Se você não conhece o Vertex AI Agent Builder, siga o tutorial Começar a usar a Pesquisa da Vertex AI para criar um app de exemplo.
Configure um projeto do Google Cloud , ative o Vertex AI Agent Builder e configure o controle de acesso para seu projeto. É possível usar um projeto atual do Google Cloud se você já tiver um.
Ações
- Revise a seção Antes de começar e confirme se você concluiu as etapas.
Determine que tipo de dados você vai disponibilizar no seu app de pesquisa e prepare-o para a importação na Vertex AI para Pesquisa.
É possível basear o repositório de dados nos seguintes tipos de dados:
- Dados não estruturados. Documentos (como PDFs, arquivos HTML e arquivos TXT) armazenados no Cloud Storage. Opcionalmente, você pode fornecer metadados em um arquivo JSON ou em uma tabela do BigQuery.
- Dados estruturados. Dados fornecidos com um esquema específico. Por exemplo, é possível fornecer dados em uma tabela do BigQuery, como arquivos JSON no Cloud Storage ou de conectores de terceiros, como o Jira.
Ações
Revise as informações sobre os dados aceitos e a relação entre apps e repositórios de dados em Sobre apps e repositórios de dados.
Prepare seus dados de acordo com os requisitos em Preparar dados para ingestão.
Se você precisar configurar o controle de acesso para limitar os dados que os usuários podem ver nos resultados do seu app de pesquisa, consulte os pré-requisitos e siga as instruções para o tipo de provedor de identidade e a fonte de dados em Usar o controle de acesso à fonte de dados.
Crie um repositório de dados e importe seus dados para ele ou configure um conector de terceiros como sua fonte de dados sincronizada.
A forma de importar seus dados depende de onde você está fazendo a importação. Por exemplo, se os dados estiverem no Cloud Storage, você poderá importá-los usando o console ou a API, fornecendo o local do bucket dos dados.
Ações
- Siga as instruções para sua origem de dados em Criar um repositório de dados de pesquisa.
Crie o app de pesquisa genérica e conecte-o ao novo repositório de dados.
Ações
A Vertex AI para Pesquisa oferece muitas opções de configuração. Algumas opções dependem se você planeja implantar um widget de pesquisa.
Ações
Dependendo do seu caso de uso e se você planeja implantar o widget de pesquisa padrão ou integrar as chamadas da API de pesquisa ao seu próprio código, a Vertex AI para Pesquisa oferece várias opções de configuração.
Você pode incorporar um widget de pesquisa no seu site. O widget oferece automaticamente uma barra de pesquisa e uma interface de pesquisa expansível. Se você planeja implantar o widget de pesquisa, configure o seguinte:
Resultados da pesquisa do widget. Consulte Configurar resultados para o widget de pesquisa.
Facets do widget de pesquisa (pré-lançamento). Consulte Configurar facetas para o widget de pesquisa.
Se você planeja integrar as chamadas da API de pesquisa ao seu servidor ou aplicativo em vez de usar o widget, configure as configurações de pesquisa usando as seguintes opções:
Configurações do campo. Para dados estruturados ou não estruturados com metadados, atualize as configurações de campo para refinar como a Vertex AI para Pesquisa usa metadados na pesquisa. Consulte Configurar campos para pesquisa.
Preenchimento automático. Dependendo dos seus dados, configure as sugestões de preenchimento automático com base no conteúdo do documento, nos campos, no histórico de pesquisa ou nos eventos do usuário. Consulte Configurar o preenchimento automático.
Controles de veiculação. Controle quando os resultados da pesquisa são impulsionados, ocultados, filtrados ou redirecionados ou se determinadas consultas são associadas a outras. Consulte Configurar controles de serviço.
Ajuste da pesquisa (pré-lançamento). Ajuste o modelo de pesquisa com seus próprios dados de treinamento. Consulte Melhorar os resultados da pesquisa com a sintonia.
Embeddings personalizados (pré-lançamento). Se você criou suas próprias embeddings, use-as em vez das geradas pela Vertex AI Search para enriquecer suas pesquisas com mais contexto. Esse recurso está disponível para repositórios de dados estruturados ou não estruturados com metadados. Consulte Usar embeddings personalizados.
Se você planeja implantar seu app integrando chamadas de API de pesquisa ao seu próprio código, a Vertex AI para Pesquisa oferece outras opções para configurar como os resultados da pesquisa são retornados.
Ações
Configure os resultados da pesquisa com as seguintes opções:
- Filtrar a pesquisa genérica para dados estruturados ou não estruturados.
- Receba snippets, respostas extrativas ou segmentos extrativos. Consulte Extrair snippets e conteúdo extraído.
Você pode conferir os resultados da pesquisa para verificar se as configurações do app estão funcionando conforme o esperado.
Ações
Para conferir os resultados da pesquisa, use o console ou a API.
Console. Use a página Visualização do console do Vertex AI Agent Builder para conferir como as configurações do widget de pesquisa afetam seus resultados. Consulte as instruções do Console em Receber resultados da pesquisa.
API. Se você estiver integrando chamadas de API ao seu aplicativo, faça chamadas de API para visualizar as configurações de pesquisa. Consulte as instruções do REST em Pegar resultados da pesquisa.
Quando estiver satisfeito com a versão de pré-lançamento do app de pesquisa, compartilhe com os usuários implantando-a no seu site.
Ações
É possível implantar o app de pesquisa de duas maneiras:
Incorpore o widget de pesquisa ao seu site. A Vertex AI Search oferece um código que pode ser copiado para seu site ou aplicativo da Web. Isso implanta o widget de pesquisa. É possível conferir uma prévia dos resultados da pesquisa no console. Consulte Adicionar o widget de pesquisa a uma página da Web.
Integrar as chamadas da API Search ao seu servidor ou aplicativo. Para ter controle total sobre como os resultados da pesquisa são exibidos, integre as chamadas de API ao servidor ou aos aplicativos. Para mais informações sobre como fazer chamadas de API, consulte Receber resultados da pesquisa. Para recursos de biblioteca de cliente, consulte Bibliotecas de cliente do Vertex AI Agent Builder.
Você pode manter seu app para garantir que os dados mais recentes e necessários estejam disponíveis no repositório de dados.