Vertex AI para Pesquisa
Crie uma pesquisa com a qualidade do Google para seus próprios dados em horas, não em meses
A Vertex AI para Pesquisa ajuda os desenvolvedores a criar experiências de pesquisa com a qualidade do Google para sites e dados estruturados e não estruturados. Ela também oferece um sistema de embasamento pronto para uso e APIs de embasamento próprio para criar agentes e apps de IA generativa. A Vertex AI para Pesquisa agora faz parte do Vertex AI Agent Builder.
Características do produto
Visão geral
O que é a Vertex AI para Pesquisa?
A Vertex AI para Pesquisa é um sistema de recuperação de informações e geração de respostas de qualidade da Pesquisa Google que pode ser um componente de qualquer aplicativo de IA generativa que usa dados corporativos. É uma plataforma totalmente gerenciada que ajuda você a criar novos apps de geração com tecnologia RAG ou melhorar o desempenho dos aplicativos atuais com IA generativa.
Para que posso usar a Vertex AI para Pesquisa?
Há duas oportunidades principais para os desenvolvedores usarem a Vertex AI para Pesquisa:
A primeira é melhorar a qualidade das experiências de pesquisa em aplicativos internos e voltados para o cliente com a IA generativa. Com a Vertex AI para Pesquisa, você pode ir da frustrante correspondência de palavra-chave para experiências modernas de pesquisa conversacional semelhantes à nova pesquisa generativa do Google.
A segunda oportunidade é melhorar a qualidade dos seus aplicativos de IA generativa, fundamentando-os nos dados corporativos usando a Vertex AI para Pesquisa. Aqui, a Vertex AI funciona como um sistema pronto para uso para geração aumentada de recuperação (RAG, na sigla em inglês).
Por que usar a Vertex AI para Pesquisa?
Com a Vertex AI para Pesquisa, é muito mais fácil criar experiências de pesquisa de alta qualidade com tecnologia de IA nos seus aplicativos. Ela se baseia no profundo conhecimento e nas décadas de experiência do Google em pesquisa semântica, por isso fornece resultados de pesquisa mais relevantes. Isso melhora a qualidade da recuperação de informações para apps que usam seus dados corporativos. As opções de personalização permitem adaptar a experiência de pesquisa às suas necessidades específicas, enquanto recursos robustos de nível empresarial cuidam da escalonabilidade, da privacidade e da governança. Para casos de uso mais especializados, a Vertex AI para Pesquisa oferece ofertas específicas para o setor de varejo, mídia e saúde, além de recursos de pesquisa de vetores do tipo "aprenda a fazer.
Posso usar a Vertex AI para Pesquisa como um sistema RAG?
Sim. Hoje em dia, há muito entusiasmo sobre o RAG, uma arquitetura que combina os LLMs com um sistema de recuperação de dados ou, em outras palavras, com um mecanismo de pesquisa. Ao basear as respostas do LLM nos dados da sua empresa, ele garante maior precisão, confiabilidade e relevância, algo essencial para aplicativos de negócios reais. É possível criar sua própria Pesquisa baseada na Geração Aumentada de Recuperação, mas esse pode ser um processo altamente complexo. A Vertex AI para Pesquisa funciona como um sistema RAG pronto para uso para recuperação de informações. Com a Vertex AI para Pesquisa, simplificamos o processo completo de pesquisa e descoberta de gerenciamento de ETL, OCR, agrupamento, incorporação, indexação, armazenamento, limpeza de entrada, ajustes de esquema, recuperação e resumo de informações com apenas alguns cliques. Assim, fica muito mais fácil criar apps com tecnologia RAG usando a Vertex AI para Pesquisa como seu mecanismo de recuperação.
Posso usar a Vertex AI para Pesquisa para criar meu próprio sistema RAG?
Desenvolver um sistema de Geração Aprimorada de Recuperação (RAG, na sigla em inglês) bem funcional para embasamento próprio pode ser complexo. Para resolver isso, a Vertex AI oferece um conjunto abrangente de APIs que ajudam os desenvolvedores a criar e manter soluções personalizadas do tipo "aprenda a fazer". Essas APIs expõem os componentes subjacentes do sistema RAG pronto para uso da Vertex AI para Pesquisa, capacitando os desenvolvedores a abordar casos de uso personalizados ou atender clientes que querem controle granular. Entre elas, estão a API Document AI Layout Parser, a API Ranking, a API Grounded Generation e a API Check Grounding.
Como a Vertex AI para Pesquisa oferece resultados com a qualidade do Google?
Como posso ter acesso à Vertex AI para Pesquisa?
A Vertex AI para Pesquisa já está disponível para todos os usuários. Acesse pelo console do Google Cloud. Entre em contato com a equipe de vendas do Google Cloud para receber ajuda ou acessar os recursos em fase de pré-lançamento.
