Vertex AI Search
몇 개월이 아닌 몇 시간 만에 자체 데이터에 대한 Google 품질 수준의 검색 구축
Vertex AI Search는 개발자가 웹사이트, 정형 및 비정형 데이터를 위한 Google 품질의 검색 환경을 빌드하도록 도와줍니다. 또한 생성형 AI 에이전트 및 앱 빌드를 위한 즉시 사용 가능한 그라운딩 시스템과 DIY 그라운딩 API를 제공합니다. 이제 Vertex AI Search가 Vertex AI Agent Builder에 포함됩니다.
개요
Vertex AI Search란 무엇인가요?
Vertex AI Search는 Google 검색 품질의 정보 검색 및 답변 생성 시스템으로, 기업 데이터를 사용하는 생성형 AI 애플리케이션의 구성요소가 될 수 있습니다. RAG 기반 생성형 앱을 새로 만들거나 생성형 AI로 기존 애플리케이션의 성능을 개선할 수 있는 완전 관리형 플랫폼입니다.
Vertex AI Search는 어디에 사용할 수 있나요?
개발자가 Vertex AI Search를 사용할 수 있는 두 가지 주요 기회가 있습니다.
첫 번째는 생성형 AI를 통해 내부 애플리케이션과 고객 대면 애플리케이션에서 검색 경험의 품질을 개선하는 것입니다. Vertex AI Search를 사용하면 번거로운 키워드 검색 유형에서 벗어나 Google의 새로운 생성형 검색 환경과 유사한 최신 대화형 검색 환경으로 전환할 수 있습니다.
두 번째 기회는 Vertex AI Search를 사용하여 생성형 AI 애플리케이션을 기업 데이터에 그라운딩하여 품질을 개선하는 것입니다. 여기서 Vertex AI는 검색 증강 생성(RAG)을 위한 즉시 사용 가능한 시스템 역할을 합니다.
Vertex AI Search를 선택해야 하는 이유
Vertex AI Search를 사용하면 애플리케이션에 고품질 AI 기반 검색 환경을 훨씬 더 쉽게 빌드할 수 있습니다. 시맨틱 검색에 대한 Google의 심도 있는 전문성과 수십 년에 걸친 경험을 바탕으로 구축되어 보다 관련성 높은 검색 결과를 제공합니다. 이렇게 하면 기업 데이터를 사용하는 앱의 정보 검색 품질이 향상됩니다. 맞춤설정 옵션을 사용하면 특정 요구사항에 맞게 검색 환경을 조정할 수 있으며 강력한 엔터프라이즈급 기능으로 확장성, 개인 정보 보호, 거버넌스를 관리할 수 있습니다. Vertex AI Search는 보다 전문화된 사용 사례를 위해 소매업, 미디어, 의료 분야의 업종별 제품과 DIY 벡터 검색 기능을 제공합니다.
Vertex AI Search를 RAG 시스템으로 사용할 수 있나요?
예, 가능합니다. 오늘날 RAG에 대한 기대가 큽니다. RAG는 LLM을 데이터 검색 시스템, 즉 검색엔진과 결합하는 아키텍처입니다. 회사 자체 데이터에 LLM 응답을 기반으로 하여 정확성, 신뢰성, 관련성을 향상시켜 주며 이는 실제 비즈니스 애플리케이션에 매우 중요합니다. 검색 증강 생성 기반 검색을 직접 만들 수도 있지만 이 과정은 매우 복잡할 수 있습니다. Vertex AI Search는 정보 검색을 위해 즉시 사용 가능한 RAG 시스템으로 작동합니다. Vertex AI Search를 통해 ETL, OCR, 분할, 임베딩, 색인 생성, 저장, 입력 삭제, 스키마 조정, 정보 검색, 요약을 관리하는 엔드 투 엔드 검색 및 탐색 프로세스를 클릭 몇 번으로 간소화했습니다. 이를 통해 Vertex AI Search를 검색 엔진으로 사용하여 RAG 기반 앱을 매우 쉽게 빌드할 수 있습니다.
Vertex AI Search를 사용하여 자체 RAG 시스템을 빌드할 수 있나요?
DIY 그라운딩을 위해 제대로 작동하는 검색 증강 생성(RAG) 시스템을 개발하는 것은 복잡할 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 Vertex AI는 개발자가 맞춤형 DIY 솔루션을 만들고 유지관리하는 데 도움이 되는 포괄적인 API 모음을 제공합니다. 이러한 API는 Vertex AI Search에서 즉시 사용 가능한 RAG 시스템의 기본 구성요소를 노출하여 개발자가 커스텀 사용 사례를 해결하거나 세분화된 제어를 원하는 고객에게 서비스를 제공할 수 있도록 지원합니다. 여기에는 Document AI Layout Parser API, Ranking API, Grounded generation API, Check Grounding API가 포함됩니다.
Vertex AI Search는 어떤 방식으로 Google 품질의 결과를 제공하나요?
Vertex AI Search를 이용하려면 어떻게 해야 하나요?
