檢索增強生成（RAG）代理結合大型語言模型（LLM）與外部網路資料的力量，提供準確且富含情境的回應——這對於市場研究、客戶支援與競爭分析等企業使用案例至關重要。使用 Google ADK（代理開發套件）與 Vertex AI 建構 RAG 代理可簡化工作流程協調與 LLM 整合，但最大的瓶頸在於不受限制地存取高品質的網路資料。
IPFLY 的優質代理解決方案（遍佈 190 多個國家的 9000 多萬個全球 IP、靜態/動態住宅代理及資料中心代理）解決了這個問題：多層 IP 過濾可繞過反爬蟲措施，全球覆蓋範圍解鎖區域特定資料，99.9% 的正常運作時間確保資料擷取的一致性。本指南將逐步引導您建構 RAG 代理——從設定 Google Cloud 工具到整合 IPFLY 進行網路資料收集、向量化資料，以及部署可上線的代理。
介紹 RAG 代理、Google ADK、Vertex AI 與 IPFLY 的角色
RAG 代理消除了傳統 LLM 的「知識截止」問題，透過檢索即時且相關的網路資料來增強回應。例如：
- 客戶支援 RAG 代理可以從您的網站提取最新的產品規格。
- 市場研究代理可以爬蟲競爭對手定價與產業趨勢。
- 銷售代理可以存取區域市場資料以個人化推銷內容。
Google ADK 與 Vertex AI 簡化了 RAG 開發：
- Google ADK：使用預建工具協調工作流程（網路爬蟲、資料擷取、LLM 提示）以處理代理邏輯。
- Vertex AI：託管強大的 LLM（Gemini Pro/Ultra）與向量資料庫（Vertex AI Vector Search），以實現快速、可擴展的知識檢索。
但有一個問題：為 RAG 收集網路資料經常遇到障礙——IP 封鎖、地理限制和反爬蟲工具（例如驗證碼、WAF）限制了資料品質與範圍。這就是 IPFLY 不可或缺的原因。
IPFLY 的代理基礎架構專為企業級 RAG 需求而建：
- 動態住宅代理：依請求輪換以模仿真實使用者行為，避免在爬蟲敏感的網站（例如 LinkedIn、產業部落格）上被偵測。
- 靜態住宅代理：永久的 ISP 分配 IP，可持續存取可信賴的來源（例如政府資料集、公司網站）。
- 資料中心代理：高速、獨享 IP，用於大規模資料處理（例如大量產業報告）。
- 完整的協定支援（HTTP/HTTPS/SOCKS5）可與 Google ADK 的爬蟲工具無縫整合。
簡而言之，IPFLY 是您 RAG 代理的「資料管線骨幹」——確保您擁有訓練和驅動準確回應所需的乾淨、多樣化網路資料。
先決條件
開始之前，請確保您擁有：
- 啟用 Vertex AI 的 Google Cloud Platform（GCP）帳戶（在此註冊免費試用）。
- 已安裝 Google ADK（請遵循 GCP 的官方設定指南）。
- IPFLY 帳戶（可存取您偏好的代理類型：靜態/動態住宅或資料中心）。
- 向量資料庫（我們將使用 Vertex AI Vector Search，但也可以使用 Pinecone 或 Weaviate）。
- 基本 Python 知識（用於設定爬蟲和代理工作流程）。
- GCP 服務帳戶金鑰（具有 Vertex AI、Cloud Storage 和 ADK 的權限）。
💡 專業提示：先用小型爬蟲腳本測試 IPFLY 代理，驗證連線能力以避免後續設定延遲。
使用 Google ADK、Vertex AI 與 IPFLY 建構 RAG 代理的逐步指南
我們將建構一個市場研究 RAG 代理，它會爬蟲產業趨勢、競爭對手資料和區域市場洞察——然後使用 Vertex AI 的 Gemini Pro 回答商業問題。IPFLY 將為所有網路資料收集提供動力。
1. 設定 IPFLY 代理以進行網路資料收集
首先，設定 IPFLY 以處理您 RAG 代理的網路爬蟲。我們將使用 IPFLY 的動態住宅代理以獲得高匿名性和輪換——非常適合爬蟲多樣化的市場資料來源。
步驟 1.1：取得 IPFLY 代理憑證
登入您的 IPFLY 帳戶並提取：
- 代理端點（例如
http://proxy.ipfly.com:8080）。 - 使用者名稱/密碼（用於身份驗證）。
- 代理類型（我們將為此專案使用 dynamic_residential）。
步驟 1.2：建立具有 IPFLY 整合的爬蟲
使用 Python 的 requests 函式庫（與 Google ADK 相容）建構一個從目標網站（例如產業部落格、競爭對手網站、市場研究入口網站）提取資料的爬蟲。整合 IPFLY 的代理以繞過封鎖。
Python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import json
# IPFLY 代理設定
IPFLY_PROXY = {
"http": "http://[IPFLY_USERNAME]:[IPFLY_PASSWORD]@proxy.ipfly.com:8080",
"https": "http://[IPFLY_USERNAME]:[IPFLY_PASSWORD]@proxy.ipfly.com:8080"
}
# 市場研究資料的目標網站（根據您的使用案例自訂）
TARGET_SITES = [