Quais recursos de IA generativa a Vertex AI para Pesquisa oferece?
A Vertex AI para Pesquisa usa modelos de fundação. Isso significa que você pode oferecer aos clientesexperiências de pesquisa imersivas e em vários turnos (a capacidade de fazer perguntas complementares facilmente), multimodais (pesquisas usando imagens e texto), além de experiências de pesquisa imersivas semelhantes a experiência de pesquisa generativa do Google. Os clientes ou os funcionários podem conferir resumos nítidos acima dos resultados da pesquisa com citações e links para fontes de dados que ajudam na descoberta de informações.
A privacidade dos meus dados é protegida quando uso a Vertex AI para Pesquisa?
Quando você usa a Vertex AI para Pesquisa no Google Cloud, seus dados ficam protegidos na instância de nuvem. O Google não acessa nem usa seus dados para treinar modelos ou para qualquer outra finalidade que você não autorizou explicitamente. A Vertex AI para Pesquisa também atende a padrões específicos de compliance do setor, como HIPAA, série ISO 27000 e SOC -1/2/3. Estamos ampliando o suporte à transparência no acesso para informar aos clientes sobre o acesso administrativo dos Googlers aos próprios dados. O Virtual Private Cloud Service Controls impede que funcionários ou clientes infiltrem ou exfiltrem dados. Também estamos oferecendo chaves de criptografia gerenciadas pelo cliente (CMEK) em pré-lançamento, o que permite que os clientes criptografem o conteúdo principal com suas próprias chaves.
Como a Vertex AI para Pesquisa garante que os resultados sejam relevantes?
Todos os resultados da Vertex AI para Pesquisa são baseados nos dados ou aplicativos da empresa aos quais você concedeu acesso. O Google Cloud oferece uma preparação imediata para resultados de pesquisa em aplicativos criados usando a Vertex AI para Pesquisa. Além disso, a Vertex AI para Pesquisa oferece citações e links para resumos gerados para que as informações apresentadas possam ser verificadas pelos usuários. Você tem controle total para determinar quais fontes de dados são usadas e pode até mesmo programar respostas para perguntas sem relação com o tema.
Como a Vertex AI para Pesquisa mantém os resultados atualizados?
Quero criar meu próprio banco de dados de vetores usando embeddings do zero. A Vertex AI oferece suporte para isso?
A Vertex AI para Pesquisa permite que organizações e desenvolvedores configurem mecanismos de pesquisa prontos para uso. Esses mecanismos de pesquisa oferecem personalização adequada para a maioria das necessidades da empresa e até oferecem ajustes automáticos para embeddings. Em alguns casos, é possível ter embeddings personalizados, e a Vertex AI para Pesquisa funciona bem com seus próprios embeddings. No entanto, desenvolvedores mais avançados que precisam de controle direto de um banco de dados de vetores de alta performance para potencializar casos de uso específicos, como recomendações e veiculação de anúncios, podem usar a pesquisa vetorial (anteriormente conhecida como Vertex matching engine), o banco de dados vetorial usado pela Vertex AI para Pesquisa como componente para casos de uso. Recentemente, atualizamos a experiência do usuário da pesquisa de vetores para que os desenvolvedores possam criar e implantar índices sem programação. Também reduzimos significativamente a latência de indexação de horas para minutos para conjuntos de dados menores.
A Vertex AI para Pesquisa tem ofertas específicas de setor?
Sim, a Vertex AI para Pesquisa tem ofertas especializadas ajustadas a requisitos exclusivos, como pesquisa em catálogos de produtos, bibliotecas de mídia e repositórios de dados clínicos. A Vertex AI para Pesquisa para varejo tem disponibilidade geral e oferece aos varejistas a capacidade de melhorar a pesquisa, as recomendações de produtos e a experiência de navegação nos canais. A Vertex AI para Pesquisa para mídia, que agora está em pré-lançamento, oferece às empresas de mídia e entretenimento a capacidade de fornecer recomendações de conteúdo mais personalizadas com tecnologia de IA generativa, aumentando o tempo que o consumidor passa nas plataformas, o que pode levar a um maior engajamento, receita e retenção. A Vertex AI para Pesquisa para saúde e ciências biológicas, também em pré-lançamento, é uma pesquisa medicamente ajustada que melhora a experiência do paciente e do prestador.
Como funciona
Sua organização pode ter terabytes de dados, organizá-los para serem facilmente encontrados pode ser um dos problemas mais difíceis de resolver. Você também pode ter um site público e precisar de uma ferramenta de pesquisa de alta qualidade para seus clientes. Em ambos os casos, é possível usar o Vertex AI para Pesquisa para criar mecanismos de pesquisa. Assista este vídeo e descubra como criar um app de pesquisa interna com o mínimo de programação e configuração.