Vertex AI Search가 이제 정식 버전으로 제공됩니다. Google Cloud 콘솔을 통해 액세스할 수 있습니다. 도움이 필요하거나 프리뷰 기능에 액세스하려면 언제든지 Google Cloud 영업팀에 문의하세요.
Vertex AI Search는 어떤 생성형 AI 기능을 제공하나요?
Vertex AI Search는 기반 모델을 기반으로 합니다. 즉, 고객에게 멀티턴(후속 질문을 쉽게 할 수 있는 기능), 멀티모달(텍스트 외에도 이미지를 사용하여 검색), Google의 생성형 검색 환경과 유사한 몰입형 검색 환경을 제공할 수 있습니다. 고객이나 직원이 검색 결과 상단에서 지식 발견에 도움이 되는 인용 및 데이터 소스 링크가 포함된 깔끔한 요약을 볼 수 있습니다.
Vertex AI Search를 사용하는 동안 내 데이터가 보호되나요?
예, Google Cloud의 Vertex AI Search를 사용하면 데이터가 클라우드 인스턴스에서 안전하게 보호됩니다. Google은 모델 학습 또는 명시적으로 승인하지 않은 다른 목적으로 사용자 데이터에 액세스하거나 데이터를 사용하지 않습니다. 또한 Vertex AI Search는 HIPAA, ISO 27000 시리즈, SOC -1/2/3와 같은 특정 업계 규정 준수 표준도 충족합니다. Google은 Google 직원의 데이터 관리 액세스 권한을 고객에게 알리기 위해 액세스 투명성에 대한 지원을 확대하고 있습니다. Virtual Private Cloud Service Controls를 사용하면 고객 또는 직원이 데이터에 침투하거나 유출하는 것을 방지할 수 있습니다. 또한 고객 관리 암호화 키(CMEK)가 미리보기 버전으로 제공되므로 고객이 자체 암호화 키로 핵심 콘텐츠를 암호화할 수 있습니다.
Vertex AI Search는 어떻게 결과의 관련성을 보장하나요?
Vertex AI Search의 모든 검색결과는 사용자가 액세스 권한을 제공한 기업 데이터 또는 애플리케이션을 기반으로 합니다. Google Cloud는 Vertex AI Search를 사용하여 빌드된 애플리케이션에서 검색결과를 즉시 활용할 수 있는 기반을 제공합니다. 또한 Vertex AI Search는 생성된 요약에 대한 인용 및 링크를 제공하므로 제공된 정보를 사용자가 확인할 수 있습니다. 어떤 데이터 소스를 사용할 것인지 완전히 제어할 수 있으며 주제에서 벗어난 질문에 대한 응답을 프로그래밍할 수도 있습니다.
Vertex AI Search는 어떻게 결과를 최신 상태로 유지하나요?
임베딩을 사용하여 처음부터 나만의 벡터 데이터베이스를 만들고 싶습니다. Vertex AI는 이를 지원하나요?
Vertex AI Search를 사용하면 조직과 개발자가 검색엔진을 즉시 설정할 수 있습니다. 이러한 검색엔진은 대부분의 기업 니즈에 적합한 맞춤설정을 제공하며 임베딩에 대한 자동 미세 조정 기능도 제공합니다. 경우에 따라 커스텀 임베딩이 있을 수 있으며 Vertex AI Search는 자체 임베딩과 잘 작동합니다. 하지만 추천 및 광고 게재와 같은 틈새 사용 사례를 지원하기 위해 고성능 벡터 데이터베이스를 직접 제어해야 하는 고급 개발자는 Vertex AI Search에서 사용 사례의 구성요소로 사용하는 벡터 검색(이전 명칭: Vertex Matching Engine)을 사용하면 됩니다. 개발자가 코딩 없이 색인을 만들고 배포할 수 있도록 최근 벡터 검색의 사용자 환경을 업데이트했습니다. 또한 소규모 데이터 세트에 대한 색인 생성 지연 시간이 몇 시간에서 분 단위로 크게 감소했습니다.
Vertex AI Search에는 업종별 제품이 제공되나요?
예. Vertex AI Search에는 제품 카탈로그, 미디어 라이브러리, 임상 데이터 저장소 검색과 같은 고유한 요구사항에 맞게 조정된 전문 서비스가 있습니다. 소매업을 위한 Vertex AI Search가 정식 버전으로 출시되어 소매업체가 자체 채널의 검색, 제품 추천, 탐색 환경을 개선할 수 있습니다. 현재 프리뷰로 출시된 미디어용 Vertex AI Search는 미디어 및 엔터테인먼트 기업에 생성형 AI를 기반으로 하는 보다 맞춤화된 콘텐츠 추천을 제공할 수 있는 기능을 제공하여 소비자가 플랫폼에서 머무는 시간을 늘려 참여도, 수익, 유지율을 높일 수 있습니다. 프리뷰로 제공되는 의료 및 생명과학용 Vertex AI Search는 의료업계에 맞춰 조정된 검색으로, 환자와 의료인의 경험을 개선합니다.
