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使用 Vertex AI扩展进行自然语言MongoDB查询

注意

Vertex AI 扩展程序目前处于预览阶段,可能会有所变动。请联系您的 Google Cloud 代表,了解如何访问此功能。

除了结合使用 Vertex AI和MongoDB Vector Search 来实现RAG 之外,您还可以使用 Vertex AI扩展 来进一步自定义使用 Vertex AI模型与Atlas交互的方式。在本教程中,您将创建一个 Vertex AI扩展,该扩展允许您使用自然语言实时查询Atlas中的数据。

使用 Vertex AI Extensions 和 MongoDB Atlas 的工作流图

本教程使用以下组件使 Atlas 能够进行自然语言查询:

  • Google Cloud Platform Vertex AI SDK,用于管理AI模型并为 Vertex AI启用自定义扩展。本教程使用 Gemini 1.5Pro 模型。

  • Google Cloud Run 用于部署在 Vertex AI 和 Atlas 之间作为 API 终结点的函数。

  • MongoDB API的 OpenAPI 3 规范,用于定义自然语言查询如何映射到MongoDB操作。要学习;了解更多信息,请参阅OpenAPI 规范。

  • Vertex AI扩展,可启用Vertex AI与Atlas的实时交互,并配置自然语言查询的处理方式。

  • Google Cloud Secrets Manager 用于存储您的 MongoDB API 密钥。

注意

有关详细的代码和设置说明,请参阅此示例的 GitHub 存储库。

开始之前,您必须具备以下条件:

在本节中,您将创建一个 Google Cloud Run 函数,作为 Vertex AI 扩展和 Atlas 集群之间的 API 终结点。该函数处理身份验证,连接到 Atlas 集群,并根据来自 Vertex AI 的请求执行数据库操作。

1

在 Google Cloud 控制台中,打开 Cloud Run 页面并单击 Write a function。

2
  1. 指定函数名称和要部署函数的Google Cloud Platform地区。

  2. 选择最新可用的 Python 版本作为 Runtime。

  3. 在 Authentication section 中,选择 Allow unauthenticated invocations。

  4. 对其余设置使用默认值,然后单击 Next。

有关详细配置步骤,请参阅云运行文档。

3

将以下代码粘贴到各自的文件中:

4
  1. 将 Entry Point 重命名为 mongodb_crud。

  2. 单击 Deploy 以部署函数。

  3. 复制并存储 HTTPS 终结点,以便在本地触发云函数。

  4. 导航到该函数的 Details 页面,复制并存储该函数使用的服务帐户名称。

在本节中,您将创建一个 Vertex AI 扩展,该扩展允许使用 Gemini 1.5 Pro 模型在 Atlas 中对您的数据进行自然语言查询。此扩展使用 OpenAPI 规范和您创建的 Cloud Run函数,将自然语言映射到数据库操作,并在 Atlas 中查询您的数据。

要实现此扩展,您可以使用交互式Python笔记本,它允许您单独运行Python代码片段。在本教程中,您将在 Colab Enterprise 环境中创建一个名为 mongodb-vertex-ai-extension.ipynb 的笔记本。

在 Vertex AI中,单击左侧导航菜单中的 Extensions。名为 MongoDB Vertex API Interpreter 的新扩展将显示在扩展列表中。

以下示例演示了您可以在 Atlas 中用于查询数据的两种不同的自然语言查询: