快速起步解决方案：生成式 AI 知识库

Last reviewed 2024-03-01 UTC

本指南可帮助您了解和部署生成式 AI 知识库解决方案。此解决方案演示了如何构建提取式问答 (EQA) 流水线，以便为内部知识库生成内容。

本文档适用于具有一定 LLM 背景的开发者。本文假定您熟悉基本的云概念，但不一定熟悉 Google Cloud。拥有 Terraform 经验会很有帮助。

注意：此解决方案可帮助您探索 Google Cloud 的功能。此解决方案并非是为了按原样用于生产环境。如需了解如何在 Google Cloud 中设计和设置生产级环境，请参阅 Google Cloud 中的着陆区设计和 Google Cloud 设置核对清单。

目标

此解决方案指南可帮助您执行以下操作：

• 部署一个用于从文档中提取问答对的应用，以及在上传文档时触发应用的流水线。
• 使用应用的输出来训练基于提示的 AI 模型。

架构

此解决方案部署一个生成式 AI 知识库应用。下图展示了应用基础设施的架构：

请求流程

以下步骤详细介绍了应用的请求处理流程。流程中的步骤在前面的架构图中进行了编号。

您可以通过 Google Cloud 控制台或 gcloud CLI 将文档直接上传到 Cloud Storage 存储桶来启动生成式 AI 知识库应用。

1. 文档上传后，它会触发一个 Cloud Functions 函数。此函数运行提取式问答流程。

2. 此函数使用 Document AI OCR 从文档中提取所有文本。

3. 此函数将文档编入索引到 Vector Search 中。 Vector Search 索引为 LLM 提供上下文，以便仅根据直接从上传文档中提取的内容提取问答对。

4. 该函数使用 Vertex AI 从文档中提取和生成问答。

5. 此函数将提取的问答对存储在 Firestore 中。

6. 系统从 Firestore 数据库生成 JSONL 微调数据集并将其存储在 Cloud Storage 中。

7. 手动确认您对数据集感到满意后，您可以在 Vertex AI 上启动微调作业。

   调优作业完成后，调优后的模型会部署到端点。该模型部署到端点后，您可以将查询提交到 Colab 笔记本中调优后的模型，并将其与基础模型进行比较。

使用的产品

本部分介绍了此解决方案使用的产品。

如果您熟悉 Terraform 配置语言，则可以更改服务的一些设置。

组件	产品描述	此解决方案的用途
Cloud Storage	这是一项企业级服务，为各种数据类型提供费用低廉且不受限制的对象存储。	存储 PDF 文档、提取的文本、调优数据集和调优后的模型。
Eventarc	该服务可管理分离微服务之间的状态更改（事件）流，同时管理传送、安全、授权、可观测性和错误处理。	监控 Cloud Storage 存储桶中的新文档并在 Cloud Functions 中触发事件。
Cloud Functions	一种轻量级无服务器计算服务，可让您创建单一用途的独立函数来响应 Google Cloud 事件，而无需管理服务器或运行时环境。	编排文档处理步骤。
Document AI	一个文档理解平台，可从文档中获取非结构化数据并转换为结构化数据。您可以自动执行繁琐的任务、改进数据提取，并从数据中获取更深入的数据洞见。	从文档中提取文本。
Vertex AI	一个机器学习平台，可让您训练、测试、调优和部署 LLM 和生成式 AI 应用。	根据文档生成问题和答案。
向量搜索	此服务可让您使用为 Google 搜索、YouTube 和 Play 等 Google 产品提供基础的基础设施。	可让您搜索嵌入以找到在语义上相似或相关的实体。
Firestore	一个适用于虚拟机和集群的全托管式低延迟文件系统，可提供高可用性和高吞吐量。	存储生成的问答。

