在应用中整合Google敏感数据保护和Vertex AI搜索功能

在现代应用中，我们常常需要处理大量的敏感数据，如个人信息和财务记录。在确保这些数据安全的同时，我们还需要进行有效的数据检索和分析。本文介绍了一种结合Google Vertex AI搜索和敏感数据保护功能的应用方案。

技术背景介绍

Google Vertex AI Search 是一项基于机器学习的搜索服务，专为处理复杂搜索任务而设计。结合Google的PaLM 2大模型，我们可以通过自然语言接口进行高效的搜索和问答。

Google敏感数据保护（Sensitive Data Protection）服务提供了检测和隐藏文本中敏感数据的能力，确保数据的隐私和安全。

核心原理解析

此模板应用使用了检索链（Retrieval Chain）来从文档中回答问题。它首先利用Vertex AI提供的搜索能力查找相关信息，然后通过PaLM 2模型进行自然语言处理。同时，Google敏感数据保护负责在整个处理中识别并掩盖任何敏感数据。

代码实现演示 (重点)

下面是如何快速配置和运行该应用的示例代码：

环境配置

在开始之前，确保在Google Cloud项目中启用了DLP API和Vertex AI API。设置以下环境变量：

export GOOGLE_CLOUD_PROJECT_ID=<your-google-cloud-project-id>
export MODEL_TYPE=chat-bison

确保安装了LangChain CLI工具：

pip install -U langchain-cli

新建LangChain项目：

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

在现有项目中添加：

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

在server.py中添加如下代码：

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")

运行应用

设置LangSmith用于追踪和调试（可选）：

export LANGCHAIN_TRACING_V2=true
export LANGCHAIN_API_KEY=<your-api-key>
export LANGCHAIN_PROJECT=<your-project>

启动LangServe实例：

langchain serve

访问本地服务器：http://localhost:8000

应用场景分析

此应用非常适合需要对大规模文档进行搜索且需保护敏感数据的场景，例如法律文档分析、医疗记录查询和金融报告处理等。

实践建议

确保DLP API和Vertex AI API在项目中正确启用。
定期更新和管理API密钥以确保安全。
使用LangSmith等工具进行日志记录和监控，以便及时发现和解决潜在问题。

如果遇到问题欢迎在评论区交流。

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