Introdução à Vertex AI para Pesquisa

Esta página apresenta os principais recursos de pesquisa e recomendações de Vertex AI para Pesquisa.

Para informações sobre a pesquisa e as recomendações de mídia, consulte Introdução ao Vertex AI Agent Builder para mídia.

Recuperação de informações usando IA e LLMs

A Vertex AI para Pesquisa reúne o poder da informação profunda recuperação de desastres, processamento de linguagem natural de última geração e as tecnologias mais avançadas de linguagem natural (LLM) para entender a intenção do usuário e retornar resultados relevantes para o usuário.

Com a Vertex AI para Pesquisa, é possível criar um app de pesquisa com a qualidade do Google nos dados que você controla. Você também tem a opção de usar os resultados da pesquisa recuperar para embasar as respostas LLM de IA generativa. Para mais informações, consulte a postagem do blog Sua RAG com tecnologia da Pesquisa Google.

Com as recomendações, é possível criar um app de recomendações com seus dados que sugere conteúdo semelhante ao que o usuário está visualizando.

Uma experiência fácil de começar

Com a Vertex AI para Pesquisa, é fácil começar a usar pesquisas de alta qualidade ou recomendações com base nos dados fornecidos. Como parte da configuração experiência, você pode:

  • Use sua Conta do Google atual ou inscreva-se para criar uma.
  • Use seu projeto do Google Cloud ou crie um.
  • Crie um app e anexe um repositório de dados a ele. Forneça dados para pesquisar ou recomendar inserindo os URLs do conteúdo do seu site, importando dados do BigQuery ou do Cloud Storage, importando dados do FHIR R4 da API Cloud Healthcare ou fazendo upload por APIs RESTful CRUD. Sincronizando dados de fontes de dados de terceiros está disponível em "Pré-lançamento com lista de permissões".
  • Incorpore widgets JavaScript e amostras de API para integrar pesquisas ou recomendações em seu site ou aplicativos.

Armazenamentos de dados e apps

Com a Vertex AI para Pesquisa, você cria um app de pesquisa ou recomendações e o anexa a um repositório de dados. Você importa seus dados para um repositório de dados e indexa seu dados. Apps e repositórios de dados têm uma relação de um para um.

Existem vários tipos de repositórios de dados que podem ser criados, com base no tipo dados que você usa. Cada repositório de dados pode conter um tipo de dados:

  • Dados do site: você pode fornecer domínios como yourexamplewebsite.com/faq e yourexamplewebsite.com/events e ativar pesquisa ou recomendações sobre o conteúdo nesses domínios.
  • Dados estruturados: um repositório de dados com dados estruturados permite a pesquisa híbrida (palavra-chave e semântica) ou recomendações sobre dados estruturados, como uma tabela do BigQuery ou arquivos NDJSON. Por exemplo, é possível ativar a pesquisa ou recomendações em um catálogo de produtos para sua experiência de e-commerce, um catálogo de filmes para pesquisa ou recomendações de filmes ou um diretório de médicos para pesquisa ou recomendações de provedores.
  • Dados estruturados para mídia: um repositório de dados com um esquema de dados estruturados específico para o setor de mídia. Por exemplo, um repositório de dados para mídia pode conter informações sobre vídeos, artigos de notícias, arquivos de música ou podcasts.
  • Dados não estruturados: um repositório de dados não estruturados permite a pesquisa híbrida (de palavra-chave e semântica) ou recomendações sobre dados, como documentos e imagens. Por exemplo, uma instituição financeira pode ativar a pesquisa ou recomendações sobre seu corpus particular de pesquisa financeira publicações, ou uma empresa de biotecnologia pode ativar pesquisas ou recomendações seu repositório particular de pesquisas médicas.
  • Dados de saúde: um armazenamento de dados de saúde permite a pesquisa híbrida (palavra-chave e semântica) sobre dados de FHIR R4 de saúde importados da API Cloud Healthcare. Por exemplo, um profissional de saúde pode pesquisar informações usando consultas exploratórias.

Para mais informações, consulte Sobre apps e repositórios de dados.

Console do Google Cloud ou a API?

É possível implementar a Pesquisa da Vertex AI de uma das seguintes maneiras:

  • Usar o console do Google Cloud. Use a página Agent Builder do console para uma experiência de início rápido usando uma interface da Web. No console, você pode criar seu app de pesquisa, importar dados, testar a experiência do usuário e conferir análises.
  • Use a API Vertex AI Agent Builder. Use a API Vertex AI Agent Builder quando estiver tudo pronto para integrar a pesquisa ou as recomendações ao seu site ou aplicativos.
  • Usar o console do Google Cloud e a API. Você pode configurar seu app e importar seus dados usando o console, por exemplo, e depois usar a API para testar a experiência do usuário e integrá-la ao seu site ou aplicativo.

A seguir