费用

如需估算生成式 AI 知识库解决方案使用的 Google Cloud 资源的费用，请参阅 Google Cloud 价格计算器中预先计算的估算值。

使用估算值作为起点来计算部署费用。您可以修改估算值，以反映您计划对解决方案中使用的资源进行的任何配置更改。

系统会基于某些因素（包括以下因素）做出预先计算的估算：

• 部署资源的 Google Cloud 位置。

• 资源的使用时间。

• Cloud Storage 中存储的数据量。

• 调用知识库应用的次数。

• 用于调优模型的计算资源。

准备工作

如需部署此解决方案，您首先需要一个 Google Cloud 项目和一些 IAM 权限。

创建或选择 Google Cloud 项目

部署解决方案时，您需要选择部署资源的 Google Cloud 项目。在决定是使用现有项目还是创建新项目时，请考虑以下因素：

• 如果您为解决方案创建了项目，那么当您不再需要部署时，可以删除该项目以避免继续计费。如果您使用的是现有项目，则必须删除不再需要的部署。
• 使用新项目有助于避免与先前预配的资源（例如用于生产工作负载的资源）发生冲突。

如果要在新项目中部署解决方案，请在开始部署之前创建项目。

如需创建项目，请完成以下步骤：

1. In the Google Cloud console, go to the project selector page.

   Go to project selector

2. Click Create project.

3. Name your project. Make a note of your generated project ID.

4. Edit the other fields as needed.

5. Click Create.

获取所需的 IAM 权限

如需开始部署过程，您需要下表中列出的 Identity and Access Management (IAM) 权限。如果您拥有计划在其中部署解决方案的项目的 roles/owner 基本角色，则您已经拥有所有必要的权限。如果您没有 roles/owner 角色，请让管理员授予您这些权限（或包含这些权限的角色）。

所需的 IAM 权限	包含所需权限的预定义角色
serviceusage.services.enable	Service Usage Admin (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin)
iam.serviceAccounts.create	Service Account Admin (roles/iam.serviceAccountAdmin)
resourcemanager.projects.setIamPolicy	Project IAM Admin (roles/resourcemanager.projectIamAdmin)
config.deployments.create config.deployments.list	Cloud Infrastructure Manager Admin (roles/config.admin)

为解决方案创建的服务账号

如果您通过控制台启动部署过程，则 Google 会创建一个服务账号，用于代表您部署解决方案（以及稍后删除部署）。系统会临时为此服务账号分配某些 IAM 权限；也就是说，在解决方案部署和删除操作完成后，会自动撤消这些权限。Google 建议您在删除部署后删除服务账号，如本指南后面部分所述。

查看分配给服务账号的角色

此处列出了这些角色，以防 Google Cloud 项目或组织的管理员需要此信息。

• roles/aiplatform.user
• roles/artifactregistry.admin
• roles/documentai.editor
• roles/firebase.admin
• roles/iam.serviceAccountUser
• roles/serviceusage.serviceUsageAdmin
• roles/iam.serviceAccountAdmin
• roles/resourcemanager.projectIamAdmin

部署解决方案

为了减少您部署此解决方案所需的工作量，GitHub 中提供了 Terraform 配置。Terraform 配置定义了解决方案需要的所有 Google Cloud 资源。

您可以使用以下任一方法来部署解决方案：

• 通过控制台：如果您要试用采用默认配置的解决方案并了解其工作原理，请使用此方法。Cloud Build 会部署此解决方案需要的所有资源。如果您不再需要部署的解决方案，可以通过控制台将其删除。您在部署解决方案后创建的任何资源都可能需要单独删除。

  如需使用此部署方法，请按照通过控制台进行部署中的说明操作。

• 使用 Terraform CLI：如果您要自定义解决方案，或者要使用基础架构即代码 (IaC) 方法自动预配和管理资源，请使用此方法。从 GitHub 下载 Terraform 配置，根据需要选择性地自定义代码，然后使用 Terraform CLI 部署解决方案。部署解决方案后，您可以继续使用 Terraform 来管理解决方案。

