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En esta página se proporciona una lista de comprobación de los pasos necesarios para crear una aplicación de búsqueda personalizada. Para ver una lista de comprobación de los pasos necesarios para crear una aplicación de búsqueda de sitios web, consulta Lista de comprobación de la búsqueda de sitios web.
Si no tienes experiencia con las aplicaciones de IA, te recomendamos que sigas el tutorial Primeros pasos con Vertex AI Search para crear una aplicación de ejemplo.
Configura un Google Cloud proyecto, activa Aplicaciones de IA y configura el control de acceso de tu proyecto. Puedes usar un proyecto Google Cloud que ya tengas.
Acciones
Consulta la sección Antes de empezar y confirma que has completado los pasos.
Determina qué tipo de datos vas a poner a disposición en tu aplicación de búsqueda y prepáralos para importarlos a Vertex AI Search.
Puede basar su almacén de datos en los siguientes tipos de datos:
Datos sin estructurar. Documentos (como archivos PDF, HTML y TXT) almacenados en Cloud Storage. También puedes proporcionar metadatos en un archivo JSON o en una tabla de BigQuery.
Datos estructurados. Datos proporcionados con un esquema específico. Por ejemplo, puede proporcionar datos en una tabla de BigQuery, como archivos JSON en Cloud Storage o desde conectores de terceros, como Jira.
Si necesitas configurar el control de acceso para limitar los datos que pueden ver los usuarios en los resultados de tu aplicación de búsqueda, consulta los requisitos previos y sigue las instrucciones correspondientes a tu tipo de proveedor de identidades y fuente de datos en Usar el control de acceso a fuentes de datos.
Crea un almacén de datos e importa tus datos en él, o configura un conector de terceros como fuente de datos sincronizada.
La forma de importar los datos depende de dónde los importes. Por ejemplo, si tus datos están en Cloud Storage, puedes importarlos mediante la consola o la API proporcionando la ubicación del segmento de tus datos.
Vertex AI Search ofrece muchas opciones de configuración. Algunas opciones dependen de si tienes previsto implementar un widget de búsqueda.
Acciones
En función de tu caso práctico y de si tienes previsto desplegar el widget de búsqueda listo para usar o integrar llamadas a la API de búsqueda en tu propio código, Vertex AI Search ofrece varias opciones de configuración.
Puedes insertar un widget de búsqueda en tu sitio web. El widget proporciona automáticamente una barra de búsqueda y una interfaz de búsqueda ampliable. Si tienes previsto implementar el widget de búsqueda, configura lo siguiente:
Si tienes previsto integrar llamadas a la API de búsqueda en tu servidor o aplicación en lugar de usar el widget, puedes configurar los ajustes de búsqueda con las siguientes opciones:
Configuración de los campos. En el caso de los datos estructurados o de los datos sin estructurar con metadatos, actualice la configuración de los campos para definir cómo usa Vertex AI Search los metadatos en las búsquedas. Consulta Configurar campos para la búsqueda.
Autocompletar. En función de sus datos, configure sugerencias de autocompletado basadas en el contenido del documento, los campos, el historial de búsqueda o los eventos de usuario. Consulta Configurar la función de autocompletar.
Controles de publicación. Controla cuándo se potencian, se ocultan, se filtran o se redirigen los resultados de búsqueda, o si determinadas consultas se asocian a otras. Consulta Configurar controles de publicación.
Inserciones personalizadas (vista previa). Si has creado tus propias inserciones, puede que prefieras usarlas en lugar de las generadas por Vertex AI Search para enriquecer tus búsquedas con contexto adicional. Esta función está disponible para almacenes de datos con datos estructurados o datos no estructurados con metadatos. Consulta Usar inserciones personalizadas.
Si tienes previsto desplegar tu aplicación integrando llamadas a la API de búsqueda en tu propio código, Vertex AI Search te ofrece opciones adicionales para configurar cómo se devuelven los resultados de búsqueda.
Acciones
Configura los resultados de búsqueda con las siguientes opciones:
Puedes previsualizar los resultados de búsqueda para comprobar si las configuraciones de tu aplicación funcionan correctamente.
Acciones
Para previsualizar los resultados de búsqueda, usa la consola o la API.
Consola. Usa la página Vista previa de la consola de aplicaciones de IA para ver cómo afectan las configuraciones del widget de búsqueda a tus resultados. Consulta las instrucciones de la consola en Obtener resultados de búsqueda.
API. Si vas a integrar llamadas a la API en tu aplicación, haz llamadas a la API para obtener una vista previa de tus configuraciones de búsqueda. Consulta las instrucciones de REST en Obtener resultados de búsqueda.