Usos comuns
Oferecer pesquisa com IA generativa
Introdução à Vertex AI Search
A Vertex AI para Pesquisa reúne o poder da recuperação profunda de informações, o processamento de linguagem natural de última geração e o mais recente em processamento de linguagem grande para entender a intenção do usuário e retornar os resultados mais relevantes para o usuário.
Este tutorial explica como criar três apps de mecanismos de pesquisa, um para cada tipo de dados: para sites, dados estruturados e dados não estruturados.
Assista o vídeo à direita para ter uma visão geral e acesse o link da documentação do produto abaixo para conferir instruções detalhadas.
Tutoriais
Introdução à Vertex AI Search
A Vertex AI para Pesquisa reúne o poder da recuperação profunda de informações, o processamento de linguagem natural de última geração e o mais recente em processamento de linguagem grande para entender a intenção do usuário e retornar os resultados mais relevantes para o usuário.
Este tutorial explica como criar três apps de mecanismos de pesquisa, um para cada tipo de dados: para sites, dados estruturados e dados não estruturados.
Assista o vídeo à direita para ter uma visão geral e acesse o link da documentação do produto abaixo para conferir instruções detalhadas.
Aprenda a fazer com pesquisa de vetores e embeddings
Crie um mecanismo de recomendação com a pesquisa de vetores
Encontre coisas parecidas em segundos, mesmo com bilhões de itens. A pesquisa de vetores desbloqueia uma correspondência semântica avançada para recomendações, bots de chat e muito mais. Vamos ver como criar um mecanismo de recomendação com a Pesquisa de vetores:
- Gerar embeddings: crie uma representação numérica (embedding) dos seus itens para capturar as relações semânticas deles. É possível fazer isso externamente ou usar a IA generativa da Vertex AI.
- Fazer upload para o Cloud Storage: armazene seus embeddings no Cloud Storage para acesso à pesquisa de vetores.
- Conectar à Pesquisa de vetores: vincule seus embeddings à pesquisa de vetores para realizar a pesquisa de vizinho mais próximo.
- Criar e implantar índice: crie um índice com base nos seus embeddings e o implante em um endpoint para consulta.
- Consultar recomendações: use o endpoint do índice para consultar os vizinhos mais próximos, encontrando itens semanticamente parecidos com sua consulta.
- Avaliar e ajustar: avalie os resultados e refine os parâmetros do algoritmo ou o escalonamento conforme necessário para garantir precisão e desempenho.
Tutoriais
Crie um mecanismo de recomendação com a pesquisa de vetores
Encontre coisas parecidas em segundos, mesmo com bilhões de itens. A pesquisa de vetores desbloqueia uma correspondência semântica avançada para recomendações, bots de chat e muito mais. Vamos ver como criar um mecanismo de recomendação com a Pesquisa de vetores:
- Gerar embeddings: crie uma representação numérica (embedding) dos seus itens para capturar as relações semânticas deles. É possível fazer isso externamente ou usar a IA generativa da Vertex AI.
- Fazer upload para o Cloud Storage: armazene seus embeddings no Cloud Storage para acesso à pesquisa de vetores.
- Conectar à Pesquisa de vetores: vincule seus embeddings à pesquisa de vetores para realizar a pesquisa de vizinho mais próximo.
- Criar e implantar índice: crie um índice com base nos seus embeddings e o implante em um endpoint para consulta.
- Consultar recomendações: use o endpoint do índice para consultar os vizinhos mais próximos, encontrando itens semanticamente parecidos com sua consulta.
- Avaliar e ajustar: avalie os resultados e refine os parâmetros do algoritmo ou o escalonamento conforme necessário para garantir precisão e desempenho.
Vertex AI para Pesquisa no setor de saúde
Uma experiência de pesquisa do Google ajustada medicamente em dados de saúde
Pesquisar dados na área da saúde pode ser uma tarefa difícil devido às complexidades da terminologia médica e da padronização de dados.
A Vertex AI para Pesquisa usa ajustes médicos para encontrar informações relevantes de registros estruturados e não estruturados de pacientes. Ele entende abreviações médicas, como "abx", e pode responder a perguntas com o MedLM para fornecer respostas de IA generativa com base nos dados do paciente. O produto se integra ao Healthcare Data Engine para proporcionar uma experiência perfeita.
Tutoriais
Uma experiência de pesquisa do Google ajustada medicamente em dados de saúde
Pesquisar dados na área da saúde pode ser uma tarefa difícil devido às complexidades da terminologia médica e da padronização de dados.
A Vertex AI para Pesquisa usa ajustes médicos para encontrar informações relevantes de registros estruturados e não estruturados de pacientes. Ele entende abreviações médicas, como "abx", e pode responder a perguntas com o MedLM para fornecer respostas de IA generativa com base nos dados do paciente. O produto se integra ao Healthcare Data Engine para proporcionar uma experiência perfeita.
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