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Desenhando Aplicações de IA Generativa Capazes de RAG no Google Cloud

Discussão aprofundada
Técnico
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Este documento descreve uma arquitetura de referência para projetar infraestrutura para executar aplicações de IA generativa com geração aumentada por recuperação (RAG) no Google Cloud. Ele detalha os componentes envolvidos, incluindo subsistemas de ingestão de dados, atendimento e avaliação de qualidade, e destaca o uso de vários produtos do Google Cloud, como Vertex AI, Cloud Run e BigQuery. O documento é voltado para desenvolvedores e arquitetos de nuvem com uma compreensão básica de IA e aprendizado de máquina.
  • pontos principais
  • insights únicos
  • aplicações práticas
  • tópicos-chave
  • insights principais
  • resultados de aprendizagem

  • • pontos principais

    • 1
      Divisão abrangente dos componentes da arquitetura RAG
    • 2
      Diagramas claros ilustrando as interações do sistema
    • 3
      Casos de uso práticos demonstrando aplicações do mundo real

  • • insights únicos

    • 1
      Integração de vários produtos do Google Cloud para desempenho otimizado
    • 2
      Passos detalhados para fluxos de trabalho de ingestão e processamento de dados

  • • aplicações práticas

    • O artigo fornece uma estrutura prática para desenvolvedores implementarem aplicações de IA generativa capazes de RAG, aprimorando sua compreensão da arquitetura de nuvem e integração de IA.

  • • tópicos-chave

    • 1
      Componentes da arquitetura RAG
    • 2
      Integração de produtos do Google Cloud
    • 3
      Avaliação de qualidade em aplicações de IA

  • • insights principais

    • 1
      Exploração aprofundada das capacidades de RAG
    • 2
      Uso de exemplos do mundo real para ilustrar conceitos
    • 3
      Foco em segurança, confiabilidade e otimização de custos na arquitetura de nuvem

  • • resultados de aprendizagem

    • 1
      Compreender os componentes de uma aplicação de IA generativa capaz de RAG
    • 2
      Aprender como integrar vários produtos do Google Cloud para aplicações de IA
    • 3
      Obter insights sobre aplicações do mundo real e casos de uso de RAG
exemplos
tutoriais
exemplos de código
visuais
fundamentos
conteúdo avançado
dicas práticas
melhores práticas

“ Introdução à IA Generativa Capaz de RAG

A geração aumentada por recuperação (RAG) aprimora as capacidades das aplicações de IA generativa ao integrar dados externos no processo de geração de respostas. Este documento serve como um guia para desenvolvedores e arquitetos de nuvem projetarem aplicações capazes de RAG usando o Google Cloud.

“ Visão Geral da Arquitetura

A arquitetura para uma aplicação de IA generativa capaz de RAG no Google Cloud consiste em componentes interconectados que facilitam a ingestão de dados, processamento e geração de respostas. Os componentes principais incluem o subsistema de ingestão de dados, subsistema de atendimento e subsistema de avaliação de qualidade.

“ Subsistema de Ingestão de Dados

O subsistema de ingestão de dados é responsável por preparar e processar dados externos para habilitar as capacidades de RAG. Ele ingere dados de várias fontes, incluindo arquivos e bancos de dados, e os prepara para processamento adicional usando ferramentas como Document AI e Vertex AI.

“ Subsistema de Atendimento

O subsistema de atendimento gerencia a interação entre os usuários e a aplicação de IA generativa. Ele converte solicitações dos usuários em embeddings, realiza buscas semânticas e gera prompts contextualizados para a pilha de inferência LLM, garantindo respostas relevantes.

“ Subsistema de Avaliação de Qualidade

Este subsistema avalia a qualidade das respostas geradas pelo subsistema de atendimento. Ele utiliza trabalhos do Cloud Run para avaliar as respostas com base em métricas predefinidas, armazenando os resultados da avaliação para análise futura.

“ Produtos do Google Cloud Utilizados

A arquitetura aproveita vários produtos do Google Cloud, incluindo Vertex AI para treinamento e implantação de modelos, Cloud Run para computação sem servidor, BigQuery para análise de dados e AlloyDB para PostgreSQL para gerenciamento de dados.

“ Casos de Uso para Aplicações de RAG

Aplicações de IA generativa capazes de RAG podem ser utilizadas em vários domínios, como recomendações de produtos personalizadas, sistemas de assistência clínica para saúde e pesquisa jurídica eficiente, aprimorando a relevância e a precisão das saídas geradas.

“ Considerações de Design

Ao desenvolver uma arquitetura capaz de RAG, considere fatores como segurança, conformidade, confiabilidade e desempenho para atender aos requisitos específicos da aplicação.

“ Segurança e Conformidade

Implemente medidas de segurança em todos os produtos do Google Cloud para garantir a proteção de dados e conformidade com regulamentos. Isso inclui o uso de criptografia, controles de acesso e registro de auditoria.

“ Estratégias de Otimização de Custos

Para gerenciar custos de forma eficaz, comece com alocações mínimas de recursos para trabalhos do Cloud Run e otimize com base nos requisitos de desempenho. Monitore o uso e ajuste os recursos conforme necessário.

 Link original: https://cloud.google.com/architecture/rag-capable-gen-ai-app-using-vertex-ai

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