Vertex AI Search
独自のデータに関する Google 品質の検索を数か月ではなく数時間で構築
Vertex AI Search を使用すると、デベロッパーは、ウェブサイト、構造化データ、非構造化データを対象とした Google 品質の検索エクスペリエンスを構築できます。また、生成 AI のエージェントとアプリを構築するために、すぐに使えるグラウンディング システムと DIY グラウンディング API も提供しています。Vertex AI Search は Vertex AI Agent Builder に統合されました。
概要
Vertex AI Search とは
Vertex AI Search は、企業データを使用するあらゆる生成 AI アプリケーションのコンポーネントとして使用できる、Google 検索の品質情報検索および回答生成システムです。これは、RAG を活用した新しい生成アプリの開発や、生成 AI による既存アプリケーションのパフォーマンス向上に役立つフルマネージド プラットフォームです。
Vertex AI Search の用途
デベロッパーが Vertex AI Search を使用する主な機会として、次の 2 つがあります。
1 つ目の機会は、生成 AI を使用して、社内アプリケーションと顧客向けアプリケーションの検索エクスペリエンスの品質を向上させることです。Vertex AI Search を使用すると、煩わしいキーワードのマッチタイプから、Google の新しい生成検索エクスペリエンスと同様の、最新の会話型検索エクスペリエンスに移行できます。
2 つ目の機会は、Vertex AI Search を使用して生成 AI アプリケーションを企業データに根拠づけることで、そのアプリケーションの品質を向上させることです。この場合、Vertex AI は、検索拡張生成（RAG）用のすぐに使えるシステムとして機能します。
なぜ Vertex AI Search を選ぶべきなのですか？
Vertex AI Search を使用すると、AI を活用した高品質の検索エクスペリエンスをアプリケーションに極めて簡単に組み込むことができます。セマンティック検索における Google の深い専門知識と数十年にわたる経験に基づいて構築されており、より関連性の高い検索結果を提供します。これにより、企業データを使用するアプリの情報検索の品質が向上します。カスタマイズ オプションにより、特定のニーズに合わせて検索エクスペリエンスをカスタマイズできるほか、拡張性、プライバシー、ガバナンスに配慮したエンタープライズ グレードの堅牢な機能を利用できます。より特殊なユースケースの場合、Vertex AI Search は小売、メディア、医療向けの業種固有のサービスや DIY のベクトル検索機能を提供します。
Vertex AI Search を RAG システムとして使用できますか？
はい。現在、RAG は大きな注目を集めています。RAG は、LLM とデータ検索システムを組み合わせたアーキテクチャ、つまり検索エンジンです。LLM のレスポンスを企業独自のデータに根拠づけることで、精度、信頼性、関連性の向上が保証されます。これは実世界のビジネス アプリケーションには不可欠です。独自の検索拡張生成ベースの検索を構築することもできますが、これは非常に複雑なプロセスになる可能性があります。Vertex AI Search は、情報検索にすぐに使える RAG システムとして機能します。Vertex AI Search の内部では、ETL、OCR、分割、エンベディング、インデックス付け、保存、入力のクリーニング、スキーマ調整、情報検索、要約を管理するエンドツーエンドの検索および検出プロセスが、わずか数クリックで簡素化されます。これにより、Vertex AI Search を検索エンジンとして使用して、RAG を活用したアプリを極めて簡単に構築できます。
Vertex AI Search を使用して独自の RAG システムを構築できますか？
DIY グラウンディングに適切に機能する検索拡張生成（RAG）システムの開発は、複雑になる可能性があります。これに対処するために、Vertex AI ではデベロッパーがカスタムメイドの DIY ソリューションを作成してメンテナンスするのに役立つ包括的な API セットを用意しています。これらの API では、すぐに使える Vertex AI Search の RAG システムの基盤コンポーネントを公開していますので、デベロッパーはカスタム ユースケースへの対応や、きめ細かい制御を必要とするお客様へのサービス提供が可能になります。これには、Document AI Layout Parser API、Ranking API、Grounded Generation API、Check Grounding API が含まれます。
Vertex AI Search は、どのようにして Google 品質の結果を提供するのでしょうか？
Vertex AI Search にアクセスするにはどうすればよいですか？
Vertex AI Search の一般提供が開始されました。Google Cloud コンソールからアクセスできます。サポートやプレビュー機能へのアクセスについては、Google Cloud セールスチームまでお気軽にお問い合わせください。
Vertex AI Search が提供する生成 AI の機能は何ですか？
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。
Vertex AI Search を使用している間、データのプライバシーは保護されますか？
はい、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、ISO 27000 シリーズ、SOC -1/2/3 などの特定の業界のコンプライアンス標準も満たしています。データに対する Google 社員の管理者権限についてお客様に知っていただくために、アクセスの透明性に対するサポートを拡大しています。Virtual Private Cloud Service Controls は、お客様や従業員によるデータへの侵入やデータ流出を防止します。また、お客様がコアコンテンツを独自の暗号鍵で暗号化できる顧客管理の暗号鍵（CMEK）をプレビュー版で公開しました。
Vertex AI Search では、どのようにして検索結果の関連性を確保しているのでしょうか？
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。
Vertex AI Search では、どのようにして検索結果の鮮度を維持していますか？
エンベディングを使用して独自のベクトル データベースをゼロから作成する必要があります。Vertex AI はこれをサポートしていますか？
