Эта страница переведена с помощью Cloud Translation API.

Создание чат-приложения на основе LLM и RAG с использованием AlloyDB AI и LangChain.

1. Введение

В этой лабораторной работе вы узнаете, как развернуть службу извлечения баз данных GenAI и создать пример интерактивного приложения с использованием развернутой среды.

Дополнительную информацию о GenAI Retrival Service и образце приложения можно получить здесь .

Предварительные условия

Базовое понимание Google Cloud Console.
Базовые навыки работы с интерфейсом командной строки и оболочкой Google Cloud.

Что вы узнаете

Как развернуть кластер AlloyDB
Как подключиться к AlloyDB
Как настроить и развернуть службу извлечения баз данных GenAI
Как развернуть пример приложения с помощью развернутой службы

Что вам понадобится

Учетная запись Google Cloud и проект Google Cloud
Веб-браузер, например Chrome

2. Настройка и требования

Самостоятельная настройка среды

Войдите в Google Cloud Console и создайте новый проект или повторно используйте существующий. Если у вас еще нет учетной записи Gmail или Google Workspace, вам необходимо ее создать .

Имя проекта — это отображаемое имя для участников этого проекта. Это строка символов, не используемая API Google. Вы всегда можете обновить его.
Идентификатор проекта уникален для всех проектов Google Cloud и является неизменяемым (нельзя изменить после его установки). Cloud Console автоматически генерирует уникальную строку; обычно тебя не волнует, что это такое. В большинстве лабораторий кода вам потребуется указать идентификатор проекта (обычно идентифицируемый как PROJECT_ID ). Если вам не нравится сгенерированный идентификатор, вы можете создать другой случайный идентификатор. Альтернативно, вы можете попробовать свой собственный и посмотреть, доступен ли он. Его нельзя изменить после этого шага и он сохраняется на протяжении всего проекта.
К вашему сведению, есть третье значение — номер проекта , которое используют некоторые API. Подробнее обо всех трех этих значениях читайте в документации .

Далее вам необходимо включить выставление счетов в Cloud Console, чтобы использовать облачные ресурсы/API. Прохождение этой лаборатории кода не будет стоить много, если вообще что-то стоить. Чтобы отключить ресурсы и избежать выставления счетов за пределами этого руководства, вы можете удалить созданные вами ресурсы или удалить проект. Новые пользователи Google Cloud имеют право на участие в программе бесплатной пробной версии стоимостью 300 долларов США .

Запустить Cloud Shell

Хотя Google Cloud можно управлять удаленно с вашего ноутбука, в этой лаборатории вы будете использовать Google Cloud Shell , среду командной строки, работающую в облаке.

В Google Cloud Console щелкните значок Cloud Shell на верхней правой панели инструментов:

Подготовка и подключение к среде займет всего несколько минут. Когда все будет готово, вы должны увидеть что-то вроде этого:

Эта виртуальная машина оснащена всеми необходимыми инструментами разработки. Он предлагает постоянный домашний каталог объемом 5 ГБ и работает в Google Cloud, что значительно повышает производительность сети и аутентификацию. Всю работу в этой лаборатории кода можно выполнять в браузере. Вам не нужно ничего устанавливать.

3. Прежде чем начать

Включить API

Выход:

В Cloud Shell убедитесь, что идентификатор вашего проекта настроен:

Обычно идентификатор проекта отображается в скобках в командной строке облачной оболочки, как показано на рисунке:

gcloud config set project [YOUR-PROJECT-ID]

Затем установите для переменной среды PROJECT_ID идентификатор вашего проекта Google Cloud:

PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project)

Включите все необходимые службы:

gcloud services enable alloydb.googleapis.com \
                       compute.googleapis.com \
                       cloudresourcemanager.googleapis.com \
                       servicenetworking.googleapis.com \
                       vpcaccess.googleapis.com \
                       aiplatform.googleapis.com \
                       cloudbuild.googleapis.com \
                       artifactregistry.googleapis.com \
                       run.googleapis.com \
                       iam.googleapis.com

Ожидаемый результат

student@cloudshell:~ (gleb-test-short-004)$ gcloud services enable alloydb.googleapis.com \
                       compute.googleapis.com \
                       cloudresourcemanager.googleapis.com \
                       servicenetworking.googleapis.com \
                       vpcaccess.googleapis.com \
                       aiplatform.googleapis.com \
                       cloudbuild.googleapis.com \
                       artifactregistry.googleapis.com \
                       run.googleapis.com \
                       iam.googleapis.com
Operation "operations/acf.p2-404051529011-664c71ad-cb2b-4ab4-86c1-1f3157d70ba1" finished successfully.

