Présentation du moteur RAG sur Gemini Enterprise Agent Platform

Cette page décrit ce qu'est le moteur RAG et comment il fonctionne.

Description Console
Pour savoir comment utiliser le SDK Vertex AI pour exécuter le moteur RAG sur les tâches Gemini Enterprise Agent Platform, consultez le guide de démarrage rapide RAG pour Python. Essayer le moteur RAG

Présentation

Le moteur RAG, un composant de Gemini Enterprise Agent Platform, facilite la génération augmentée par récupération (RAG). Le moteur RAG est également un framework de données permettant de développer des applications de grand modèle de langage (LLM) augmentées par le contexte. L'augmentation par le contexte se produit lorsque vous appliquez un LLM à vos données. Cette approche implémente la génération augmentée par récupération (RAG).

Un problème courant avec les LLM est qu'ils ne comprennent pas les connaissances privées, c'est-à-dire les données de votre organisation. Avec le moteur RAG, vous pouvez enrichir le contexte LLM avec des informations privées supplémentaires, afin que le modèle puisse réduire les hallucinations et répondre aux questions plus précisément.

En combinant des sources de connaissances supplémentaires avec les connaissances existantes des LLM, un meilleur contexte est fourni. Le contexte amélioré, associé à la requête, améliore la qualité de la réponse du LLM.

L'image suivante illustre les concepts clés pour comprendre le moteur RAG.

Concepts clés d'Agent Platform RAG

Ces concepts sont listés dans l'ordre du processus de génération augmentée par récupération (RAG).

  1. Ingestion de données : ingérez des données provenant de différentes sources. Par exemple, des fichiers locaux, Cloud Storage et Google Drive.

  2. **Transformation des données** : conversion des données en préparation pour l'indexation. Par exemple, les données sont divisées en blocs.

  3. Embedding (ou "plongement") : représentations numériques de mots ou de textes. Ces nombres capturent la signification sémantique et le contexte du texte. Les mots ou textes similaires ou connexes ont tendance à avoir des embeddings similaires, ce qui signifie qu'ils sont plus proches les uns des autres dans l'espace vectoriel de grande dimension.

  4. Indexation des données : le moteur RAG crée un index appelé corpus. L'index structure la base de connaissances afin qu'il soit optimisé pour la recherche. Par exemple, l'index s'apparente à une table des matières détaillée pour un immense livre de référence.

  5. Récupération : lorsqu'un utilisateur pose une question ou fournit un prompt, le composant de récupération du moteur RAG effectue une recherche dans sa base de connaissances afin de trouver des informations pertinentes pour la requête.

  6. Génération : les informations récupérées deviennent le contexte ajouté à la requête utilisateur d'origine. Elles servent de guide au modèle d'IA générative pour générer des réponses factuelles et pertinentes.

Régions où le service est disponible

Le moteur RAG est disponible dans les régions suivantes :

Région Emplacement Description Étape de lancement
us-central1 Iowa Les versions v1 et v1beta1 sont compatibles. Liste d'autorisation, DG
us-east4 Virginie Les versions v1 et v1beta1 sont compatibles. Liste d'autorisation, DG
us-east1 Moncks Corner, SC Les versions v1 et v1beta1 sont compatibles. Liste d'autorisation, aperçu
europe-west3 Francfort, Allemagne Les versions v1 et v1beta1 sont compatibles. GA
europe-west4 Eemshaven, Pays-Bas Les versions v1 et v1beta1 sont compatibles. GA
asia-east1 Taïwan Les versions v1 et v1beta1 sont compatibles. Aperçu
asia-northeast1 Tokyo Les versions v1 et v1beta1 sont compatibles. Aperçu
asia-northeast3 Séoul Les versions v1 et v1beta1 sont compatibles. Aperçu
asia-south1 Mumbai Les versions v1 et v1beta1 sont compatibles. Aperçu
asia-southeast1 Singapour Les versions v1 et v1beta1 sont compatibles. Aperçu
europe-central2 Varsovie Les versions v1 et v1beta1 sont compatibles. Aperçu
europe-north1 Finlande Les versions v1 et v1beta1 sont compatibles. Aperçu
europe-southwest1 Madrid Les versions v1 et v1beta1 sont compatibles. Aperçu
europe-west1 Belgique Les versions v1 et v1beta1 sont compatibles. Liste d'autorisation, aperçu
europe-west2 Londres Les versions v1 et v1beta1 sont compatibles. Aperçu
europe-west6 Zurich Les versions v1 et v1beta1 sont compatibles. Aperçu
europe-west8 Milan Les versions v1 et v1beta1 sont compatibles. Aperçu
europe-west9 Paris Les versions v1 et v1beta1 sont compatibles. Aperçu
us-east5 Columbus, OH Les versions v1 et v1beta1 sont compatibles. Aperçu
us-south1 Dallas, TX Les versions v1 et v1beta1 sont compatibles. Aperçu
us-west1 Oregon Les versions v1 et v1beta1 sont compatibles. Aperçu
us-west4 Las Vegas, NV Les versions v1 et v1beta1 sont compatibles. Aperçu
  • us-central1, us-east1, us-east4, et europe-west1 sont passés à Allowlist. Si vous souhaitez tester le moteur RAG, essayez d'autres régions.

Supprimer le moteur RAG

Pour en savoir plus sur la suppression d'un moteur RAG, consultez les ressources suivantes :

  • Paramètres de l'API version 1 (v1) parameters

  • Paramètres de l'API v1beta1

Étape suivante