"https://www.forbes.com/industries/technology",
"https://techcrunch.com/startups/",
"https://www.statista.com/topics/3374/artificial-intelligence-ai/"
]
def scrape_with_ipfly(url):
"""使用 IPFLY 代理爬蟲網路資料以避免封鎖。"""
try:
# 使用 IPFLY 代理傳送請求
response = requests.get(
url,
proxies=IPFLY_PROXY,
timeout=30,
headers={
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) "
"AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) "
"Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36"
}
)
response.raise_for_status() # 針對 HTTP 問題拋出錯誤
# 解析內容（根據網站結構自訂）
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
articles = soup.find_all("article") # 調整目標網站的選擇器
scraped_data = []
for article in articles[:5]: # 示範限制為前 5 篇文章
title = article.find("h2").get_text(strip=True) if article.find("h2") else None
summary = article.find("p").get_text(strip=True) if article.find("p") else None
date = article.find("time")["datetime"] if article.find("time") else None
if title and summary:
scraped_data.append({
"title": title,
"summary": summary,
"source_url": url,
"scraped_date": json.dumps(datetime.utcnow(), default=str),
"ipfly_proxy_used": "dynamic_residential"
})
return scraped_data
except Exception as e:
print(f"爬蟲 {url} 失敗：{str(e)}")
return []
# 爬蟲所有目標網站
all_scraped_data = []
for site in TARGET_SITES:
data = scrape_with_ipfly(site)
all_scraped_data.extend(data)
# 將資料儲存為 JSON（以供擷取到向量資料庫）
with open("ipfly_scraped_market_data.json", "w") as f:
json.dump(all_scraped_data, f, indent=2)
print(f"使用 IPFLY 代理成功爬蟲 {len(all_scraped_data)} 筆記錄！")IPFLY 在此的關鍵優勢：
- 反爬蟲繞過：IPFLY 的多層 IP 過濾確保不使用列入黑名單的 IP，避免在 Forbes 或 TechCrunch 等網站上被封鎖。
- 全球覆蓋：如果您需要區域資料（例如亞洲科技趨勢），只需更新代理端點即可切換至 IPFLY 的亞洲 IP（支援 190 多個國家）——無需重寫程式碼。
- 無限併發：IPFLY 的專用伺服器可處理高流量爬蟲（擴展至 100 多個目標網站而不會減速），對企業級 RAG 代理至關重要。
2. 設定 Vertex AI Vector Search（知識庫）
RAG 代理依賴向量資料庫來儲存和檢索相關的網路資料。我們將使用 Vertex AI Vector Search 以與 Google ADK 和 Gemini 無縫整合。
步驟 2.1：在 Vertex AI 中建立向量索引
- 前往 Vertex AI 主控台。
- 導覽至 Vector Search > Indexes，然後點擊 Create Index。
- 設定：
- 索引名稱：
rag-market-research-index。 - 嵌入模型：使用 Vertex AI 的
text-embedding-004（1536 維向量）。 - 儲存空間：Cloud Storage 儲存桶（建立新的或現有的）。
- 索引名稱：
步驟 2.2：嵌入並擷取 IPFLY 爬蟲的資料
使用 Vertex AI 的嵌入 API 將爬蟲的文字（標題、摘要）轉換為向量，然後將其擷取到向量索引中。
Python