작동 방식
테라바이트 규모의 데이터가 있는 조직에서 해결해야 하는 가장 어려운 문제 중 하나는 데이터를 쉽게 찾을 수 있도록 구성하는 것입니다. 또는 대중을 대상으로 하는 웹사이트가 있어 고객을 위한 고품질의 검색이 필요할 수 있습니다. 두 경우 모두 Vertex AI Search를 사용하여 검색엔진을 만들 수 있습니다. 이 동영상을 시청하고 최소한의 코딩과 설정으로 내부 검색 앱을 만드는 방법을 알아보세요.
일반적인 용도
생성형 AI 기반 검색 제공
벡터 검색과 임베딩을 사용한 DIY
벡터 검색으로 추천 엔진 빌드
수십억 개의 항목에서도 비슷한 항목을 몇 초 만에 찾을 수 있습니다. 벡터 검색은 추천, 챗봇 등을 위한 강력한 시맨틱 일치를 제공합니다. 벡터 검색으로 추천 엔진을 빌드하는 방법을 살펴보겠습니다.
- 임베딩 생성: 항목의 숫자 표현(임베딩)을 만들어 시맨틱 관계를 포착합니다. 이 작업은 외부에서 수행하거나 Vertex AI의 생성형 AI를 사용할 수 있습니다.
- Cloud Storage에 업로드: 벡터 검색에서 액세스할 수 있도록 Cloud Storage에 임베딩을 저장합니다.
- 벡터 검색에 연결: 최근접 이웃 검색을 수행할 수 있도록 벡터 검색에 임베딩을 연결합니다.
- 색인 만들기 및 배포: 임베딩에서 색인을 빌드하고 쿼리를 위해 엔드포인트에 배포합니다.
- 추천 쿼리: 색인 엔드포인트를 사용하여 근사 최근접 이웃을 쿼리하여 쿼리와 의미상 유사한 항목을 찾습니다.
- 평가 및 조정: 결과를 평가하고 정확성과 성능을 보장하기 위해 필요에 따라 알고리즘의 매개변수 또는 확장을 미세 조정합니다.
방법
벡터 검색으로 추천 엔진 빌드
수십억 개의 항목에서도 비슷한 항목을 몇 초 만에 찾을 수 있습니다. 벡터 검색은 추천, 챗봇 등을 위한 강력한 시맨틱 일치를 제공합니다. 벡터 검색으로 추천 엔진을 빌드하는 방법을 살펴보겠습니다.
- 임베딩 생성: 항목의 숫자 표현(임베딩)을 만들어 시맨틱 관계를 포착합니다. 이 작업은 외부에서 수행하거나 Vertex AI의 생성형 AI를 사용할 수 있습니다.
- Cloud Storage에 업로드: 벡터 검색에서 액세스할 수 있도록 Cloud Storage에 임베딩을 저장합니다.
- 벡터 검색에 연결: 최근접 이웃 검색을 수행할 수 있도록 벡터 검색에 임베딩을 연결합니다.
- 색인 만들기 및 배포: 임베딩에서 색인을 빌드하고 쿼리를 위해 엔드포인트에 배포합니다.
- 추천 쿼리: 색인 엔드포인트를 사용하여 근사 최근접 이웃을 쿼리하여 쿼리와 의미상 유사한 항목을 찾습니다.
- 평가 및 조정: 결과를 평가하고 정확성과 성능을 보장하기 위해 필요에 따라 알고리즘의 매개변수 또는 확장을 미세 조정합니다.
의료 서비스업을 위한 Vertex AI Search
의료 데이터에 대해 의료업계에 맞춰 조정한 Google 검색 환경
의료 분야의 데이터 검색은 의학 용어와 데이터 표준화의 복잡성으로 인해 어려운 작업일 수 있습니다.
Vertex AI Search는 의료 조정을 통해 정형 및 비정형 환자 기록에서 관련 정보를 찾습니다. 'abx'와 같은 의료 용어의 약어를 이해하고 MedLM으로 질문에 답하여 환자 데이터를 바탕으로 생성형 AI 답변을 제공할 수 있습니다. 이 제품은 Healthcare Data Engine과 통합되어 원활한 경험을 제공합니다.
방법
의료 데이터에 대해 의료업계에 맞춰 조정한 Google 검색 환경
의료 분야의 데이터 검색은 의학 용어와 데이터 표준화의 복잡성으로 인해 어려운 작업일 수 있습니다.
Vertex AI Search는 의료 조정을 통해 정형 및 비정형 환자 기록에서 관련 정보를 찾습니다. 'abx'와 같은 의료 용어의 약어를 이해하고 MedLM으로 질문에 답하여 환자 데이터를 바탕으로 생성형 AI 답변을 제공할 수 있습니다. 이 제품은 Healthcare Data Engine과 통합되어 원활한 경험을 제공합니다.
Vertex AI Search에 대한 다음 단계 수행
Google Cloud 영업팀에 문의
미리보기에서 기능 액세스
Vertex AI Search 자세히 알아보기
Vertex AI Agent Builder 알아보기
