Présentation de Vertex AI Search

Cette page présente les principales fonctionnalités de recherche et de recommandations de Vertex AI Search.

Pour en savoir plus sur la recherche et les recommandations pour les contenus multimédias, consultez la Présentation de Vertex AI Agent Builder pour les contenus multimédias.

Récupération d'informations à l'aide de l'IA et des LLM

Vertex AI Search combine la puissance de la récupération approfondie d'informations, d'une technologie de pointe de traitement du langage naturel et des toutes dernières fonctionnalités de traitement des grands modèles de langage pour comprendre l'intention de l'utilisateur et renvoyer les résultats qui sont les plus pertinents pour lui.

Avec Vertex AI Search, vous pouvez créer une application de recherche de qualité Google sur les données que vous contrôlez. Vous pouvez également utiliser les résultats de recherche que vous récupérez pour ancrer les réponses LLM d'IA générative. Pour en savoir plus, consultez les article de blog Votre RAG optimisée par la recherche Google.

Grâce aux recommandations, vous pouvez créer une application de recommandations pour l'ensemble de vos données qui suggère un contenu semblable à celui que l'utilisateur consulte.

Une expérience de démarrage simple

Vertex AI Search vous permet de démarrer facilement avec une recherche ou des recommandations de haute qualité en fonction des données que vous fournissez. Lors de la configuration, vous pouvez :

  • Utilisez votre compte Google existant ou créez-en un.
  • Utilisez votre projet Google Cloud existant ou créez-en un.
  • Créez une application et associez-y un data store. Fournissez des données pour rechercher ou nous vous recommandons de saisir les URL du contenu de votre site Web, d'importer vos données depuis BigQuery ou Cloud Storage, ou importer des données FHIR R4 depuis l'API Cloud Healthcare, ou en les important via des API CRUD RESTful. La synchronisation des données à partir de sources de données tierces est disponible en version Preview avec une liste d'autorisation.
  • Intégrez des widgets JavaScript et des exemples d'API pour intégrer la recherche ou des recommandations dans votre site Web ou vos applications.

Datastores et applications

Avec Vertex AI Search, vous créez une application de recherche ou de recommandations à un data store. Vous importez vos données dans un datastore et les indexez. Les applications et les data stores ont une relation un à un.

Vous pouvez créer différents types de data stores, en fonction du type de les données que vous utilisez. Chaque data store peut contenir un type de données:

  • Données de site Web: vous pouvez fournir des domaines tels que yourexamplewebsite.com/faq et yourexamplewebsite.com/events, et activer des recherches ou des recommandations sur le contenu de ces domaines.
  • Données structurées: un data store contenant des données structurées permet d'effectuer des recherches hybrides. (mot clé et sémantique) ou des recommandations plutôt que des données structurées, table BigQuery ou fichiers NDJSON. Par exemple, vous pouvez activer la recherche ou des recommandations sur un catalogue de produits pour votre expérience d'e-commerce, un catalogue de films pour la recherche ou les recommandations de films, ou un annuaire de médecins. pour la recherche de fournisseurs ou les recommandations.
  • Données structurées pour les médias: data store avec un schéma de données structurées propre au secteur des médias. Par exemple, un data store pour les médias peut contenir des informations sur des vidéos, des articles de presse, des fichiers musicaux ou les podcasts.
  • Données non structurées : un entrepôt de données non structurées permet une recherche hybride (mot clé et sémantique) ou des recommandations sur des données telles que des documents et des images. Par exemple, une institution financière peut activer la recherche ou les recommandations sur son corpus (index) privé de publications de recherche financière, ou une entreprise de biotechnologie peut activer la recherche ou les recommandations sur son dépôt privé de recherches médicales.
  • Données sur la santé: un data store de santé active la recherche hybride (mot clé et sémantique) sur les données de santé FHIR R4 importées depuis l'API Cloud Healthcare. Par exemple, un prestataire de santé peut effectuer une recherche dans le dossier médical à l'aide de requêtes d'exploration.

Pour en savoir plus, consultez À propos des applications et des data stores

la console Google Cloud ou l'API ?

Vous pouvez implémenter Vertex AI Search de l'une des manières suivantes:

  • Utilisez la console Google Cloud. Utilisez les la page Agent Builder de la console une expérience de démarrage rapide à l'aide d'une interface Web. Depuis la console, vous pouvez créer votre application de recherche, importer vos données, tester l'expérience utilisateur et consulter les données analytiques.
  • Utilisez l'API Vertex AI Agent Builder. Utilisez l'API Vertex AI Agent Builder lorsque vous êtes prêt à intégrer la recherche ou les recommandations à votre site Web ou à vos applications.
  • Utilisez à la fois la console Google Cloud et l'API. Vous pouvez configurer votre application et importer vos données à l'aide de la console, par exemple, Utiliser l'API pour tester l'expérience utilisateur et l'intégrer à votre site Web ou l'application.

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