from google.cloud import aiplatform
from google.oauth2 import service_account
# 使用 GCP 進行身份驗證
credentials = service_account.Credentials.from_service_account_file(
"gcp-service-account-key.json"
)
aiplatform.init(
credentials=credentials,
project="[YOUR_GCP_PROJECT_ID]",
region="[YOUR_REGION]"
)
# 載入 IPFLY 爬蟲的資料
with open("ipfly_scraped_market_data.json", "r") as f:
scraped_data = json.load(f)
# 使用 Vertex AI Embedding API 嵌入資料
def embed_text(text):
"""使用 Vertex AI 為文字生成嵌入。"""
embedding_client = aiplatform.EmbeddingClient(model_name="text-embedding-004")
response = embedding_client.embed_text([text])
return response.embeddings[0].values
# 為向量索引準備資料
vector_records = []
for item in scraped_data:
combined_text = f"Title: {item['title']} | Summary: {item['summary']}"
embedding = embed_text(combined_text)
vector_records.append({
"id": item["title"].replace(" ", "-").lower(),
"embedding": embedding,
"metadata": {
"summary": item["summary"],
"source_url": item["source_url"],
"scraped_date": item["scraped_date"],
"proxy_type": item["ipfly_proxy_used"]
}
})
# 擷取到 Vertex AI Vector Search
index = aiplatform.MatchingEngineIndex(
index_name="[YOUR_VECTOR_INDEX_RESOURCE_NAME]"
)
index_endpoint = aiplatform.MatchingEngineIndexEndpoint(
index_endpoint_name="[YOUR_INDEX_ENDPOINT_NAME]"
)
# 批次擷取（每次最多支援 1 萬筆記錄）
index_endpoint.upsert_embeddings(embeddings=vector_records)
print(f"已將 {len(vector_records)} 個向量記錄擷取到 Vertex AI Vector Search！")3. 使用 Google ADK 建構 RAG 工作流程
Google ADK 協調 RAG 管線：使用者查詢 → 檢索相關向量 → 增強 LLM 提示 → 生成回應。我們將使用 ADK 的 Agent 和 Tool 類別來定義工作流程。
步驟 3.1：定義檢索工具（連接至向量索引）
建立一個查詢 Vertex AI Vector Search 索引的工具，以檢索使用者的相關網路資料。
Python
from google.agent.builder import Agent, Tool
from google.agent.builder.tool import ToolResult
class VectorSearchRetrievalTool(Tool):
"""從 Vertex AI Vector Search 檢索相關資料的工具。"""
def __init__(self, index_endpoint):
super().__init__(
name="vector_search_retriever",
description="從網路來源檢索相關市場研究資料（使用 IPFLY 代理爬蟲）。"
"使用此工具回答有關產業趨勢、競爭對手洞察或市場統計的問題。",
input_schema={"query": "string"}
)
self.index_endpoint = index_endpoint
def run(self, query: str) -> ToolResult:
# 嵌入使用者查詢
query_embedding = embed_text(query)
# 搜尋向量索引（前 3 個相關結果）
response = self.index_endpoint.match(
query_embeddings=[query_embedding],
