстрирующие реальные приложения

  • • уникальные идеи

    • 1
      Интеграция различных продуктов Google Cloud для оптимизации производительности
    • 2
      Подробные шаги для рабочих процессов сбора и обработки данных

  • • практическое применение

    • Статья предоставляет практическую основу для разработчиков по реализации приложений генеративного ИИ с поддержкой RAG, улучшая их понимание облачной архитектуры и интеграции ИИ.

  • • ключевые темы

    • 1
      Компоненты архитектуры RAG
    • 2
      Интеграция продуктов Google Cloud
    • 3
      Оценка качества в приложениях ИИ

  • • ключевые выводы

    • 1
      Глубокое изучение возможностей RAG
    • 2
      Использование реальных примеров для иллюстрации концепций
    • 3
      Фокус на безопасности, надежности и оптимизации затрат в облачной архитектуре

  • • результаты обучения

    • 1
      Понять компоненты приложения генеративного ИИ с поддержкой RAG
    • 2
      Научиться интегрировать различные продукты Google Cloud для приложений ИИ
    • 3
      Получить представление о реальных приложениях и сценариях использования RAG
примеры
учебные пособия
примеры кода
визуальные материалы
основы
продвинутый контент
практические советы
лучшие практики

“ Введение в генеративный ИИ с поддержкой RAG

Генерация с использованием извлечения (RAG) улучшает возможности генеративных приложений ИИ, интегрируя внешние данные в процесс генерации ответов. Этот документ служит руководством для разработчиков и облачных архитекторов по проектированию приложений с поддержкой RAG с использованием Google Cloud.

“ Обзор архитектуры

Архитектура приложения генеративного ИИ с поддержкой RAG на Google Cloud состоит из взаимосвязанных компонентов, которые облегчают сбор данных, их обработку и генерацию ответов. Ключевые компоненты включают подсистему сбора данных, подсистему обслуживания и подсистему оценки качества.

“ Подсистема сбора данных

Подсистема сбора данных отвечает за подготовку и обработку внешних данных для обеспечения возможностей RAG. Она собирает данные из различных источников, включая файлы и базы данных, и подготавливает их для дальнейшей обработки с использованием таких инструментов, как Document AI и Vertex AI.

“ Подсистема обслуживания

Подсистема обслуживания управляет взаимодействием между пользователями и приложением генеративного ИИ. Она преобразует запросы пользователей в векторные представления, выполняет семантический поиск и генерирует контекстуализированные подсказки для стека вывода LLM, обеспечивая релевантные ответы.

“ Подсистема оценки качества

Эта подсистема оценивает качество ответов, сгенерированных подсистемой обслуживания. Она использует задания Cloud Run для оценки ответов на основе заранее определенных метрик, сохраняя результаты оценки для будущего анализа.

“ Используемые продукты Google Cloud

Архитектура использует несколько продуктов Google Cloud, включая Vertex AI для обучения и развертывания моделей, Cloud Run для безсерверных вычислений, BigQuery для аналитики данных и AlloyDB для PostgreSQL для управления данными.

“ Сценарии использования приложений RAG

Приложения генеративного ИИ с поддержкой RAG могут быть использованы в различных областях, таких как персонализированные рекомендации продуктов, клинические системы помощи в здравоохранении и эффективные юридические исследования, повышая релевантность и точность сгенерированных результатов.

“ Рекомендации по проектированию

При разработке архитектуры с поддержкой RAG учитывайте такие факторы, как безопасность, соблюдение норм, надежность и производительность, чтобы соответствовать конкретным требованиям приложения.

“ Безопасность и соблюдение норм

Реализуйте меры безопасности во всех продуктах Google Cloud для обеспечения защиты данных и соблюдения норм. Это включает использование шифрования, контроля доступа и ведения журналов аудита.

“ Стратегии оптимизации затрат

Чтобы эффективно управлять затратами, начните с минимальных выделений ресурсов для заданий Cloud Run и оптимизируйте их на основе требований к производительности. Мониторьте использование и корректируйте ресурсы по мере необходимости.

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

Комментарий(0)

user's avatar

      Похожие учебные материалы

      Связанные инструменты