סקירה כללית של RAG Engine ב-Gemini Enterprise Agent Platform

אמצעי הבקרה לאבטחה של VPC-SC ו-CMEK נתמכים על ידי Agent Platform RAG Engine. אין תמיכה במיקום אחסון הנתונים ובאמצעי בקרה לאבטחת AXT.

אם אתם משתמשים במכונה של Spanner שמנוהלת על ידי RAG Engine כמסד נתונים וקטורי במיקום שזמין לכלל המשתמשים, Google Cloudמחייב אתכם על המכונה הזו של Spanner. מידע נוסף זמין במאמר חיוב על RAG Engine ב-Gemini Enterprise Agent Platform.

כדי לגשת למנוע RAG באזורים us-central1,‏ us-east1, ‏ us-east4 ו-europe-west1, צריך להוסיף אתכם לרשימת ההיתרים. למשתמשים עם פרויקטים קיימים, לא תהיה השפעה. אם אתם משתמשים בפרויקטים חדשים, אתם יכולים לנסות אזורים אחרים.

בדף הזה מוסבר מהו מנוע RAG ואיך הוא פועל.

תיאור	Console
כדי ללמוד איך להשתמש ב-Vertex AI SDK כדי להריץ את RAG Engine במשימות של Gemini Enterprise Agent Platform, אפשר לעיין במדריך למתחילים בנושא RAG ל-Python.	לנסות את RAG Engine

סקירה כללית

מנוע RAG, רכיב של Gemini Enterprise Agent Platform, מאפשר יצירה משולבת-אחזור (RAG). מנוע RAG הוא גם framework של נתונים לפיתוח אפליקציות של מודלים גדולים של שפה (LLM) עם הקשר מורחב. הוספת הקשר מתרחשת כשמחילים מודל LLM על הנתונים. כך מטמיעים יצירה משולבת-אחזור (RAG).

בעיה נפוצה ב-LLM היא שהם לא מבינים ידע פרטי, כלומר את הנתונים של הארגון שלכם. בעזרת RAG Engine, אתם יכולים להעשיר את ההקשר של ה-LLM במידע פרטי נוסף, כדי שהמודל יוכל לצמצם את ההזיות ולענות על שאלות בצורה מדויקת יותר.

השילוב של מקורות ידע נוספים עם הידע הקיים במודלים של LLM מספק הקשר טוב יותר. ההקשר המשופר, יחד עם השאילתה, משפרים את איכות התשובה של ה-LLM.

בתמונה הבאה מוצגים מושגי המפתח להבנת מנוע RAG.

המושגים האלה מפורטים לפי הסדר של תהליך ה-RAG (יצירה משולבת-אחזור).

1. הטמעת נתונים: הטמעת נתונים ממקורות שונים. לדוגמה, קבצים מקומיים, Cloud Storage ו-Google Drive.

2. טרנספורמציה של נתונים: המרת הנתונים כהכנה להוספה לאינדקס. לדוגמה, הנתונים מפוצלים למקטעים.

3. הטמעה: ייצוגים מספריים של מילים או קטעי טקסט. המספרים האלה משקפים את המשמעות הסמנטית וההקשר של הטקסט. למילים או לטקסט דומים או קשורים יש בדרך כלל הטמעות דומות, כלומר הם קרובים יותר זה לזה במרחב הווקטורי הרב-ממדי.

4. יצירת אינדקס של נתונים: מנוע RAG יוצר אינדקס שנקרא corpus. האינדקס מארגן את מאגר הידע כך שהוא מותאם לחיפוש. לדוגמה, האינדקס הוא כמו תוכן עניינים מפורט של ספר עיון ענק.

5. אחזור: כשמשתמש שואל שאלה או מזין הנחיה, רכיב האחזור ב-RAG Engine מחפש בבסיס הידע מידע שרלוונטי לשאילתה.

