谷歌最近正式推出了 Vertex AI RAG 引擎，这是一种开发工具，旨在简化从知识库中检索相关信息并将其输入大型语言模型（LLMs）的复杂过程。
在 1 月 15 日的一篇博文中，谷歌提到，尽管生成式 AI 和大型语言模型正在改变各个行业，但仍存在一些挑战，如虚假信息（生成不准确或无意义的信息）和超出训练数据的知识限制，这可能阻碍企业的采用。Vertex AI RAG 引擎通过实现检索增强生成（RAG）技术，帮助软件和 AI 开发者构建基于信息的生成式 AI 解决方案。
谷歌强调了 Vertex AI RAG 引擎的几个关键优势。首先，它非常易于使用；开发者可以通过 API 快速开始原型设计和实验。
其次，RAG 引擎提供了管理编排能力，有效处理数据检索和 LLM 集成。此外，开发者可以根据需要选择解析、切片、注释、嵌入、向量存储和开源模型等组件，并且可以自定义自己的组件，展示了极高的灵活性。
此外，Vertex AI RAG 引擎支持连接各种向量数据库，如 Pinecone 和 Weaviate，或者可以直接利用 Vertex AI 搜索。
谷歌在博文中提到，在金融服务、医疗保健和法律等行业中的应用案例展示了该引擎的广泛适用性。同时，谷歌提供了丰富的资源，包括入门指南、与 Vertex AI 向量搜索的示例集成、Vertex AI 特征存储、Pinecone 和 Weaviate 的指南以及检索超参数调整指南，帮助开发者更好地理解和使用这一新工具。
总结：本文介绍了谷歌推出的 Vertex AI RAG 引擎及其主要功能和优势。该引擎旨在简化从知识库中检索相关信息并将其输入大型语言模型的过程，并通过实现检索增强生成技术帮助开发者构建基于信息的生成式 AI 解决方案。