4. Развертывание кластера AlloyDB

Прежде чем создавать кластер AlloyDB, нам нужен доступный диапазон частных IP-адресов в нашем VPC, который будет использоваться будущим экземпляром AlloyDB. Если у нас его нет, то нам нужно его создать, назначить для использования внутренними сервисами Google и после этого мы сможем создать кластер и экземпляр.

Создать частный диапазон IP-адресов

Нам нужно настроить конфигурацию доступа к частным сервисам в нашем VPC для AlloyDB. Предполагается, что в проекте у нас есть сеть VPC «по умолчанию», и она будет использоваться для всех действий.

Создайте частный диапазон IP-адресов:

gcloud compute addresses create psa-range \
    --global \
    --purpose=VPC_PEERING \
    --prefix-length=24 \
    --description="VPC private service access" \
    --network=default

Создайте частное соединение, используя выделенный диапазон IP-адресов:

gcloud services vpc-peerings connect \
    --service=servicenetworking.googleapis.com \
    --ranges=psa-range \
    --network=default

Ожидаемый вывод консоли:

student@cloudshell:~ (test-project-402417)$ gcloud compute addresses create psa-range \
    --global \
    --purpose=VPC_PEERING \
    --prefix-length=24 \
    --description="VPC private service access" \
    --network=default
Created [https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/test-project-402417/global/addresses/psa-range].

student@cloudshell:~ (test-project-402417)$ gcloud services vpc-peerings connect \
    --service=servicenetworking.googleapis.com \
    --ranges=psa-range \
    --network=default
Operation "operations/pssn.p24-4470404856-595e209f-19b7-4669-8a71-cbd45de8ba66" finished successfully.

student@cloudshell:~ (test-project-402417)$

Создать кластер AlloyDB

Создайте кластер AlloyDB в регионе us-central1.

Определите пароль для пользователя postgres. Вы можете определить свой собственный пароль или использовать случайную функцию для его генерации.

export PGPASSWORD=`openssl rand -hex 12`

Ожидаемый вывод консоли:

student@cloudshell:~ (test-project-402417)$ export PGPASSWORD=`openssl rand -hex 12`

Запомните пароль PostgreSQL для использования в будущем:

echo $PGPASSWORD

Ожидаемый вывод консоли:

student@cloudshell:~ (test-project-402417)$ echo $PGPASSWORD
bbefbfde7601985b0dee5723

Определите регион и имя кластера AlloyDB. Мы собираемся использовать регион us-central1 и alydb-aip-01 в качестве имени кластера:

export REGION=us-central1
export ADBCLUSTER=alloydb-aip-01

Запустите команду для создания кластера:

gcloud alloydb clusters create $ADBCLUSTER \
    --password=$PGPASSWORD \
    --network=default \
    --region=$REGION

Ожидаемый вывод консоли:

export REGION=us-central1
export ADBCLUSTER=alloydb-aip-01
gcloud alloydb clusters create $ADBCLUSTER \
    --password=$PGPASSWORD \
    --network=default \
    --region=$REGION
Operation ID: operation-1697655441138-6080235852277-9e7f04f5-2012fce4
Creating cluster...done.

Создать основной экземпляр AlloyDB

Создайте основной экземпляр AlloyDB для нашего кластера в том же сеансе облачной оболочки. Если вы отключены, вам нужно будет снова определить переменные среды региона и имени кластера.

gcloud alloydb instances create $ADBCLUSTER-pr \
    --instance-type=PRIMARY \
    --cpu-count=2 \
    --region=$REGION \
    --cluster=$ADBCLUSTER

Ожидаемый вывод консоли:

student@cloudshell:~ (test-project-402417)$ gcloud alloydb instances create $ADBCLUSTER-pr \
    --instance-type=PRIMARY \
    --cpu-count=2 \
    --region=$REGION \
    --availability-type ZONAL \
    --cluster=$ADBCLUSTER
Operation ID: operation-1697659203545-6080315c6e8ee-391805db-25852721
Creating instance...done.