6. יצירה: המידע שאוחזר הופך להקשר שנוסף לשאילתת המשתמש המקורית, ומשמש כמדריך למודל ה-AI הגנרטיבי ליצירת תשובות רלוונטיות ומבוססות על עובדות.

אזורים נתמכים

מנוע RAG נתמך באזורים הבאים:

אזור	מיקום	תיאור	שלב ההשקה
us-central1	איווה	יש תמיכה בגרסאות v1 ו-v1beta1.	רשימת היתרים, GA
us-east4	וירג'יניה	יש תמיכה בגרסאות v1 ו-v1beta1.	רשימת היתרים, GA
us-east1	מונקס קורנר, קרוליינה הדרומית	יש תמיכה בגרסאות v1 ו-v1beta1.	רשימת היתרים, תצוגה מקדימה
europe-west3	פרנקפורט, גרמניה	יש תמיכה בגרסאות v1 ו-v1beta1.	GA
europe-west4	איימסהאבן, הולנד	יש תמיכה בגרסאות v1 ו-v1beta1.	GA
asia-east1	טייוואן	יש תמיכה בגרסאות v1 ו-v1beta1.	תצוגה מקדימה
asia-northeast1	טוקיו	יש תמיכה בגרסאות v1 ו-v1beta1.	תצוגה מקדימה
asia-northeast3	סיאול	יש תמיכה בגרסאות v1 ו-v1beta1.	תצוגה מקדימה
asia-south1	מומבאי	יש תמיכה בגרסאות v1 ו-v1beta1.	תצוגה מקדימה
asia-southeast1	סינגפור	יש תמיכה בגרסאות v1 ו-v1beta1.	תצוגה מקדימה
europe-central2	ורשה	יש תמיכה בגרסאות v1 ו-v1beta1.	תצוגה מקדימה
europe-north1	פינלנד	יש תמיכה בגרסאות v1 ו-v1beta1.	תצוגה מקדימה
europe-southwest1	מדריד	יש תמיכה בגרסאות v1 ו-v1beta1.	תצוגה מקדימה
europe-west1	בלגיה	יש תמיכה בגרסאות v1 ו-v1beta1.	רשימת היתרים, תצוגה מקדימה
europe-west2	לונדון	יש תמיכה בגרסאות v1 ו-v1beta1.	תצוגה מקדימה
europe-west6	ציריך	יש תמיכה בגרסאות v1 ו-v1beta1.	תצוגה מקדימה
europe-west8	מילאנו	יש תמיכה בגרסאות v1 ו-v1beta1.	תצוגה מקדימה
europe-west9	פריז	יש תמיכה בגרסאות v1 ו-v1beta1.	תצוגה מקדימה
us-east5	קולומבוס, אוהיו	יש תמיכה בגרסאות v1 ו-v1beta1.	תצוגה מקדימה
us-south1	דאלאס, טקסס	יש תמיכה בגרסאות v1 ו-v1beta1.	תצוגה מקדימה
us-west1	אורגון	יש תמיכה בגרסאות v1 ו-v1beta1.	תצוגה מקדימה
us-west4	לאס וגאס, נבדה	יש תמיכה בגרסאות v1 ו-v1beta1.	תצוגה מקדימה

• ‫us-central1,‏ us-east1,‏ us-east4 ו-europe-west1 משתנים ל-Allowlist. אם אתם רוצים להתנסות ב-RAG Engine, נסו אזורים אחרים.

מחיקת מנוע RAG

מידע נוסף על מחיקת מנוע RAG:

• פרמטרים של API בגרסה 1 ‏ (v1)

• פרמטרים של v1beta1 API

המאמרים הבאים

• במאמר התחלה מהירה של RAG ל-Python מוסבר איך משתמשים ב-Vertex AI SDK כדי להריץ את RAG Engine במשימות של Gemini Enterprise Agent Platform.

• מידע נוסף על הארקה זמין במאמר סקירה כללית על הארקה.

• GenerateContentResponse מסביר על התשובות מ-RAG.