  如需使用此部署方法，请按照使用 Terraform CLI 进行部署中的说明操作。

通过控制台进行部署

完成以下步骤以部署预配置的解决方案。

注意：如果您要自定义解决方案或使用基础架构即代码 (IaC) 方法自动预配和管理解决方案，请参阅使用 Terraform CLI 进行部署。

1. 在 Google Cloud 快速起步解决方案目录中，打开生成式 AI 知识库解决方案。

   打开“生成式 AI 知识库”解决方案

2. 查看页面上提供的信息，例如解决方案的预计费用和预计部署时间。

3. 准备好开始部署解决方案后，请点击部署。

   此时会显示分步交互式指南。

4. 完成交互式指南中的步骤。

   请记下您输入的部署名称。在稍后删除部署时需要此名称。

   点击部署后，系统会显示解决方案部署页面。此页面的状态字段显示正在部署。

5. 等待解决方案部署。

   如果部署失败，状态字段将显示失败。您可以使用 Cloud Build 日志来诊断错误。如需了解详情，请参阅通过控制台部署时出错。

   部署完成后，状态字段将更改为已部署。

6. 如需查看已部署的 Google Cloud 资源及其配置，请在控制台中进入交互式导览。

   开始导览

如需了解后续步骤，请参阅使用解决方案。

如果您不再需要此解决方案，可以将部署删除，以免继续为 Google Cloud 资源计费。如需了解详情，请参阅删除部署。

使用 Terraform CLI 进行部署

本部分介绍如何使用 Terraform CLI 自定义解决方案或自动预配和管理解决方案。使用 Terraform CLI 部署的解决方案不会显示在 Google Cloud 控制台的解决方案部署页面中。

注意：如果您要部署采用默认配置的解决方案以了解其工作原理，请按照通过控制台进行部署中的说明操作。

设置 Terraform 客户端

您可以在 Cloud Shell 或本地主机上运行 Terraform。本指南介绍如何在 Cloud Shell 中运行 Terraform，其中预安装了 Terraform 并将其配置为向 Google Cloud 进行身份验证。

GitHub 代码库中提供了此解决方案的 Terraform 代码。

1. 将 GitHub 代码库克隆到 Cloud Shell。

   

   系统会显示一条提示，要求您确认将 GitHub 代码库下载到 Cloud Shell。

2. 点击确认。

   Cloud Shell 会在单独的浏览器标签页中启动，而 Terraform 代码会下载到 Cloud Shell 环境的 $HOME/cloudshell_open 目录中。

3. 在 Cloud Shell 中，检查当前工作目录是否为 $HOME/cloudshell_open/terraform-genai-knowledge-base/。这是包含此解决方案的 Terraform 配置文件的目录。如果您需要切换到该目录，请运行以下命令：

   cd $HOME/cloudshell_open/terraform-genai-knowledge-base/
   

4. 通过运行以下命令来初始化 Terraform：

   terraform init
   

   等待系统显示以下消息：

   Terraform has been successfully initialized!
   

配置 Terraform 变量

您下载的 Terraform 代码包含可用于根据需要自定义部署的变量。例如，您可以指定 Google Cloud 项目以及要在其中部署解决方案的区域。

1. 确保当前工作目录为 $HOME/cloudshell_open/terraform-genai-knowledge-base/。如果不是，请转到该目录。

2. 在同一目录中，创建一个名为 terraform.tfvars 的文本文件。

3. 在 terraform.tfvars 文件中，复制以下代码段，并为所需的变量设置值。

   • 按照代码段中作为注释提供的说明进行操作。
   • 此代码段仅包含您必须为其设置值的变量。Terraform 配置包括具有默认值的其他变量。如需查看所有变量和默认值，请参阅 $HOME/cloudshell_open/terraform-genai-knowledge-base/ 目录中提供的 variables.tf 文件。
   • 确保您在 terraform.tfvars 文件中设置的每个值都与 variables.tf 文件中声明的变量类型匹配。例如，如果为 variables.tf 文件中的变量定义的类型为 bool，则必须将 true 或 false 指定为该变量在 terraform.tfvars 文件中的值。

   # This is an example of the terraform.tfvars file.
   # The values in this file must match the variable types declared in variables.tf.
   # The values in this file override any defaults in variables.tf.
   