Vertex AI Search を使用すると、組織やデベロッパーは検索エンジンを簡単に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おり、エンベディングの自動ファインチューニング機能も提供します。場合によっては、カスタム エンベディングを使用しても、Vertex AI Search は独自のエンベディングで適切に機能します。しかし、レコメンデーションや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、パフォーマンスの高いベクトル データベースを直接制御する必要がある上級開発者は、ベクトル検索（旧称 Vertex Matching Engine）を使用できます。これは、Vertex AI Search でユースケースのコンポーネントとして使用されるベクトル データベースです。最近、ベクトル検索のユーザー エクスペリエンスが更新され、デベロッパーはコーディングなしでインデックスを作成してデプロイできるようになりました。また、小規模なデータセットの場合、インデックス登録の遅延も数時間から数分に大幅に短縮されました。
Vertex AI Search には業界固有のサービスがありますか？
はい。Vertex AI Search には、商品カタログ、メディア ライブラリ、臨床データ リポジトリの検索など、独自の要件に合わせてチューニングされた専門的なサービスが用意されています。小売業向け Vertex AI Search は一般提供されており、これを使用して小売業者はチャネル上での検索、商品のレコメンデーション、ブラウジング エクスペリエンスを向上させることができます。メディア向け Vertex AI Search は現在プレビュー版で、これを使用してメディア企業やエンターテイメント企業は、生成 AI を活用したよりパーソナライズされたおすすめコンテンツを提供でき、消費者のプラットフォームの利用時間を増やして、エンゲージメント、収益、維持率の向上につなげることができます。医療とライフ サイエンス向け Vertex AI Search も現在プレビュー版で、患者と医療従事者のエクスペリエンスを向上させる、医療向けに調整された検索を提供します。
仕組み
テラバイト規模のデータを扱う組織では、データを容易に見つけられるように整理することは解決が難しい課題の一つです。また、ウェブサイトを一般公開している場合は、ユーザーに高品質の検索を提供することが必要になるでしょう。どちらの場合でも、Vertex AI Search を使用して検索エンジンを作成できます。この動画では、最小限のコーディングと最小限の設定で内部検索アプリを作成する方法をご紹介します。
一般的な使用例
生成 AI を活用した検索の提供
ベクトル検索とエンベディングを使った DIY
ベクトル検索を使用したレコメンデーション エンジンの構築
何十億ものアイテムがあっても、似ているものを数秒で見つけられます。ベクトル検索により、レコメンデーションや chatbot などの高度なセマンティック マッチングが可能になります。ベクトル検索を使用してレコメンデーション エンジンを構築する方法を見てみましょう。
- エンベディングを生成する: アイテムの数値表現（エンベディング）を作成して、セマンティックな関係性を獲得します。これは外部で行うことも、Vertex AI の生成 AI を使用することもできます。
- Cloud Storage にアップロードする: ベクトル検索がアクセスできるように、エンベディングを Cloud Storage に保存します。
- ベクトル検索に接続する: エンベディングをベクトル検索にリンクして、最近傍探索を実行します。
- インデックスを作成してデプロイする: エンベディングからインデックスを作成し、クエリのためにエンドポイントにデプロイします。
- レコメンデーショのクエリ: インデックス エンドポイントを使用して近似最近傍をクエリし、クエリと意味的に類似したアイテムを見つけます。
- 評価および調整する: 結果を評価し、精度とパフォーマンスを確保するために、必要に応じてアルゴリズムのパラメータやスケーリングを調整します。
入門ガイド
ベクトル検索を使用したレコメンデーション エンジンの構築
何十億ものアイテムがあっても、似ているものを数秒で見つけられます。ベクトル検索により、レコメンデーションや chatbot などの高度なセマンティック マッチングが可能になります。ベクトル検索を使用してレコメンデーション エンジンを構築する方法を見てみましょう。
- エンベディングを生成する: アイテムの数値表現（エンベディング）を作成して、セマンティックな関係性を獲得します。これは外部で行うことも、Vertex AI の生成 AI を使用することもできます。
- Cloud Storage にアップロードする: ベクトル検索がアクセスできるように、エンベディングを Cloud Storage に保存します。
- ベクトル検索に接続する: エンベディングをベクトル検索にリンクして、最近傍探索を実行します。
- インデックスを作成してデプロイする: エンベディングからインデックスを作成し、クエリのためにエンドポイントにデプロイします。
- レコメンデーショのクエリ: インデックス エンドポイントを使用して近似最近傍をクエリし、クエリと意味的に類似したアイテムを見つけます。
- 評価および調整する: 結果を評価し、精度とパフォーマンスを確保するために、必要に応じてアルゴリズムのパラメータやスケーリングを調整します。
ヘルスケア向け Vertex AI Search
医療向けにチューニングされた、医療データにおける Google 検索エクスペリエンス
医療用語とデータ標準化は複雑であるため、医療におけるデータの検索は困難な作業になることがあります。
Vertex AI Search は、医療用チューニングを使用して、構造化および非構造化された患者記録から関連情報を検索します。「abx」などの医学的略語を理解し、MedLM を使用して質問に答えることで、患者データに基づいた生成 AI の回答を提供できます。このプロダクトは Healthcare Data Engine と統合されており、シームレスなエクスペリエンスを実現します。
入門ガイド
医療向けにチューニングされた、医療データにおける Google 検索エクスペリエンス
医療用語とデータ標準化は複雑であるため、医療におけるデータの検索は困難な作業になることがあります。
Vertex AI Search は、医療用チューニングを使用して、構造化および非構造化された患者記録から関連情報を検索します。「abx」などの医学的略語を理解し、MedLM を使用して質問に答えることで、患者データに基づいた生成 AI の回答を提供できます。このプロダクトは Healthcare Data Engine と統合されており、シームレスなエクスペリエンスを実現します。
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