5. Подготовьте виртуальную машину GCE.

Создать учетную запись службы

Поскольку мы будем использовать нашу виртуальную машину для развертывания службы поиска баз данных GenAI и размещения примера приложения, первым шагом будет создание учетной записи службы Google (GSA). GSA будет использоваться виртуальной машиной GCE, и нам нужно будет предоставить ей необходимые привилегии для работы с другими сервисами.

В Cloud Shell выполните:

PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project)
gcloud iam service-accounts create compute-aip --project $PROJECT_ID
gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \
  --member="serviceAccount:compute-aip@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" \
  --role="roles/cloudbuild.builds.editor"
gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \
  --member="serviceAccount:compute-aip@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" \
  --role="roles/artifactregistry.admin"
gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \
  --member="serviceAccount:compute-aip@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" \
  --role="roles/storage.admin"
gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \
  --member="serviceAccount:compute-aip@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" \
  --role="roles/run.admin"
gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \
  --member="serviceAccount:compute-aip@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" \
  --role="roles/iam.serviceAccountUser"
gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \
  --member="serviceAccount:compute-aip@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" \
  --role="roles/alloydb.viewer"
gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \
  --member="serviceAccount:compute-aip@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" \
  --role="roles/aiplatform.user"

Развертывание виртуальной машины GCE

Создайте виртуальную машину GCE в том же регионе и VPC, что и кластер AlloyDB.

В Cloud Shell выполните:

export ZONE=us-central1-a
gcloud compute instances create instance-1 \
    --zone=$ZONE \
    --create-disk=auto-delete=yes,boot=yes,image=projects/debian-cloud/global/images/$(gcloud compute images list --filter="family=debian-12 AND family!=debian-12-arm64" --format="value(name)") \
    --scopes=https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform \
  --service-account=compute-aip@$PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com

Ожидаемый вывод консоли:

student@cloudshell:~ (test-project-402417)$ export ZONE=us-central1-a
student@cloudshell:~ (test-project-402417)$ export ZONE=us-central1-a
gcloud compute instances create instance-1 \
    --zone=$ZONE \
    --create-disk=auto-delete=yes,boot=yes,image=projects/debian-cloud/global/images/$(gcloud compute images list --filter="family=debian-12 AND family!=debian-12-arm64" --format="value(name)") \
    --scopes=https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform

Created [https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/test-project-402417/zones/us-central1-a/instances/instance-1].
NAME: instance-1
ZONE: us-central1-a
MACHINE_TYPE: n1-standard-1
PREEMPTIBLE: 
INTERNAL_IP: 10.128.0.2
EXTERNAL_IP: 34.71.192.233
STATUS: RUNNING

Установите клиент Postgres

Установите клиентское программное обеспечение PostgreSQL на развернутую виртуальную машину.

Подключитесь к виртуальной машине:

gcloud compute ssh instance-1 --zone=us-central1-a

Ожидаемый вывод консоли:

student@cloudshell:~ (test-project-402417)$ gcloud compute ssh instance-1 --zone=us-central1-a
Updating project ssh metadata...working..Updated [https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/test-project-402417].                                                                                                                                                         
Updating project ssh metadata...done.                                                                                                                                                                                                                                              
Waiting for SSH key to propagate.
Warning: Permanently added 'compute.5110295539541121102' (ECDSA) to the list of known hosts.
Linux instance-1 5.10.0-26-cloud-amd64 #1 SMP Debian 5.10.197-1 (2023-09-29) x86_64

The programs included with the Debian GNU/Linux system are free software;
the exact distribution terms for each program are described in the
individual files in /usr/share/doc/*/copyright.

