Suchanwendung erstellen

Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie eine Suchanwendung erstellen.

App erstellen

Console

So erstellen Sie mit der Google Cloud Console eine Such-App:

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Agent Builder auf.

    Zum Agent Builder

  2. Klicken Sie auf der Seite Apps auf App erstellen.

  3. Wählen Sie auf der Seite Anwendung erstellen die Option Suche aus.

  4. Wenn Ihnen eine Auswahl für allgemeine Inhalte oder Medieninhalte angeboten wird, klicken Sie auf Allgemein.

  5. Entscheiden Sie, ob Sie Enterprise-Funktionen für diese App nutzen möchten, und klicken Sie dann auf aktivieren oder deaktivieren.

    Sie müssen Funktionen der Enterprise-Version aktivieren, um Funktionen wie die Websitesuche nutzen und eine Region für Ihre App auswählen zu können. Die Funktionen der Enterprise-Version verursachen zusätzliche Kosten. Weitere Informationen finden Sie unter Features der Enterprise-Version.

  6. Entscheiden Sie, ob Sie erweiterte LLM-Features für diese App verwenden möchten, und klicken Sie auf das aktivieren oder deaktivieren.

    Die Aktivierung erweiterter LLM-Funktionen ist erforderlich, um Funktionen wie Suchergebnisse mit Zusammenfassungen oder Suche mit weiterführenden Fragen nutzen zu können. Weitere Informationen finden Sie unter Erweiterte LLM-Features.

  7. Geben Sie im Feld Anwendungsname einen Namen für die Anwendung ein.

  8. Geben Sie im Feld Externer Name Ihres Unternehmens oder Ihrer Organisation den gängigen Namen Ihres Unternehmens oder Ihrer Organisation ein. Sie müssen keine Suffixe wie Inc oder LLC. Mit diesem Feld kann das LLM ermitteln, das Unternehmen, das die App repräsentiert.

  9. Wählen Sie einen Standort für Ihre App aus. Die Enterprise-Funktionen müssen aktiviert sein, damit Sie einen Standort auswählen können. Google empfiehlt die Verwendung der standardmäßigen globalen (Global), es sei denn, Sie haben einen Grund, Ihre Daten auf ein bestimmtes Geografie.

  10. Klicken Sie auf Weiter.

  11. Wenn Sie eine Verbindung zu einem Datenspeicher herstellen möchten, wählen Sie auf der Seite Datenspeicher einen zuvor erstellten Datenspeicher aus oder erstellen Sie einen neuen.

    Führen Sie mindestens einen der folgenden Schritte aus:

    • Wählen Sie einen vorhandenen Datenspeicher aus.

      Wenn Sie nur einen Datenspeicher anhängen, können Sie ihn nicht entfernen oder dieser App später weitere Datenspeicher hinzufügen. Wenn Sie mehrere Datenspeicher anhängen, können Sie später ändern, welche Datenspeicher angehängt sind. Diese App muss jedoch immer mindestens zwei Datenspeicher angehängt haben.

    • Erstellen Sie einen neuen Datenspeicher und laden Sie Daten in ihn hoch.

      Klicken Sie dazu auf Erstellen Sie einen Datenspeicher und führen Sie die Schritte in der Anleitung Erstellen eines neuen Datenspeicher geöffnet. Wählen Sie dann den neuen Datenspeicher aus. Weitere Informationen finden Sie unter Suchdatenspeicher erstellen.

  12. Optional: Klicken Sie auf Erläuterung, um eine Liste der nicht verfügbaren Datenspeicher aufzurufen.

    Eine Tabelle mit einer Liste der Datenspeicher und dem Grund für ihre Nichtverfügbarkeit wird angezeigt. Hier sind einige Gründe, warum ein Datenspeicher möglicherweise nicht verfügbar ist:

    • Ihr Datenspeichertyp lässt nur die Verbindung zu einer App und den Daten zu Shop ist bereits verknüpft.
    • Ihr Datenspeicher und Ihre Anwendung befinden sich in unterschiedlichen Regionen.
    • Ihr Datenspeicher und Ihre Anwendung haben unterschiedliche Typen. Zum Beispiel haben Sie kann keinen Gesundheitssuchdatenspeicher mit einer Website-Suchanwendung verbinden.
    • Ihr Datenspeicher verfügt über eine einfache Websitesuche, während Ihre Websitesuche App erfordert einen Datenspeicher mit erweiterter Website-Indexierung.
  13. Klicken Sie auf Erstellen.

REST

Bevor Sie die Befehlszeile zum Erstellen einer Anwendung verwenden können, müssen bereits Daten vorhanden sein speichern. Wenn Sie keinen Datenspeicher haben, erstellen Sie einen. Folgen Sie dazu der Anleitung unter Datenspeicher erstellen und Daten für Vertex AI Search aufnehmen.

So erstellen Sie mit der Methode engines.create eine Such-App über die Befehlszeile:

  1. Suchen Sie die Datenspeicher-ID. Wenn Sie bereits einen Datenspeicher haben ID verwenden, fahren Sie mit dem nächsten Schritt fort.

    1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Agent Builder auf. Klicken Sie im Navigationsmenü auf Datenspeicher.

