在 Google Cloud 上设计具备 RAG 能力的生成式 AI 应用
深入讨论
技术性
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本文档概述了在 Google Cloud 上设计基础设施以运行具备检索增强生成 (RAG) 的生成式 AI 应用的参考架构。它详细说明了涉及的组件，包括数据摄取、服务和质量评估子系统，并强调了使用多个 Google Cloud 产品，如 Vertex AI、Cloud Run 和 BigQuery。本文档面向对 AI 和机器学习有基础了解的开发人员和云架构师。
- 主要观点
- 独特见解
- 实际应用
- 关键主题
- 核心洞察
- 学习成果
• 主要观点
- 1对 RAG 架构组件的全面解析
- 2清晰的图示说明系统交互
- 3实际用例展示真实世界应用
• 独特见解
- 1集成多种 Google Cloud 产品以优化性能
- 2详细步骤说明数据摄取和处理工作流
• 实际应用
- 本文提供了一个实用框架，供开发人员实施具备 RAG 能力的生成式 AI 应用，增强他们对云架构和 AI 集成的理解。
• 关键主题
- 1RAG 架构组件
- 2Google Cloud 产品集成
- 3AI 应用中的质量评估
• 核心洞察
- 1深入探索 RAG 能力
- 2使用真实案例说明概念
- 3关注云架构中的安全性、可靠性和成本优化
• 学习成果
- 1了解具备 RAG 能力的生成式 AI 应用的组件
- 2学习如何将各种 Google Cloud 产品集成到 AI 应用中
- 3获得关于 RAG 的真实应用和用例的见解
| 示例 | 教程 | 代码示例 | 可视化内容 |
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目录
“ 具备 RAG 能力的生成式 AI 介绍
检索增强生成 (RAG) 通过将外部数据集成到响应生成过程中，增强了生成式 AI 应用的能力。本文档为开发人员和云架构师提供了使用 Google Cloud 设计具备 RAG 能力的应用的指南。
“ 架构概述
在 Google Cloud 上，具备 RAG 能力的生成式 AI 应用的架构由相互连接的组件组成，这些组件促进数据的摄取、处理和响应生成。关键组件包括数据摄取子系统、服务子系统和质量评估子系统。
“ 数据摄取子系统
数据摄取子系统负责准备和处理外部数据，以启用 RAG 能力。它从各种来源摄取数据，包括文件和数据库，并使用 Document AI 和 Vertex AI 等工具为进一步处理做好准备。
“ 服务子系统
服务子系统管理用户与生成式 AI 应用之间的交互。它将用户请求转换为嵌入，执行语义搜索，并为 LLM 推理堆栈生成上下文化的提示，以确保相关响应。
“ 质量评估子系统
该子系统评估服务子系统生成的响应质量。它使用 Cloud Run 作业根据预定义的指标评估响应，并存储评估结果以供未来分析。
“ 使用的 Google Cloud 产品
该架构利用了多个 Google Cloud 产品，包括用于模型训练和部署的 Vertex AI、用于无服务器计算的 Cloud Run、用于数据分析的 BigQuery，以及用于数据管理的 PostgreSQL 的 AlloyDB。
“ RAG 应用的用例
具备 RAG 能力的生成式 AI 应用可以在多个领域中使用，例如个性化产品推荐、医疗保健的临床辅助系统和高效的法律研究，从而增强生成输出的相关性和准确性。
“ 设计考虑因素
在开发具备 RAG 能力的架构时，请考虑安全性、合规性、可靠性和性能等因素，以满足特定应用需求。
“ 安全性和合规性
在 Google Cloud 产品中实施安全措施，以确保数据保护和合规性。这包括使用加密、访问控制和审计日志。
“ 成本优化策略
为了有效管理成本，从 Cloud Run 作业的最小资源分配开始，并根据性能需求进行优化。监控使用情况，并根据需要调整资源。
原始链接：https://cloud.google.com/architecture/rag-capable-gen-ai-app-using-vertex-ai
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