Crea, testa ed esegui il deployment di un chatbot Langchain su Reasoning Engine

Questo esempio mostra come creare, testare ed eseguire il deployment di un chatbot Langchain su Reasoning Engine.

Esempio di codice

Python

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Python nella guida rapida di Vertex AI per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vertex AI Python.

Per eseguire l'autenticazione in Vertex AI, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

from typing import List

import vertexai
from vertexai.preview import reasoning_engines

# TODO(developer): Update and un-comment below lines
# PROJECT_ID = "your-project-id"
# staging_bucket = "gs://YOUR_BUCKET_NAME"

vertexai.init(
    project=PROJECT_ID, location="us-central1", staging_bucket=staging_bucket
)

class LangchainApp:
    def __init__(self, project: str, location: str) -> None:
        self.project_id = project
        self.location = location

    def set_up(self) -> None:
        from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
        from langchain_google_vertexai import ChatVertexAI

        system = (
            "You are a helpful assistant that answers questions "
            "about Google Cloud."
        )
        human = "{text}"
        prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
            [("system", system), ("human", human)]
        )
        chat = ChatVertexAI(project=self.project_id, location=self.location)
        self.chain = prompt | chat

    def query(self, question: str) -> Union[str, List[Union[str, Dict]]]:
        """Query the application.
        Args:
            question: The user prompt.
        Returns:
            str: The LLM response.
        """
        return self.chain.invoke({"text": question}).content

# Locally test
app = LangchainApp(project=PROJECT_ID, location="us-central1")
app.set_up()
print(app.query("What is Vertex AI?"))

# Create a remote app with Reasoning Engine
# Deployment of the app should take a few minutes to complete.
reasoning_engine = reasoning_engines.ReasoningEngine.create(
    LangchainApp(project=PROJECT_ID, location="us-central1"),
    requirements=[
        "google-cloud-aiplatform[langchain,reasoningengine]",
        "cloudpickle==3.0.0",
        "pydantic==2.7.4",
    ],
    display_name="Demo LangChain App",
    description="This is a simple LangChain app.",
    # sys_version="3.10",  # Optional
    extra_packages=[],
)
# Example response:
# Model_name will become a required arg for VertexAIEmbeddings starting...
# ...
# Create ReasoningEngine backing LRO: projects/123456789/locations/us-central1/reasoningEngines/...
# ReasoningEngine created. Resource name: projects/123456789/locations/us-central1/reasoningEngines/...
# ...

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