Cuando estés satisfecho con la versión de vista previa de tu aplicación de búsqueda, compártela con tus usuarios desplegándola en tu sitio web.
Acciones
Puedes implementar tu aplicación de búsqueda de cualquiera de las siguientes formas:
Inserta el widget de búsqueda en tu sitio web. Vertex AI Search proporciona código que puedes copiar en tu sitio web o aplicación web. De esta forma, se
despliega el widget de búsqueda. Puedes previsualizar los resultados de búsqueda en la consola.
Consulta Añadir el widget de búsqueda a una página web.
Integra llamadas a la API Search en tu servidor o aplicación. Para tener un control total sobre cómo se muestran los resultados de búsqueda, puedes integrar llamadas a la API en tu servidor o aplicaciones. Para obtener más información sobre cómo hacer llamadas a la API, consulta Obtener resultados de búsqueda. Para obtener recursos de bibliotecas de cliente, consulta las bibliotecas de cliente de aplicaciones de IA.
Para obtener resultados de búsqueda y navegación personalizados, puedes actualizar los eventos de usuario en tu aplicación de búsqueda. Para obtener más información, consulta Acerca de los eventos de usuario.
[[["Es fácil de entender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Me ofreció una solución al problema","solvedMyProblem","thumb-up"],["Otro","otherUp","thumb-up"]],[["Es difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["La información o el código de muestra no son correctos","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Me faltan las muestras o la información que necesito","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema de traducción","translationIssue","thumb-down"],["Otro","otherDown","thumb-down"]],["Última actualización: 2025-08-21 (UTC)."],[[["\u003cp\u003eThis page outlines the steps to create a generic search application using Vertex AI Agent Builder, guiding users from setting up a Google Cloud project to deploying their search app.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe process includes preparing and importing data, whether unstructured (like PDFs) or structured (like BigQuery tables), and then creating a data store to house this data for searching.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eUsers can configure search settings, which vary based on whether they deploy a search widget or integrate search API calls, allowing customization of results, autocomplete, and more.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe platform offers options to preview the search results and refine configurations before deploying the app either by embedding a widget or through API integration into a server or application.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eOnce deployed, the guide provides information on maintaining the app, including how to refresh data to ensure search results are current and accurate.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Custom search checklist\n\nThis page provides a checklist of the steps required to create a custom search app. For a checklist to create a website search app, see [Website search checklist](/generative-ai-app-builder/docs/website-search-checklist).\n\n\u003cbr /\u003e\n\nIf you're new to AI Applications, consider following the [Get started\nwith Vertex AI Search](/generative-ai-app-builder/docs/try-enterprise-search) tutorial to\ncreate a sample app.\n\n\n### [Set up a Google Cloud\nproject](#set-up-project)\n\nSet up a Google Cloud project, turn on AI Applications, and set up access\ncontrol for your project. You can use an existing Google Cloud project if you\nhave one already.\n\n### Actions\n\n1. Review [Before you begin](/generative-ai-app-builder/docs/before-you-begin) and confirm that you have completed the steps. \n\n### [Prepare your data](#prepare-data)\n\nDetermine what kind of data you'll make available in your search app and prepare\nit for importing to Vertex AI Search.\n\nYou can base your data store on the following types of data:\n\n- **Unstructured data.** Documents (such as PDFs, HTML files, and TXT files) that are stored in Cloud Storage. Optionally, you can provide metadata in a JSON file or in a BigQuery table.\n- **Structured data.** Data provided with a specific schema. For example, you can provide data in a BigQuery table, as JSON files in Cloud Storage, or from third-party connectors such as Jira.\n\n### Actions\n\n1. Review the information about supported data and the relationship between apps\n and data stores in [About apps and data\n stores](/generative-ai-app-builder/docs/create-datastore-ingest).\n\n2. Prepare your data according to the requirements in [Prepare data for\n ingestion](/generative-ai-app-builder/docs/prepare-data).\n\n3. If you need to set up access control to limit the data that users can view in\n your search app's results, review the prerequisites and follow the\n instructions for your identity provider type and data source in [Use data\n source access control](/generative-ai-app-builder/docs/data-source-access-control).\n\n### [Import your data](#import-data)\n\nCreate a data store and then import your data into it, or set up a\nthird-party connector as your synced data source.\n\nHow you import your data depends on where you're importing it from. For\nexample, if your data is in Cloud Storage, you can import it using the\nconsole or the API by providing the bucket location of your data.\n\n### Actions\n\n1. Follow the instructions for your data source in [Create a search data\nstore](/generative-ai-app-builder/docs/create-data-store-es). \n\n### [Create your app](#create-app)\n\nCreate your custom search app and connect it to your new data store.