Google Cloud Vertex AI: verwaltete RAG-Lösungen

Google Cloud beschleunigt das Enterprise-RAG

Google Cloud annonce des evolutions majeures de ses capacites RAG sur Vertex AI. Le nouveau RAG Engine simplifie les deployments, le Grounding API ameliore la fiabilite, et l'integration avec Gemini 2.0 offre des performances inegalees.

"Vertex AI RAG Engine rend le RAG enterprise accessible a tous", sagt Thomas Kurian, CEO von Google Cloud. "Plus besoin d'etre expert en IA pour deployer des solutions de qualite."

Neue Funktionen

RAG Engine

Ein verwalteter Service für End-to-End RAG :

DEVELOPERpython
from google.cloud import aiplatform

# Initialisierung
aiplatform.init(project="my-project", location="us-central1")

# Erstelle ein RAG-Corpus
rag_corpus = aiplatform.RagCorpus.create(
    display_name="company-docs",
    embedding_model="text-embedding-005",
    chunking_config={
        "strategy": "semantic",
        "chunk_size": 512,
        "overlap": 50
    }
)

# Importer des documents
rag_corpus.import_files(
    gcs_source="gs://my-bucket/documents/",
    import_config={
        "file_types": ["pdf", "docx", "html"],
        "ocr_enabled": True
    }
)

# Requete RAG
response = rag_corpus.query(
    text="Comment configurer le produit ?",
    model="gemini-2.0-pro",
    retrieval_config={
        "top_k": 5,
        "reranking": True
    }
)

Grounding API

Die Validierung der Antworten wird nativ:

DEVELOPERpython
from google.cloud import aiplatform

# Grounding-Konfiguration
grounding_config = {
    "grounding_source": {
        "type": "RETRIEVAL",
        "retrieval_config": {
            "rag_corpus": rag_corpus.resource_name,
            "threshold": 0.7
        }
    },
    "grounding_enforcement": {
        "level": "STRICT",  # STRICT, MODERATE, PERMISSIVE
        "citation_required": True
    }
}

# Generierung mit Grounding
response = aiplatform.Gemini.generate(
    model="gemini-2.0-pro",
    prompt="Explique la politique de retour",
    grounding_config=grounding_config
)

# Ergebnis mit Grounding-Metadaten
print(response.grounding_metadata)
# {
#   "grounding_score": 0.92,
#   "citations": [...],
#   "unsupported_claims": []
# }

Diese Funktion stimmt mit unserem Leitfaden zur detection des hallucinations überein.

Gemini 2.0-Integration

Die Integration mit Gemini 2.0 bringt :

DEVELOPERpython
# RAG multimodal avec Gemini 2.0
response = rag_corpus.query(
    inputs=[
        {"type": "text", "value": "Quel produit correspond a cette image ?"},
        {"type": "image", "value": "gs://bucket/product-image.jpg"}
    ],
    model="gemini-2.0-pro-vision",
    multimodal_config={
        "image_understanding": True,
        "cross_modal_retrieval": True
    }
)

Agent Builder RAG

Erstellung von RAG-Agenten ohne Code :

1. Interface visuelle : Glisser-deposer des composants
2. Connecteurs pre-configures : Drive, Confluence, Salesforce
3. Workflows : Orchestration visuelle
4. Deployment : Un clic vers production

DEVELOPERpython
# Ou via API
agent = aiplatform.Agent.create(
    display_name="support-agent",
    rag_corpus=rag_corpus.resource_name,
    instructions="Tu es un agent support. Reponds en citant tes sources.",
    tools=[
        {"type": "rag_retrieval"},
        {"type": "code_execution"},
        {"type": "web_search"}
    ]
)

# Deployer
agent.deploy(
    endpoint="support-agent-endpoint",
    min_replica_count=1,
    max_replica_count=10
)

Architecture

Architecture recommandee

Cloud Storage / Drive / BigQuery
              ↓
    [RAG Engine - Ingestion]
              ↓
    [Chunking + Embedding]
              ↓
    Vertex AI Vector Search
              ↓
    [Retrieval + Reranking]
              ↓
    [Gemini + Grounding]
              ↓
    Cloud Run / GKE

Integration GCP native

Leistung

Benchmarks

Beschränkungen

Preise

Preisgestaltung

Vergleich

*Pour 100K requetes/mois, 10GB de donnees

Consultez notre guide sur l'optimisation des couts RAG.

Anwendungsfälle

Wann Vertex AI RAG verwenden

Ideal für :

• GCP-first-Unternehmen
• Besoin de multimodal avance
• Integration BigQuery/Data analytics
• Grounding critique

Weniger geeignet für :

• Multi-cloud
• Budget limite
• Besoin de modeles open-source

Komplettes Beispiel

DEVELOPERpython
from google.cloud import aiplatform

# 1. Setup
aiplatform.init(project="my-project")

# 2. Creer le corpus RAG
corpus = aiplatform.RagCorpus.create(
    display_name="knowledge-base",
    embedding_model="text-embedding-005"
)

# 3. Importer des documents
corpus.import_files(gcs_source="gs://docs/")

# 4. Creer un endpoint
endpoint = corpus.deploy_rag_endpoint(
    model="gemini-2.0-pro",
    grounding_config={"level": "STRICT"}
)

# 5. Interroger
response = endpoint.predict(
    instances=[{"query": "Quelle est la procedure ?"}]
)

Unsere Einschätzung

Vertex AI RAG Engine ist eine solide Option :

Stärken :

• GCP-native Integration
• Leistungsfähiges Gemini 2.0
• Einzigartige Grounding API
• Multimodal avance

Zu beachten :

• Vendor-Lock-in Google Cloud
• Hohe Kosten
• Anfangskomplexität

Für GCP-first-Unternehmen ist es eine natürliche Wahl. Die native Integration mit BigQuery und dem Google Data-Ökosystem ist ein entscheidender Vorteil.

Plattformen wie Ailog bieten eine cloud-agnostische Alternative mit hebergement francais.

Consultez notre guide des meilleures plateformes RAG.