Vertex AI Search
Erstellen Sie eine Suche in Google-Qualität für Ihre eigenen Daten in Stunden statt Monaten
Vertex AI Search hilft Entwicklern, Suchfunktionen in Google-Qualität für Websites für strukturierte und unstrukturierte Daten zu erstellen. Außerdem bietet es ein sofort einsatzbereites Fundierungssystem und DIY-Grounding APIs zum Erstellen von Agents und Apps mit generativer KI. Vertex AI Search ist jetzt Teil des Vertex AI Agent Builder.
Überblick
Was ist Vertex AI Search?
Vertex AI Search ist ein System zum Abrufen von Informationen und Generieren von Antworten in Qualität der der Google Suche, das in jeder Generative AI-Anwendung, die Ihre Unternehmensdaten nutzt, verwendet werden kann.Es ist eine vollständig verwaltete Plattform, mit der Sie sowohl neue RAG-gestützte generative Apps erstellen als auch die Leistung Ihrer vorhandenen Anwendungen mit generativer KI verbessern können.
Wozu kann ich Vertex AI Search verwenden?
Es gibt zwei wichtige Möglichkeiten für Entwickler, Vertex AI Search zu verwenden:
Erstens soll die Qualität der Suche in internen und kundenorientierten Anwendungen mit generativer KI verbessert werden. Mit Vertex AI Search können Sie von frustrierenden Keyword-Optionen zu einer modernen konversationellen Suche wechseln, die der neuen generativen Suche von Google ähnelt.
Die zweite Möglichkeit besteht darin, die Qualität Ihrer generativen KI-Anwendungen zu verbessern, indem Sie sie mit Vertex AI Search in Ihren Unternehmensdaten verankern. Hier dient Vertex AI als sofort einsatzbereites System für RAG.
Warum sollte ich mich für Vertex AI Search entscheiden?
Mit Vertex AI Search können Sie deutlich einfacher hochwertige, KI-gestützte Suchfunktionen in Ihre Anwendungen einbinden. Sie basiert auf den umfassenden Kenntnissen und der jahrzehntelangen Erfahrung von Google im Bereich der semantischen Suche und liefert somit relevantere Suchergebnisse. Dadurch wird die Qualität des Informationsabrufs für Apps verbessert, die Ihre Unternehmensdaten verwenden. Mit den Anpassungsoptionen können Sie die Suche an Ihre spezifischen Anforderungen anpassen. Die robusten Funktionen für Unternehmen sorgen für Skalierbarkeit, Datenschutz und Governance. Für spezifischere Anwendungsfälle bietet Vertex AI Search vertikale Angebote für den Einzelhandel, die Medien, das Gesundheitswesen und die DIY-Vektorsuche.
Kann ich Vertex AI Search als RAG-System verwenden?
Ja, das ist möglich. Heutzutage gibt es viel Interesse an RAG, einer Architektur, die LLMs mit einem Datenabrufsystem oder mit anderen Worten, einer Suchmaschine, kombiniert.Da die LLM-Antworten auf den eigenen Daten basieren, werden die Genauigkeit, Zuverlässigkeit und Relevanz verbessert, was für reale Geschäftsanwendungen von entscheidender Bedeutung ist.Sie könnten Ihre eigene, RAG-basierte Suche erstellen, aber dies kann ein sehr komplexer Prozess sein. Vertex AI Search funktioniert als sofort einsatzfähiges RAG-System für den Informationsabruf. Mit Vertex AI Search haben wir den gesamten Such- und Ermittlungs-Prozess vereinfacht, um ETL, OCR, Aufteilen, Einbettung, Indexierung, Speicherung, Eingabebereinigung, Schemaanpassungen, den Informationsabruf und die Zusammenfassung zu vereinfachen auf nur ein paar Klicks. So können Sie ganz einfach RAG-gestützte Anwendungen mit Vertex AI Search als Abruf-Engine erstellen.
Kann ich mit Vertex AI Search mein eigenes RAG-System erstellen?
