谷歌云敏感数据保护

该模板是一个应用程序，利用了谷歌 Vertex AI Search，一种基于机器学习的搜索服务，以及 PaLM 2 for Chat（chat-bison）。该应用程序使用检索链来根据您的文档回答问题。

该模板是一个应用程序，利用了谷歌敏感数据保护，这是一种用于检测和遮蔽文本中敏感数据的服务，并且使用了 PaLM 2 for Chat（chat-bison），尽管您可以使用任何模型。

有关使用敏感数据保护的更多上下文信息，请查看此处。

环境设置

在使用此模板之前，请确保在您的谷歌云项目中启用了DLP API和Vertex AI API。

有关与谷歌云相关的一些常见环境故障排除步骤，请参见本自述文件底部。

设置以下环境变量：

• GOOGLE_CLOUD_PROJECT_ID - 您的谷歌云项目ID。

• MODEL_TYPE - Vertex AI Search 的模型类型（例如 chat-bison）

使用方法

要使用此软件包，您首先需要安装 LangChain CLI：

pip install -U langchain-cli

要创建一个新的 LangChain 项目并将其安装为唯一的软件包，可以执行以下操作：

langchain app new my-app --package rag-google-cloud-sensitive-data-protection

如果要将其添加到现有项目中，只需运行：

langchain app add rag-google-cloud-sensitive-data-protection

并将以下代码添加到您的 server.py 文件中：

from rag_google_cloud_sensitive_data_protection.chain import chain as rag_google_cloud_sensitive_data_protection_chain
add_routes(app, rag_google_cloud_sensitive_data_protection_chain, path="/rag-google-cloud-sensitive-data-protection")

（可选）现在让我们配置 LangSmith。

LangSmith 将帮助我们跟踪、监控和调试 LangChain 应用程序。

您可以在此处注册 LangSmith。

如果您没有访问权限，可以跳过此部分。

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>  # 如果未指定，默认为 "default"

如果您在此目录中，则可以直接启动 LangServe 实例：

langchain serve

这将在本地启动一个运行在http://localhost:8000的 FastAPI 应用程序服务器。

我们可以在http://127.0.0.1:8000/docs上查看所有模板。

我们可以在http://127.0.0.1:8000/rag-google-cloud-vertexai-search/playground上访问 playground。

我们可以通过以下代码访问模板：

from langserve.client import RemoteRunnable
runnable = RemoteRunnable("http://localhost:8000/rag-google-cloud-sensitive-data-protection")

谷歌云故障排除

您可以使用 gcloud 的 CLI 设置您的 gcloud 凭据，使用 gcloud auth application-default login

您可以使用以下命令设置您的 gcloud 项目

gcloud config set project <your project>
gcloud auth application-default set-quota-project <your project>
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT_ID=<your project>