Pine ConeとRAGのVertex AIチュートリアル

Pine ConeとRAGのVertex AIチュートリアル

目次

1. はじめに
2. Pine Coneの基礎
3. 新しいインデックスの作成
4. Ragチュートリアルのコード変更
5. ターミナルでの実行結果
6. 結論

1. はじめに

このチュートリアルでは、Vertex AIでのLang Chainチュートリアルの2つの例、Pine ConeとRetrieval Augmented Generation（RAG）を紹介します。特に、Google Cloud Shellとエディターでの作業を前提として、これらのチュートリアルのコードにいくつかの変更を加える方法を示します。まずは、Pine Cone Basicsというファイルを見てみましょう。

2. Pine Coneの基礎

Pine Cone Basicsファイルでは、いくつかの変更が行われています。まず、Vertex AIのembeddingsオブジェクトを定義します。このオブジェクトは、このアイテムの埋め込みを定義するために必要です。また、Pine Coneのインデックスを作成するため、以下の変更も加えます。

3. 新しいインデックスの作成

新しいコードでは、Pine Coneのインデックスを作成します。ここでの変更点は、次元の指定です。Vertex AIのembeddingsの次元は768であり、このチュートリアルで使用しているデフォルトのopen AIの次元とは異なります。

4. Ragチュートリアルのコード変更

次に、Ragチュートリアルのコードに行った変更を見てみましょう。インデックスの作成と同様に、Vertex AIのembeddingsオブジェクトを定義し、インデックスの定義をアップデートします。既にインデックスが存在する場合は新たに作成せず、存在しない場合のみ作成を試みるようになっています。

5. ターミナルでの実行結果

ここで、ターミナルでRagチュートリアルのコードを実行して結果を確認します。しかし、最初にPine Coneインデックスの名前が異なっていたため、エラーメッセージが表示されました。インデックスの名前を修正した後、正常にコードが実行されました。

6. 結論

以上で、このチュートリアルは終了です。Lang Chainチュートリアル（Pine ConeおよびRAG）を容易にVertex AIで実行する方法を学びました。Vertex AIのembeddingsオブジェクトの定義に、わずかな変更を加えるだけで、これらのチュートリアルを実行できるようになります。ご視聴いただき、ありがとうございました！また次回をお楽しみに。

**Note: The table of contents above is for illustrative purposes only and may not reflect the actual content structure of the article.