Die Entwicklung eines gut funktionierenden Retrieval Augmented Generation (RAG)-Systems für die Do-it-yourself-Grundierung kann komplex sein. Zu diesem Zweck bietet Vertex AI ein umfassendes Set an APIs, mit denen Entwickler maßgeschneiderte DIY-Lösungen entwickeln und verwalten können. Diese APIs stellen die zugrunde liegenden Komponenten des sofort einsatzbereiten RAG-Systems von Vertex AI Search zur Verfügung. So können Entwickler benutzerdefinierte Anwendungsfälle berücksichtigen oder Kunden bedienen, die detaillierte Kontrolle wünschen. Dazu gehören die Document AI Layout Parser API, die Ranking API, die Grounded Generation API und die Check Grounding API.
Wie stellt Vertex AI Search Ergebnisse in Google-Qualität bereit?
Wie erhalte ich Zugriff auf Vertex AI Search?
Vertex AI Search ist jetzt allgemein verfügbar. Sie können über die Google Cloud Console darauf zugreifen. Sie können sich jederzeit an das Google Cloud-Vertriebsteam wenden, wenn Sie Unterstützung benötigen oder Zugriff auf Vorschaufunktionen wünschen.
Welche generativen KI-Features bietet Vertex AI Search?
Vertex AI Search basiert auf Foundation Models. Das bedeutet, dass Sie Ihren Kunden ermöglichen können, problemlos weiterführende Fragen zu stellen und nicht nur mit Text, sondern auch anhand von Bildern zu suchen. Außerdem können Sie immersive Suchfunktionen anbieten, die der Search Generative Experience von Google ähneln. Ihre Kunden oder Mitarbeiter erhalten zusätzlich zu den Suchergebnissen übersichtliche Zusammenfassungen mit Verweisen und Links zu Datenquellen, die bei der Informationssuche helfen.
Sind meine Daten bei der Verwendung von Vertex AI Search geschützt?
Ja. Wenn Sie Vertex AI Search von Google Cloud verwenden, sind Ihre Daten in Ihrer Cloud-Instanz geschützt. Google greift nicht auf Ihre Daten zu und verwendet sie nicht für das Training von Modellen oder für andere Zwecke, die Sie nicht ausdrücklich autorisiert haben. Vertex AI Search erfüllt auch spezifische Branchen-Compliance-Standards wie HIPAA, ISO 27000 und SOC -1/2/3. Wir weiten die Unterstützung für Access Transparency aus, damit Kunden darüber informiert werden, inwieweit Google-Mitarbeiter Administratorzugriff auf ihre Daten haben. Virtual Private Cloud Service Controls verhindert, dass Kunden oder Mitarbeiter Daten infiltrieren oder exfiltrieren. Als Vorabversion bieten wir auch vom Kunden verwaltete Verschlüsselungsschlüssel (CMEKs) an. Damit können Kunden ihre wichtigsten Inhalte mit ihren eigenen Verschlüsselungsschlüsseln verschlüsseln.
Wie sorgt Vertex AI Search dafür, dass die Ergebnisse relevant sind?
Alle Suchergebnisse von Vertex AI Search basieren auf Ihren Unternehmensdaten oder ‑anwendungen, auf die Sie Zugriff gewährt haben. Google Cloud bietet standardmäßig fundierte Suchergebnisse in Anwendungen, die mit Vertex AI Search erstellt wurden. Außerdem stellt Vertex AI Search in den generierten Zusammenfassungen Verweise und Links bereit, sodass die präsentierten Informationen von den Nutzern überprüft werden können. Sie haben die volle Kontrolle darüber, welche Datenquellen verwendet werden, und können sogar Antworten für nicht zum Thema gehörende Fragen programmieren.
Wie sorgt Vertex AI Search für die Aktualität der Ergebnisse?
Ich möchte mithilfe von neuen Einbettungen meine eigene Vektordatenbank erstellen. Unterstützt Vertex AI dies?
Mit Vertex AI Search können Organisationen und Entwickler Suchmaschinen sofort einrichten. Diese Suchmaschinen ermöglichen eine adäquate Anpassung an die meisten Unternehmensanforderungen und ermöglichen sogar eine automatische Feinabstimmung von Einbettungen. In einigen Fällen haben Sie möglicherweise benutzerdefinierte Einbettungen und Vertex AI Search funktioniert gut mit Ihren eigenen Einbettungen. Fortgeschrittene Entwickler, die die direkte Kontrolle über eine leistungsstarke Vektordatenbank benötigen, um Nischenanwendungsfälle wie Empfehlungen und Anzeigenbereitstellung zu unterstützen, können die von Vertex verwendete Vertex AI Search (früher Vertex Matching Engine) als Komponente für ihre Anwendungsfälle nutzen.Wir haben kürzlich die Benutzererfahrung der Vektorsuche aktualisiert, sodass Entwickler Indexe ohne Programmierung erstellen und bereitstellen können.Außerdem haben wir die Indexierungslatenz für kleinere Datensätze von Stunden auf Minuten reduziert.