num_neighbors=3,
return_full_documents=True
)
# 格式化結果
retrieved_context = ""
for match in response.matches[0].matches:
metadata = match.metadata
retrieved_context += f"來源：{metadata['source_url']}\n"
f"摘要：{metadata['summary']}\n\n"
return ToolResult(output=retrieved_context)步驟 3.2：整合 IPFLY 進行隨選爬蟲
使用隨選爬蟲工具擴充工作流程——如果向量索引缺少相關資料，代理會使用 IPFLY 代理爬蟲新資料。
Python
class IPFlyOnDemandScraperTool(Tool):
"""使用 IPFLY 代理爬蟲新網路資料的工具，用於隨選查詢。"""
def __init__(self):
super().__init__(
name="ipfly_on_demand_scraper",
description="使用 IPFLY 代理從網路來源爬蟲新市場研究資料。"
"如果向量搜尋工具未回傳相關結果，請使用此工具。",
input_schema={"query": "string", "target_url": "string"}
)
def run(self, query: str, target_url: str) -> ToolResult:
# 使用 IPFLY 爬蟲新資料
fresh_data = scrape_with_ipfly(target_url)
# 格式化結果
fresh_context = ""
for item in fresh_data[:3]: # 前 3 個新結果
fresh_context += f"來源：{item['source_url']}\n"
f"標題：{item['title']}\n"
f"摘要：{item['summary']}\n\n"
# 選擇性：將新資料擷取到向量索引以供未來查詢
# （在此處新增嵌入和 upsert fresh_data 的程式碼）
return ToolResult(output=fresh_context)步驟 3.3：使用 Google ADK 與 Vertex AI LLM 組裝 RAG 代理
將工具與 Gemini Pro（透過 Vertex AI）結合，建構完整的 RAG 代理。
Python
def build_rag_agent(index_endpoint):
"""使用 Google ADK、Vertex AI LLM 和 IPFLY 工具建構 RAG 代理。"""
# 初始化工具
retrieval_tool = VectorSearchRetrievalTool(index_endpoint)
scraping_tool = IPFlyOnDemandScraperTool()
# 定義代理提示（使用 IPFLY 爬蟲的內容增強）
agent_prompt = """
您是由 Google ADK、Vertex AI 和 IPFLY 代理驅動的市場研究 RAG 代理。
請使用以下步驟回答使用者查詢：
1. 首先，使用 vector_search_retriever 工具尋找相關的現有網路資料（使用 IPFLY 爬蟲）。
2. 如果未找到相關資料，請使用 ipfly_on_demand_scraper 工具爬蟲新資料。
3. 使用檢索/爬蟲的內容來增強您的回應——務必引用來源。
4. 保持回應簡潔、資料驅動，並專注於使用者的查詢。
請勿捏造資訊——僅使用 IPFLY 爬蟲來源的資料。
"""
# 使用 Gemini Pro LLM 建立代理
agent = Agent(
prompt=agent_prompt,
tools=[retrieval_tool, scraping_tool],
llm=aiplatform.ChatModel(model_name="gemini-pro"),
temperature=0.3 # 降低以獲得事實性回應
)
return agent
# 初始化代理
rag_agent = build_rag_agent(index_endpoint)
print("使用 Google ADK、Vertex AI 和 IPFLY 成功建構 RAG 代理！")4. 測試 RAG 代理
使用市場研究查詢測試代理，以驗證資料檢索和回應品質。
Python
# 測試查詢："AI 新創公司的最新趨勢是什麼？"
user_query = "What are the latest trends in AI startups?"
response = rag_agent.query(user_query)
print("使用者查詢：", user_query)
print("\n代理回應：", response.text)範例輸出：
使用者查詢：What are the latest trends in AI startups?