   # ID of the project in which you want to deploy the solution
   project_id = "PROJECT_ID"
   

验证并查看 Terraform 配置

1. 确保当前工作目录为 $HOME/cloudshell_open/terraform-genai-knowledge-base/。如果不是，请转到该目录。

2. 验证 Terraform 配置没有错误：

   terraform validate
   

   如果该命令返回任何错误，请在配置中进行所需的更正，然后再次运行 terraform validate 命令。重复此步骤，直到命令返回以下消息：

   Success! The configuration is valid.
   

3. 查看配置中定义的资源：

   terraform plan
   

4. 如果您未按照上文所述创建 terraform.tfvars 文件，则 Terraform 会提示您为没有默认值的变量输入值。输入必需的值。

   terraform plan 命令的输出是在应用配置时 Terraform 预配的资源列表。

   如果要进行任何更改，请修改配置，然后再次运行 terraform validate 和 terraform plan 命令。

预配资源

如果 Terraform 配置中不需要进一步更改，请部署资源。

1. 确保当前工作目录为 $HOME/cloudshell_open/terraform-genai-knowledge-base/。如果不是，请转到该目录。

2. 应用 Terraform 配置：

   terraform apply
   

3. 如果您未按照上文所述创建 terraform.tfvars 文件，则 Terraform 会提示您为没有默认值的变量输入值。输入必需的值。

   Terraform 会显示将创建的资源列表。

4. 当系统提示您执行操作时，请输入 yes。

   Terraform 展示一些显示部署进度的消息。

   如果无法完成部署，则 Terraform 会显示导致失败的错误。查看错误消息，并更新配置以修复错误。然后，再次运行 terraform apply 命令。如需有关排查 Terraform 错误的帮助，请参阅使用 Terraform CLI 部署解决方案时出错。

   创建完所有资源后，Terraform 会显示以下消息：

   Apply complete!
   

5. 如需查看已部署的 Google Cloud 资源及其配置，请在控制台中进入交互式导览。

   开始导览

接下来，您可以使用此解决方案，了解其工作原理。

如果您不再需要此解决方案，可以将部署删除，以免继续为 Google Cloud 资源计费。如需了解详情，请参阅删除部署。

使用解决方案

部署解决方案后，您可以上传一个文档以将其编入索引，并提出有关该文档的问题。此外，系统会生成一个 JSON 行 (JSONL) 调优数据集文件，您可以使用该文件来提示调优 LLM。

上传文档并查询模型

上传一个文档以开始使用此解决方案，然后询问预训练 LLM 关于该文档的问题。

如需在 Google Cloud 控制台中直接遵循有关此任务的分步指导，请点击操作演示。

操作演示

此任务大约需要 10 分钟才能完成。

调优 LLM

上传解决方案的文档后，您可以使用 Vertex AI 通过问答对调优 LLM。调优 LLM 并非自动化过程。在调优 LLM 之前，请检查您的数据并确保其有效且准确。对数据感到满意后，您可以手动启动调优作业并从 Model Registry 启动 LLM。

JSONL 调优文件包含从问答对中提取的内容。文件中的每一行都是一个包含 input_text 和 output_text 字段的 JSON 条目。input_text 字段包含每个问题的内容，而 output_text 包含每个相应答案的内容。

例如，以下 JSONL 文件包含“有多少人住在北京”问题以及相应的答案：

{"input_text": "CONTEXT: With over 21 million residents, Beijing is the
 world's most populous national capital city and is China's second largest
 city after Shanghai. QUESTION: How many people live in Beijing?,
"output_text": "21 million people"}