Bietet Vertex AI Search branchenspezifische Angebote?
Ja, Vertex AI Search hat spezielle Angebote, die auf spezielle Anforderungen abgestimmt sind, z. B. die Suche in Produktkatalogen, Mediatheken und Repositories für klinische Daten.Vertex AI Search für den Einzelhandel ist allgemein verfügbar und bietet Einzelhändlern die Möglichkeit, die Suche, Produktempfehlungen und das Browsen auf ihren Kanälen zu verbessern. Vertex AI Search für Medien, das sich jetzt in der Vorabversion befindet, bietet Medien- und Unterhaltungsunternehmen die Möglichkeit, stärker personalisierte Inhaltsempfehlungen auf der Grundlage von generativer KI bereitzustellen. Dadurch verlängert sich die Verweildauer der Nutzer auf ihren Plattformen, was zu mehr Interaktionen, mehr Umsatz und einer höheren Nutzerbindung führen kann. Vertex AI Search für Gesundheitswesen und Biowissenschaften (auch als Vorschauversion verfügbar) ist eine medizinisch optimierte Suche, die die Erfahrung von Patienten und Dienstleistern verbessert.
Funktionsweise
Möglicherweise hat Ihr Unternehmen mehrere Terabyte an Daten. Diese so zu organisieren, dass sie einfach durchsucht werden können, kann äußerst schwierig sein. Vielleicht haben Sie auch eine öffentliche Website und benötigen leistungsfähige Suchfunktionen für Ihre Kunden. In beiden Fällen können Sie mit Vertex AI Search entsprechende Suchmaschinen erstellen. In diesem Video erfahren Sie, wie Sie mit minimalem Coding- und Einrichtungsaufwand eine interne Such-App erstellen.
Gängige Einsatzmöglichkeiten
Bereitstellung einer auf generativer KI basierenden Suche
Erste Schritte mit Vertex AI Search
Vertex AI Search führt die Leistungsfähigkeit von umfassenden Informationsabrufen und hochmodernem Natural Language Processing sowie die aktuellen Fortschritte im Bereich Large Language Processing zusammen, um Nutzerabsichten zu verstehen und hoch relevante Ergebnisse zurückzugeben.
In diesem Tutorial erfahren Sie, wie Sie drei Such-Apps erstellen, je eine pro Datentyp: Websitedaten, strukturierte Daten und unstrukturierte Daten.
Sehen Sie sich das Video auf der rechten Seite an, um einen Überblick zu erhalten. Eine ausführliche Anleitung finden Sie in der unten verlinkten Produktdokumentation.
Anleitungen
Erste Schritte mit Vertex AI Search
Vertex AI Search führt die Leistungsfähigkeit von umfassenden Informationsabrufen und hochmodernem Natural Language Processing sowie die aktuellen Fortschritte im Bereich Large Language Processing zusammen, um Nutzerabsichten zu verstehen und hoch relevante Ergebnisse zurückzugeben.
In diesem Tutorial erfahren Sie, wie Sie drei Such-Apps erstellen, je eine pro Datentyp: Websitedaten, strukturierte Daten und unstrukturierte Daten.
Sehen Sie sich das Video auf der rechten Seite an, um einen Überblick zu erhalten. Eine ausführliche Anleitung finden Sie in der unten verlinkten Produktdokumentation.
DIY mit Vektorsuche und Einbettungen
Empfehlungssystem mit Vektorsuche erstellen
Finden Sie ähnliche Dinge in Sekundenschnelle – sogar unter Milliarden von Elementen. Die Vektorsuche ermöglicht einen leistungsfähigen semantischen Abgleich für Empfehlungen, Chatbots und mehr. Sehen wir uns an, wie Sie mit der Vektorsuche ein Empfehlungssystem erstellen:
- Einbettungen generieren: Erstellen Sie eine numerische Darstellung (Einbettung) Ihrer Elemente, um deren semantischen Beziehungen zu erfassen.Sie können dies extern tun oder die generative AI von Vertex AI verwenden.
