Vertex AI RAG 引擎：使用您的数据构建和部署 RAG 实现 | Google Cloud Blog Google Cloud 推出 Vertex AI RAG 引擎，这是一项完全托管的服务，使企业能够使用其数据构建和部署 RAG（检索增强生成）实现，为企业 AI 应用提供灵活性、可扩展性以及改进的 LLM（大语言模型）输出质量。 摘要： Google Cloud 宣布 Vertex AI RAG 引擎正式发布，这是一项完全托管的服务，旨在帮助企业使用自己的数据和方法构建和部署 RAG（检索增强生成）实现。RAG 引擎解决了模型演示与实际性能之间的差距，这对于在企业环境中部署生成式 AI 至关重要。它提供了选择模型、向量数据库和数据源的灵活性，允许无缝集成到现有基础设施中。该服务通过简单的配置更改，支持不断演进的用例，并提供工具来评估不同的 RAG 配置。主要功能包括用于定制解决方案的 DIY RAG、强大的搜索功能、不断增长的各种数据源连接器列表，以及增强的性能和可扩展性。定制选项允许微调解析、检索和生成组件。该引擎与 Gemini API 原生集成，能够提供上下文相关的答案。入门的实际步骤包括通过 Vertex AI Studio 访问引擎，并探索快速入门文档和 GitHub 仓库。 主要内容: 1. Vertex AI RAG 引擎是一项完全托管的服务，用于构建和部署 RAG 实现。 -- 它允许企业使用自己的数据和方法，确保灵活性与现有基础设施的集成。 2. 该引擎通过简单的配置更改，支持不断演进的用例。 -- 用户可以通过简单的配置更改添加新的数据源、更新模型或调整检索参数，而无需大量开销。 3. Vertex AI RAG 引擎提供增强的性能和可扩展性。 -- 它旨在处理大量数据并保持低延迟，从而提升 RAG 应用的响应速度和性能。 4. 定制是 RAG 引擎的关键优势。 -- 用户可以微调各种组件，例如解析、检索和生成，以符合其特定的数据和使用场景。 5. 与 Gemini API 的集成允许提供上下文相关的答案。 -- RAG 引擎可以作为 Gemini 中的一个工具，用于创建基于上下文的对话，利用 RAG 实现更准确和信息丰富的输出。 6. Vertex AI RAG 引擎简化了企业数据管理。 -- 该服务简化了从各种来源的数据摄取，增强了企业应用的数据管理能力。人工智能 程序员 软件开发