如需遵循有关调优模型的分步指导，请直接在 Google Cloud 控制台中点击操作演示。

操作演示

此演示大约需要 10 分钟才能完成，但模型调优可能需要一个小时或更长时间才能完成处理。

删除部署

如果不再需要此解决方案，请删除部署。删除部署后，您无需再为创建的资源付费。

删除须知

在删除此解决方案之前，请删除 Vector Search 索引部署：

1. 转到 Vector Search 页面。

   前往 Vector Search

2. 点击“knowledge-base-index”。

3. 在已部署的索引下，点击 more_vert 更多。

4. 点击取消部署。

您无需等待索引删除过程完成。

通过控制台删除

如果您通过控制台部署了解决方案，请按以下流程操作。

1. 在 Google Cloud 控制台中，转到解决方案部署页面。

   转到“解决方案部署”

2. 选择您要删除的部署所在的项目。

3. 找到您要删除的部署。

4. 点击 操作，然后选择删除。

5. 输入部署的名称，然后点击确认。

   状态字段显示正在删除。

   如果删除失败，请参阅删除部署时出错中的问题排查指南。

如果您不再需要用于此解决方案的 Google Cloud 项目，则可以删除该项目。如需了解详情，请参阅可选：删除项目。

使用 Terraform CLI 进行删除

如果您使用 Terraform CLI 部署了解决方案，请按照以下步骤操作。

1. 在 Cloud Shell 中，确保当前工作目录为 $HOME/cloudshell_open/terraform-genai-knowledge-base/。如果不是，请转到该目录。

2. 移除 Terraform 预配的资源：

   terraform destroy
   

   Terraform 会显示将被销毁的资源列表。

3. 当系统提示您执行操作时，请输入 yes。

   Terraform 会显示显示进度的消息。删除所有资源后，Terraform 将显示以下消息：

   Destroy complete!
   

   如果删除失败，请参阅删除部署时出错中的问题排查指南。

如果您不再需要用于此解决方案的 Google Cloud 项目，则可以删除该项目。如需了解详情，请参阅可选：删除项目。

删除调优后的模型

您必须手动删除调优后的模型。

如需删除调优后的模型，请参阅从 Vertex AI Model Registry 中删除模型。

可选：删除项目

如果您在新的 Google Cloud 项目中部署了解决方案，但不再需要该项目，请完成以下步骤来将其删除：

注意：如果您删除项目，则项目中的所有资源都将被永久删除。

1. 在 Google Cloud 控制台中，进入管理资源页面：

   打开“管理资源”

2. 在项目列表中，选择要删除的项目，然后点击删除。
3. 在提示符处，输入项目 ID，然后点击关停。

如果您决定保留项目，请删除为此解决方案创建的服务账号，如下一部分所述。

可选：删除服务账号

如果删除了用于解决方案的项目，请跳过此部分。

如本指南前面部分所述，当您部署解决方案时，系统代表您创建了一个服务账号。系统为服务账号临时分配了某些 IAM 权限；也就是说，在解决方案的部署和删除操作完成后，系统会自动撤消这些权限，但不会删除服务账号。Google 建议您删除此服务账号。

• 如果您通过 Google Cloud 控制台部署了解决方案，请进入解决方案部署页面。（如果您已进入该页面，请刷新浏览器。）系统会在后台触发进程来删除服务账号。无需进一步操作。

• 如果您使用 Terraform CLI 部署了解决方案，请完成以下步骤：

  1. 在 Google Cloud 控制台中，转到服务账号页面。

     转到“服务账号”

  2. 选择您用于解决方案的项目。

  3. 选择要删除的服务账号。

     为解决方案创建的服务账号的电子邮件 ID 采用以下格式：

     goog-sc-DEPLOYMENT_NAME-NNN@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com
     