- In Cloud Storage hochladen: Speichern Sie Ihre Einbettungen in Cloud Storage, damit Sie über die Vektorsuche darauf zugreifen können.
- Mit Vektorsuche verbinden: Verknüpfen Sie Ihre Einbettungen mit der Vektorsuche, um eine Suche nach dem nächsten Nachbarn durchzuführen.
- Index erstellen und bereitstellen: Erstellen Sie einen Index aus Ihren Einbettungen und stellen Sie ihn für die Abfrage auf einem Endpunkt bereit.
- Abfrage nach Empfehlungen: Verwenden Sie den Indexendpunkt, um die ungefähren nächsten Nachbarn abzufragen und so Elemente zu finden, die Ihrer Abfrage semantisch ähnlich sind.
- Bewerten und anpassen: Bewerten Sie die Ergebnisse und optimieren Sie die Parameter oder die Skalierung des Algorithmus nach Bedarf, um Accuracy und Leistung zu sichern.
Anleitungen
Empfehlungssystem mit Vektorsuche erstellen
Finden Sie ähnliche Dinge in Sekundenschnelle – sogar unter Milliarden von Elementen. Die Vektorsuche ermöglicht einen leistungsfähigen semantischen Abgleich für Empfehlungen, Chatbots und mehr. Sehen wir uns an, wie Sie mit der Vektorsuche ein Empfehlungssystem erstellen:
- Einbettungen generieren: Erstellen Sie eine numerische Darstellung (Einbettung) Ihrer Elemente, um deren semantischen Beziehungen zu erfassen.Sie können dies extern tun oder die generative AI von Vertex AI verwenden.
- In Cloud Storage hochladen: Speichern Sie Ihre Einbettungen in Cloud Storage, damit Sie über die Vektorsuche darauf zugreifen können.
- Mit Vektorsuche verbinden: Verknüpfen Sie Ihre Einbettungen mit der Vektorsuche, um eine Suche nach dem nächsten Nachbarn durchzuführen.
- Index erstellen und bereitstellen: Erstellen Sie einen Index aus Ihren Einbettungen und stellen Sie ihn für die Abfrage auf einem Endpunkt bereit.
- Abfrage nach Empfehlungen: Verwenden Sie den Indexendpunkt, um die ungefähren nächsten Nachbarn abzufragen und so Elemente zu finden, die Ihrer Abfrage semantisch ähnlich sind.
- Bewerten und anpassen: Bewerten Sie die Ergebnisse und optimieren Sie die Parameter oder die Skalierung des Algorithmus nach Bedarf, um Accuracy und Leistung zu sichern.
Vertex AI Search für das Gesundheitswesen
Medizinisch optimierte Google-Suche zu Gesundheitsdaten
Die Suche nach Daten im Gesundheitswesen kann aufgrund der Komplexität der medizinischen Terminologie und der Datenstandardisierung eine schwierige Aufgabe sein.
Vertex AI Search nutzt seine medizinische Abstimmung, um relevante Informationen in strukturierten und unstrukturierten Patientenakten zu finden. Es versteht medizinische Abkürzungen wie „abx“ und kann Fragen mit MedLM beantworten, um generative AI-Antworten zu liefern, die auf Patientendaten basieren. Das Produkt lässt sich nahtlose in die Healthcare Data Engine einbinden.
Anleitungen
Medizinisch optimierte Google-Suche zu Gesundheitsdaten
Die Suche nach Daten im Gesundheitswesen kann aufgrund der Komplexität der medizinischen Terminologie und der Datenstandardisierung eine schwierige Aufgabe sein.
Vertex AI Search nutzt seine medizinische Abstimmung, um relevante Informationen in strukturierten und unstrukturierten Patientenakten zu finden. Es versteht medizinische Abkürzungen wie „abx“ und kann Fragen mit MedLM beantworten, um generative AI-Antworten zu liefern, die auf Patientendaten basieren. Das Produkt lässt sich nahtlose in die Healthcare Data Engine einbinden.
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