基于 Vertex AI 和 Gemini API 构建下一代 AI 知识库系统 (RAG)
RAG（Retrieval-Augmented Generation）正在成为企业级 GenAI 的标准架构，也是大模型开发落地的主流路径之一。它通过“检索 + 生成”提升回答的准确性、可追溯性和可控性。本指南基于 Vertex AI 与 Gemini API，提供从数据接入到评估上线的完整方案。
RAG 的核心价值
- 减少幻觉：以真实知识库作为依据。
- 可追溯：回答可以溯源到原始文档。
- 持续更新：知识库更新后立即生效。
适合：客服知识库、内部技术文档、合规/政策问答、产品支持。
架构拆解：从数据到回答
1. 数据接入与清洗
- 来源：文档、Wiki、工单、数据库
- 清洗：去重、去噪、拆分章节
- 结构化：标题、段落、元数据标签
2. 文本切分与向量化
- 建议 chunk 大小：500–1000 字符
- overlap：50–150 字符
- 使用 Vertex AI Embeddings 生成向量
3. 向量存储与检索
- 选项：Vertex AI Vector Search / AlloyDB / 第三方向量库
- 支持相似度检索 + metadata 过滤
4. 召回 + 生成
- Top-K 召回文档
- 用 Gemini API 生成答案并引用证据
- 可加入 rerank 模型提升准确率
快速上手（示例代码）
# 伪代码示例：Embedding + Gemini 生成
from vertexai.language_models import TextEmbeddingModel
from vertexai.preview.generative_models import GenerativeModel
embedding_model = TextEmbeddingModel.from_pretrained("text-embedding-004")
query_vec = embedding_model.get_embeddings(["如何配置 GKE 自动扩缩容?"])[0].values
# 这里假设你已经通过向量库检索到 top_docs
context = "\n".join([doc["content"] for doc in top_docs])
model = GenerativeModel("gemini-1.5-pro")
prompt = f"请基于以下资料回答问题，并给出引用:\n{context}\n问题: 如何配置 GKE 自动扩缩容?"
response = model.generate_content(prompt)
print(response.text)
关键设计决策
1. 选择向量库
| 方案 | 优势 | 适用场景 |
|---|---|---|
| Vertex AI Vector Search | 托管、低运维 | 大多数企业 |
| AlloyDB + 向量扩展 | 事务 + 向量融合 | 数据库一体化 |
| 第三方向量库 | 功能丰富 | 已有成熟平台 |
2. Prompt 模板
- 明确“只基于检索内容回答”
- 强制输出引用（source）
- 对敏感问题返回“需要人工确认”
3. 评估与迭代
- 召回率：是否能拿到正确文档
- 准确率：答案是否正确
- 可解释性：是否提供引用
安全与合规
- 数据脱敏与 PII 清理
- 访问控制（IAM + 权限分级）
- 保留审计日志与问答记录
生产落地建议
- 增加缓存层（热门问题直出）
- 建立离线评估集做持续回归
- 对高风险问题增加人工审核
总结
基于 Vertex AI 与 Gemini API 的 RAG 能显著提升企业知识库的准确性和可控性，是 GenAI 应用落地的主流方案。只要在“数据质量 + 召回 + 评估”三件事上做好，就能跑出高质量的 AI 知识库系统。