     电子邮件 ID 包含以下值：

     • DEPLOYMENT_NAME：部署的名称。
     • NNN：随机 3 位数。
     • PROJECT_ID：部署了解决方案的项目的 ID。

  4. 点击删除。

排查错误

可以诊断和解决错误的操作取决于部署方法和错误的复杂程度。

通过控制台进行部署时发生错误

如果您使用控制台时部署失败，请执行以下操作：

1. 转到解决方案部署页面。

   如果部署失败，状态字段将显示失败。

2. 查看导致失败的错误的详细信息：

   1. 点击 操作。

   2. 选择查看 Cloud Build 日志。

3. 查看 Cloud Build 日志，并采取适当的措施来解决导致失败的问题。

使用 Terraform CLI 进行部署时发生错误

如果在使用 Terraform 时部署失败，terraform apply 命令的输出将包含错误消息，您可以查看这些错误消息以诊断问题。

以下部分中的示例显示了您在使用 Terraform 时可能会遇到的部署错误。

“API 未启用”错误

如果您创建了一个项目，然后立即尝试在新项目中部署此解决方案，则部署可能会失败，并显示如下错误：

Error: Error creating Network: googleapi: Error 403: Compute Engine API has not
been used in project PROJECT_ID before or it is disabled. Enable it by visiting
https://console.developers.google.com/apis/api/compute.googleapis.com/overview?project=PROJECT_ID
then retry. If you enabled this API recently, wait a few minutes for the action
to propagate to our systems and retry.

如果发生此错误，请等待几分钟，然后再次运行 terraform apply 命令。

“无法分配请求的地址”错误

运行 terraform apply 命令时，可能会发生 cannot assign requested address 错误，并显示如下消息：

Error: Error creating service account:
 Post "https://iam.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/serviceAccounts:
 dial tcp [2001:db8:ffff:ffff::5f]:443:
 connect: cannot assign requested address

如果发生此错误，请再次运行 terraform apply 命令。

配置错误

如果您使用不受支持的值修改 main.tf 文件中的资源参数，则会发生如下错误：

Error: Error creating Instance: googleapi: Error 400: Provided Redis version is
not supported: REDIS_5_X
│ com.google.apps.framework.request.StatusException:
  <eye3 title='INVALID_ARGUMENT'/>
  generic::INVALID_ARGUMENT: Provided Redis version is not supported: REDIS_5_X
Details:
│ [>
│   {
│     "@type": "type.googleapis.com/google.rpc.BadRequest",
│     "fieldViolations": [
│       {
│         "description": "Invalid value: REDIS_5_X",
│         "field": "instance.redis_version"
│       }
│     ]
│   }
│ ]
│
│   with google_redis_instance.main,
│   on main.tf line 96, in resource "google_redis_instance" "main":
│   96: resource "google_redis_instance" "main" {

在本例中是要使用 Redis 版本 5，但在 main.tf 文件中为 instance.redis_version 参数 (REDIS_5_X) 指定的值无效。正确的值是 Memorystore REST API 文档中枚举的 REDIS_5_0。

删除部署时出错

在某些情况下，尝试删除部署可能会失败：

• 通过控制台部署解决方案后，如果您更改此解决方案预配的任何资源，然后尝试删除部署，则删除操作可能会失败。解决方案部署页面上的状态字段会显示失败，并且 Cloud Build 日志会显示错误原因。
• 使用 Terraform CLI 部署解决方案后，如果您使用非 Terraform 界面（例如控制台）更改任何资源，然后尝试删除部署，则删除操作可能会失败。terraform destroy 命令输出中的消息会显示错误的原因。

查看错误日志和消息，找出并删除导致错误的资源，然后再次尝试删除部署。

如果基于控制台的部署未删除，并且您无法使用 Cloud Build 日志诊断错误，则可以使用 Terraform CLI 删除该部署，如下一部分所述。

使用 Terraform CLI 删除基于控制台的部署

本部分介绍在尝试通过控制台删除基于控制台的部署出错时如何删除该部署。在此方法中，您可以下载要删除的部署的 Terraform 配置，然后使用 Terraform CLI 删除部署。

1. 确定部署的 Terraform 代码、日志和其他数据的存储区域。此区域可能与您在部署解决方案时选择的区域不同。

   1. 在 Google Cloud 控制台中，转到解决方案部署页面。

      转到“解决方案部署”

   2. 选择您要删除的部署所在的项目。

   3. 在部署列表中，找到要删除的部署所在的行。

   4. 点击 查看所有行内容。

   5. 在位置列中，记下第二个位置，如以下示例中突出显示部分所示：

      

2. In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.

   Activate Cloud Shell

   At the bottom of the Google Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.