\n\n### Actions\n\n1. [Create a search app](/generative-ai-app-builder/docs/create-engine-es). \n\n### [Configure your search\nsettings](#configure-settings)\n\nVertex AI Search provides many configuration options. Some options\ndepend on whether you plan to deploy a search widget.\n\n### Actions\n\nDepending on your use case and whether you plan to deploy the out-of-the-box\nsearch widget or integrate search API calls into your own code,\nVertex AI Search provides several options for configuration.\n\n1. You can embed a search widget into your website. The widget automatically\n provides a search bar and expandable search interface. If you plan to deploy\n the search widget, configure the following:\n\n - **Search widget results.** See [Configure results for the\n search widget](/generative-ai-app-builder/docs/configure-widget-attributes).\n\n - **Search widget facets (Preview).** See [Configure facets\n for the search widget](/generative-ai-app-builder/docs/configure-widget-facets).\n\n2. If you plan to integrate search API calls into your server or application\n instead of using the widget, you can configure your search settings using\n the following options:\n\n - **Field settings.** For structured data or for unstructured data with\n metadata, update field settings to refine how Vertex AI Search\n uses metadata for search. See [Configure fields for\n search](/generative-ai-app-builder/docs/configure-search-attributes).\n\n - **Autocomplete.** Depending on your data, set up autocomplete suggestions\n based on document content, fields, search history, or user events. See\n [Configure autocomplete](/generative-ai-app-builder/docs/configure-autocomplete).\n\n - **Serving controls.** Control when search results\n are boosted, buried, filtered, or redirected, or whether certain queries\n are associated with other queries. See [Configure serving\n controls](/generative-ai-app-builder/docs/configure-serving-controls).\n\n - **Search tuning (Preview).** Tune the search model with your own training\n data. See [Improve search results with search\n tuning](/generative-ai-app-builder/docs/tune-search).\n\n - **Custom embeddings (Preview).** If you've created your own embeddings,\n you might prefer to use them instead of those generated by\n Vertex AI Search to enrich your searches with additional\n context. This feature is available for data stores with structured data or\n unstructured data with metadata. See [Use custom\n embeddings](/generative-ai-app-builder/docs/bring-embeddings).\n\n### [Configure your search\nresults](#configure-results)\n\nIf you plan to deploy your app by integrating search API calls into your own\ncode, Vertex AI Search provides additional options for configuring how\nyour search results are returned.\n\n### Actions\n\n1. Configure your search results with the following options:\n\n - [Filter custom search for structured or\n unstructured data](/generative-ai-app-builder/docs/filter-search-metadata).\n - **Get snippets, extractive answers, or extractive segments.** See [Get\nsnippets and extracted content](/generative-ai-app-builder/docs/snippets). \n\n### [Preview search\nresults](#preview-results)\n\nYou can preview your search results to check if your app configurations are\nworking as expected.\n\n### Actions\n\n1. To preview your search results, use the console or the API.\n\n - **Console.** Use the AI Applications console **Preview** page to preview\n how search widget configurations affect your results. See the **Console**\n instructions in [Get search\n results](/generative-ai-app-builder/docs/preview-search-results).\n\n - **API** . If you're integrating API calls into your application, make API\n calls to preview your search configurations. See the **REST**\n instructions in [Get search\n results](/generative-ai-app-builder/docs/preview-search-results).\n\n### [Deploy your search\napp](#preview-results)\n\nWhen you're happy with the preview version of your search app, share it with\nyour users by deploying it to your website.\n\n### Actions\n\n1. You can deploy your search app in either of the following ways:\n\n - **Embed the search widget into your website.** Vertex AI Search\n provides code that you can copy into your website or web application. This\n deploys the search widget. You can preview search results in the console.\n See [Add the search widget to a webpage](/generative-ai-app-builder/docs/add-widget).\n\n - **Integrate search API calls into your server or application.** For full\n control over how your search results are displayed, you can integrate API\n calls into your server or applications. For more information about making\n API calls, see [Get search results](/generative-ai-app-builder/docs/preview-search-results). For client library resources, see [AI Applications client\n libraries](/generative-ai-app-builder/docs/libraries).\n\n### [Record and import user events](#user-events)\n\nTo get personalized search and browse results, you can update the user events\nin your search app. For more information see\n[About user events](/generative-ai-app-builder/docs/user-events).\n\n### Actions\n\n1. [Import historical user events](/generative-ai-app-builder/docs/import-user-events).\n2. [Record real-time user events](/generative-ai-app-builder/docs/record-user-events). \n\n### [Maintain your app](#maintain-data)\n\nYou can maintain your app to ensure that latest and necessary data is available\nin your data store.\n\n### Actions\n\n1. [Refresh your data](/generative-ai-app-builder/docs/refresh-data)."]]