代理回應：根據 IPFLY 從產業來源爬蟲的資料：
1. 來源：https://techcrunch.com/startups/
摘要：專注於垂直領域特定解決方案的 AI 新創公司（例如醫療診斷、工業自動化）正吸引創紀錄的資金——2025 年第一季年增 40%。
2. 來源：https://www.forbes.com/industries/technology
摘要：用於企業工作流程自動化的生成式 AI（例如文件處理、客戶支援）是成長最快的領域，60% 的財星 500 大企業正在試用 AutomationAI 等新創公司的工具。
3. 來源：https://www.statista.com/topics/3374/artificial-intelligence-ai/
摘要：整合邊緣運算以降低延遲的 AI 新創公司正獲得關注，特別是在 IoT 和製造業使用案例中。
所有資料都是透過 IPFLY 動態住宅代理收集，以確保不受限制地存取網路來源。5. 使用 IPFLY 最佳化 RAG 代理
為了提升效能，請使用以下 IPFLY 專屬最佳化：
5.1：選擇正確的代理類型
- 高匿名性需求（例如爬蟲競爭對手網站）：使用 IPFLY 的動態住宅代理（依請求輪換）。
- 持續存取（例如政府資料集）：使用靜態住宅代理（永久的 ISP IP）。
- 大規模爬蟲（例如大量產業報告）：使用資料中心代理（高速、低延遲）。
5.2：安排定期資料重新整理
使用 IPFLY 的代理透過 cron 工作或 Google Cloud Scheduler 自動執行每日/每週爬蟲，讓向量索引保持更新。
5.3：利用 IPFLY 的 24/7 支援
如果您遇到爬蟲封鎖或代理問題，IPFLY 的技術支援可快速解決——這對需要 99.9% 正常運作時間的生產級 RAG 代理至關重要。
企業級 RAG 代理的關鍵考量
- 合規性：確保網路爬蟲符合目標網站的服務條款和法規（GDPR、CCPA）。IPFLY 的代理經過篩選以避免列入黑名單的 IP，支援合法的資料收集。
- 可擴展性：IPFLY 的 9000 多萬個 IP 池和無限併發能力可隨您的代理資料需求擴展——從 10 個到 1 萬個目標網站。
- 成本效益：IPFLY 的按量付費定價（無隱藏費用）讓爬蟲成本保持低廉，即使是大規模 RAG 代理亦然。
- 資料品質：IPFLY 的多層 IP 過濾消除了低品質或重複使用的 IP，確保爬蟲資料乾淨可靠。
常見問題疑難排解
| 問題 | 解決方案 |
|---|---|
| 目標網站的爬蟲封鎖 | 切換至 IPFLY 的動態住宅代理；更新 user-agent 標頭以模仿真實瀏覽器。 |
| 資料擷取速度慢 | 使用 IPFLY 的資料中心代理進行高速爬蟲；批次向 Vertex AI 擷取向量。 |
| 不相關的 RAG 回應 | 調整向量搜尋工具以回傳更多鄰近項目（例如 5 個而非 3 個）；新增詮釋資料篩選器（例如爬蟲日期）。 |
| 代理連線錯誤 | 驗證 IPFLY 憑證；檢查 GCP 防火牆規則以允許代理流量。 |
結論
使用 Google ADK 與 Vertex AI 建構 RAG 代理可解鎖強大的資料驅動 AI 功能——但代理的準確度完全取決於存取高品質網路資料的能力。IPFLY 的優質代理解決了最大的瓶頸：從全球來源不受限制且可靠地收集資料。
透過將 IPFLY 整合到您的 RAG 管線中，您可以獲得：
- 190 多個國家的覆蓋範圍以取得區域特定資料。
- 反爬蟲繞過以存取難以觸及的網站。
- 99.9% 的正常運作時間以實現一致的資料擷取。
- 與 Google ADK 和 Vertex AI 的無縫相容性。
無論您是建構市場研究代理、客戶支援工具或銷售助理，IPFLY 的代理都能確保您的 RAG 代理擁有交付準確、有價值回應所需的上下文。
準備好建構您的企業級 RAG 代理了嗎？將 Google ADK、Vertex AI 與 IPFLY 的全球代理解決方案配對使用——為 AI 解鎖網路資料的全部潛力。
正文完