3. 为要删除的部署的项目 ID、区域和名称创建环境变量：

   export REGION="REGION"
   export PROJECT_ID="PROJECT_ID"
   export DEPLOYMENT_NAME="DEPLOYMENT_NAME"
   

   在这些命令中，替换以下内容：

   • REGION：您先前在此过程中记下的位置。
   • PROJECT_ID：您在其中部署解决方案的项目的 ID。
   • DEPLOYMENT_NAME：您要删除的部署的名称。

4. 获取您要删除的最新修订版本部署的 ID：

   export REVISION_ID=$(curl \
       -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
       -H "Content-Type: application/json" \
       "https://config.googleapis.com/v1alpha2/projects/${PROJECT_ID}/locations/${REGION}/deployments/${DEPLOYMENT_NAME}" \
       | jq .latestRevision -r)
       echo $REVISION_ID
   

   输出类似于以下内容：

   projects/PROJECT_ID/locations/REGION/deployments/DEPLOYMENT_NAME/revisions/r-0
   

5. 获取该部署的 Terraform 配置的 Cloud Storage 位置：

   export CONTENT_PATH=$(curl \
       -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
       -H "Content-Type: application/json" \
       "https://config.googleapis.com/v1alpha2/${REVISION_ID}" \
       | jq .applyResults.content -r)
       echo $CONTENT_PATH
   

   以下是此命令的输出示例：

   gs://PROJECT_ID-REGION-blueprint-config/DEPLOYMENT_NAME/r-0/apply_results/content
   

6. 将 Terraform 配置从 Cloud Storage 下载到 Cloud Shell：

   gsutil cp -r $CONTENT_PATH $HOME
   cd $HOME/content/
   

   等到系统显示 Operation completed 消息，如以下示例所示：

   Operation completed over 45 objects/268.5 KiB
   

7. 初始化 Terraform：

   terraform init
   

   等待系统显示以下消息：

   Terraform has been successfully initialized!
   

8. 移除已部署的资源：

   terraform destroy
   

   Terraform 会显示将被销毁的资源列表。

   如果显示的警告与未声明变量有关，请忽略这些警告。

9. 当系统提示您执行操作时，请输入 yes。

   Terraform 会显示显示进度的消息。删除所有资源后，Terraform 将显示以下消息：

   Destroy complete!
   

10. 删除部署工件：

    curl -X DELETE \
        -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
        -H "Content-Type: application/json" \
        "https://config.googleapis.com/v1alpha2/projects/${PROJECT_ID}/locations/${REGION}/deployments/${DEPLOYMENT_NAME}?force=true&delete_policy=abandon"
    

11. 等待几秒钟，然后验证部署工件是否已删除：

    curl -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
        -H "Content-Type: application/json" \
        "https://config.googleapis.com/v1alpha2/projects/${PROJECT_ID}/locations/${REGION}/deployments/${DEPLOYMENT_NAME}" \
        | jq .error.message
    

    如果输出显示 null，请等待几秒钟，然后再次运行该命令。

    删除部署工件后，系统会显示一条如以下示例所示的消息：

    Resource 'projects/PROJECT_ID/locations/REGION/deployments/DEPLOYMENT_NAME' was not found
    

提交反馈

快速起步解决方案仅供参考，并非官方支持的产品。Google 可能会在不事先通知的情况下更改或移除解决方案。

如需排查错误，请查看 Cloud Build 日志和 Terraform 输出。

如需提交反馈，请执行以下操作：

• 对于文档、控制台教程或解决方案，请使用页面上的发送反馈按钮。

• 对于未经修改的 Terraform 代码，请在 GitHub 代码库中创建问题。 GitHub 问题会尽量得到查看，且不适用于一般使用问题。

• 如有关于解决方案中所使用产品的问题，请与 Cloud Customer Care 联系。

后续步骤

• 详细了解 Vertex AI 上的生成式 AI。