Vertex AI Search は基盤モデルを利用しています。これにより、マルチターン（簡単に補足の質問をする機能）、マルチモーダル（テキストに加えて画像を使用した検索）、Google の生成 AI による検索体験と同様の没入型検索エクスペリエンスを顧客に提供できます。顧客や従業員に向けて、検索結果の上に簡潔な要約が引用元やデータソースへのリンクとともに表示されるため、知識の獲得に役立ちます。

オーバープロビジョニングとGoogle Cloud の Vertex AI Search を使用する場合、クラウド インスタンスでデータが保護されます。Google は、モデルをトレーニングするためや、お客様が明示的に承認していないその他の目的のために、お客様のデータにアクセスしたり、お客様のデータを使用したりすることはありません。Vertex AI Search は、HIPAA など、特定の業界のコンプライアンス基準も満たしています。

Google の Vertex AI Search を使用すると、技術的な専門知識が豊富でなくても、組織やデベロッパーはすぐに使用できる検索エンジンをセットアップできます。こうした検索エンジンは、ほとんどの企業のニーズに対応できるカスタマイズ性を備えています。しかし、広告配信などのニッチなユースケースを強化するために、検索エンジンをゼロから構築したいと考えている ML 担当者は、Vector Search（旧称: Vector Matching Engine）を使用して、これらのユースケースをサポートする独自のエンベディング ベースの検索を作成できます。

Vertex AI Search は、Vertex AI Extensions とデータコネクタを介して、ファースト パーティ、Google、サードパーティのアプリケーションに接続できます。Vertex AI Extensions は、ユーザーの代わりにデータを取り込み、トランザクションを推進するのに役立ちます。また、データコネクタは、Jira、Confluence、Salesforce などの主要なアプリケーションへの読み取り専用権限でデータを取り込むのに役立ちます。Vertex AI Extensions とデータコネクタを組み合わせることで、検索エンジン全体でデータの最新状態を維持できます。

Vertex AI Search の検索結果はすべて、企業データか、アクセス権を付与したアプリケーションに基づいています。Google Cloud は、Vertex AI Search を使用して構築されたアプリケーション用に、すぐに使える検索の根拠を提供しています。さらに、Vertex AI Search では、生成された要約の引用とリンクが提供されるため、提示された情報をユーザーが検証できます。使用されたデータソースの判断を完全に制御でき、トピックと無関係な質問に対する回答をプログラムすることも可能です。