      Zur Seite „Datenspeicher“

    2. Klicken Sie auf den Namen Ihres Datenspeichers.

    3. Rufen Sie auf der Datenseite Ihres Datenspeichers die Datenspeicher-ID ab.

  2. Suchanwendung erstellen und mit einem Datenspeicher verbinden Einen Datenspeicher können nur an eine App angehängt und später nicht mehr aus der App entfernt werden.

    curl -X POST \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -H "X-Goog-User-Project: PROJECT_ID" \
    "https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/global/collections/default_collection/engines?engineId=APP_ID" \
    -d '{
      "displayName": "APP_DISPLAY_NAME",
      "dataStoreIds": ["DATA_STORE_ID"],
      "solutionType": "SOLUTION_TYPE_SEARCH",
      "searchEngineConfig": {
         "searchTier": "SEARCH_TIER",
         "searchAddOns": ["SEARCH_ADD_ON"]
       }
    }'
    

    Ersetzen Sie Folgendes:

    • PROJECT_ID ist die ID Ihres Google Cloud-Projekts.
    • APP_ID: die ID der Vertex AI Search-App, die Sie erstellen möchten.
    • APP_DISPLAY_NAME: Der Anzeigename der Vertex AI Search-App, die Sie erstellen möchten.
    • DATA_STORE_ID: die ID eines vorhandenen Vertex AI Search-Datenspeichers die Sie der Vertex AI Search-Anwendung hinzufügen möchten.
    • SEARCH_TIER: Die Suchebene kann SEARCH_TIER_STANDARD oder SEARCH_TIER_ENTERPRISE sein. SEARCH_TIER_ENTERPRISE ist erforderlich, um Funktionen wie die Websitesuche und die Auswahl einer Region für Ihre App nutzen zu können. Die Funktionen der Enterprise-Version verursachen zusätzliche Kosten. Weitere Informationen finden Sie unter Funktionen der Enterprise-Version.
    • SEARCH_ADD_ON: Wenn Sie erweiterte LLM-Features nutzen möchten für diese App und geben Sie dann SEARCH_ADD_ON_LLM an. Zu den erweiterten LLM-Features gehören Zusammenfassungen der Suchanfragen und mit weiterführenden Fragen suchen.

      Wenn Sie keine erweiterten LLM-Features nutzen möchten, geben Sie SEARCH_ADD_ON_UNSPECIFIED oder entfernen Sie das Feld searchAddOns.

      Weitere Informationen finden Sie unter Erweiterte LLM-Features:

Python

Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Vertex AI Agent Builder Python API.

Richten Sie Standardanmeldedaten für Anwendungen ein, um sich bei Vertex AI Agent Builder zu authentifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

from typing import List

from google.api_core.client_options import ClientOptions
from google.cloud import discoveryengine_v1 as discoveryengine

# TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.
# project_id = "YOUR_PROJECT_ID"
# location = "YOUR_LOCATION" # Values: "global"
# engine_id = "YOUR_ENGINE_ID"
# data_store_ids = ["YOUR_DATA_STORE_ID"]


def create_engine_sample(
    project_id: str, location: str, engine_id: str, data_store_ids: List[str]
) -> str:
    #  For more information, refer to:
    # https://cloud.google.com/generative-ai-app-builder/docs/locations#specify_a_multi-region_for_your_data_store
    client_options = (
        ClientOptions(api_endpoint=f"{location}-discoveryengine.googleapis.com")
        if location != "global"
        else None
    )

    # Create a client
    client = discoveryengine.EngineServiceClient(client_options=client_options)

    # The full resource name of the collection
    # e.g. projects/{project}/locations/{location}/collections/default_collection
    parent = client.collection_path(
        project=project_id,
        location=location,
        collection="default_collection",
    )

    engine = discoveryengine.Engine(
        display_name="Test Engine",
        # Options: GENERIC, MEDIA, HEALTHCARE_FHIR
        industry_vertical=discoveryengine.IndustryVertical.GENERIC,
        # Options: SOLUTION_TYPE_RECOMMENDATION, SOLUTION_TYPE_SEARCH, SOLUTION_TYPE_CHAT, SOLUTION_TYPE_GENERATIVE_CHAT
        solution_type=discoveryengine.SolutionType.SOLUTION_TYPE_SEARCH,
        # For search apps only
        search_engine_config=discoveryengine.Engine.SearchEngineConfig(
            # Options: SEARCH_TIER_STANDARD, SEARCH_TIER_ENTERPRISE
            search_tier=discoveryengine.SearchTier.SEARCH_TIER_ENTERPRISE,
            # Options: SEARCH_ADD_ON_LLM, SEARCH_ADD_ON_UNSPECIFIED
            search_add_ons=[discoveryengine.SearchAddOn.SEARCH_ADD_ON_LLM],
        ),
        # For generic recommendation apps only
        # similar_documents_config=discoveryengine.Engine.SimilarDocumentsEngineConfig,
        data_store_ids=data_store_ids,
    )

    request = discoveryengine.CreateEngineRequest(
        parent=parent,
        engine=engine,
        engine_id=engine_id,
    )

    # Make the request
    operation = client.create_engine(request=request)

    print(f"Waiting for operation to complete: {operation.operation.name}")
    response = operation.result()

    # After the operation is complete,
    # get information from operation metadata
    metadata = discoveryengine.CreateEngineMetadata(operation.metadata)

    # Handle the response
    print(response)
    print(metadata)

    return operation.operation.name

Terraform

Informationen zum Anwenden oder Entfernen einer Terraform-Konfiguration finden Sie unter Grundlegende Terraform-Befehle. Weitere Informationen finden Sie in der Anbieterreferenzdokumentation zu Terraform.

Informationen zum Erstellen einer Such-App mit Terraform finden Sie unter discovery_engine_search_engine.

Nächste Schritte