Debian GNU/Linux comes with ABSOLUTELY NO WARRANTY, to the extent
permitted by applicable law.
student@instance-1:~$

Установите команду запуска программного обеспечения внутри виртуальной машины:

sudo apt-get update
sudo apt-get install --yes postgresql-client

Ожидаемый вывод консоли:

student@instance-1:~$ sudo apt-get update
sudo apt-get install --yes postgresql-client
Get:1 file:/etc/apt/mirrors/debian.list Mirrorlist [30 B]
Get:4 file:/etc/apt/mirrors/debian-security.list Mirrorlist [39 B]
Hit:7 https://packages.cloud.google.com/apt google-compute-engine-bookworm-stable InRelease
Get:8 https://packages.cloud.google.com/apt cloud-sdk-bookworm InRelease [1652 B]
Get:2 https://deb.debian.org/debian bookworm InRelease [151 kB]
Get:3 https://deb.debian.org/debian bookworm-updates InRelease [55.4 kB]
...redacted...
update-alternatives: using /usr/share/postgresql/15/man/man1/psql.1.gz to provide /usr/share/man/man1/psql.1.gz (psql.1.gz) in auto mode
Setting up postgresql-client (15+248) ...
Processing triggers for man-db (2.11.2-2) ...
Processing triggers for libc-bin (2.36-9+deb12u7) ...

Подключиться к экземпляру

Подключитесь к основному экземпляру виртуальной машины с помощью psql.

Продолжайте открытый сеанс SSH с вашей виртуальной машиной. Если вы были отключены, подключитесь снова, используя ту же команду, что и выше.

Используйте ранее указанный $PGASSWORD и имя кластера для подключения к AlloyDB из виртуальной машины GCE:

export PGPASSWORD=<Noted password>

export PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project)
export REGION=us-central1
export ADBCLUSTER=alloydb-aip-01
export INSTANCE_IP=$(gcloud alloydb instances describe $ADBCLUSTER-pr --cluster=$ADBCLUSTER --region=$REGION --format="value(ipAddress)")
psql "host=$INSTANCE_IP user=postgres sslmode=require"

Ожидаемый вывод консоли:

student@instance-1:~$ export PGPASSWORD=P9...
student@instance-1:~$ export REGION=us-central1
student@instance-1:~$ export ADBCLUSTER=alloydb-aip-01
student@instance-1:~$ export INSTANCE_IP=export INSTANCE_IP=$(gcloud alloydb instances describe $ADBCLUSTER-pr --cluster=$ADBCLUSTER --region=$REGION --format="value(ipAddress)")
student@instance-1:~$ psql "host=$INSTANCE_IP user=postgres sslmode=require"
psql (13.11 (Debian 13.11-0+deb11u1), server 14.7)
WARNING: psql major version 13, server major version 14.
         Some psql features might not work.
SSL connection (protocol: TLSv1.3, cipher: TLS_AES_256_GCM_SHA384, bits: 256, compression: off)
Type "help" for help.

postgres=>

Выйдите из сеанса psql, сохранив соединение SSH:

exit

Ожидаемый вывод консоли:

postgres=> exit
student@instance-1:~$

6. Инициализируйте базу данных

Мы собираемся использовать нашу клиентскую виртуальную машину в качестве платформы для заполнения нашей базы данных данными и размещения нашего приложения. Первый шаг — создать базу данных и заполнить ее данными.

Создать базу данных

Создайте базу данных с именем «assistantdemo».

В сеансе виртуальной машины GCE выполните:

psql "host=$INSTANCE_IP user=postgres" -c "CREATE DATABASE assistantdemo"

Ожидаемый вывод консоли:

student@instance-1:~$ psql "host=$INSTANCE_IP user=postgres" -c "CREATE DATABASE assistantdemo"
CREATE DATABASE
student@instance-1:~$

Включите расширение pgVector.

psql "host=$INSTANCE_IP user=postgres dbname=assistantdemo" -c "CREATE EXTENSION vector"

Ожидаемый вывод консоли:

student@instance-1:~$ psql "host=$INSTANCE_IP user=postgres dbname=assistantdemo" -c "CREATE EXTENSION vector"
CREATE EXTENSION
student@instance-1:~$

Подготовьте среду Python

Чтобы продолжить, мы собираемся использовать подготовленные скрипты Python из репозитория GitHub, но перед этим нам необходимо установить необходимое программное обеспечение.