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En esta página, se proporciona una lista de tareas para realizar los pasos necesarios para crear una app de búsqueda personalizada. Si quieres ver una lista de tareas para crear una app de búsqueda de sitios web, consulta Lista de tareas para crear una búsqueda de sitios web.
Si eres nuevo en las aplicaciones de IA, considera seguir el instructivo Cómo comenzar con Vertex AI Search para crear una app de ejemplo.
Configura un proyecto de Google Cloud , activa AI Applications y configura el control de acceso para tu proyecto. Puedes usar un proyecto Google Cloud existente si ya tienes uno.
Determina qué tipo de datos pondrás a disposición en tu app de búsqueda y prepáralos
para importarlos a Vertex AI Search.
Puedes basar tu almacén de datos en los siguientes tipos de datos:
Datos no estructurados. Documentos (como archivos PDF, HTML y TXT) que se almacenan en Cloud Storage De manera opcional, puedes proporcionar
metadatos en un archivo JSON o en una tabla de BigQuery.
Datos estructurados. Datos proporcionados con un esquema específico Por ejemplo, puedes 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 los usuarios pueden ver en los resultados de tu app de búsqueda, revisa los requisitos previos y sigue las instrucciones para tu tipo de proveedor de identidad y fuente de datos en Cómo usar el control de acceso a la fuente de datos.
Crea un almacén de datos y, luego, importa tus datos a él, o bien configura un conector de terceros como tu fuente de datos sincronizada.
La forma en que importes tus datos dependerá de dónde los importes. Por ejemplo, si tus datos están en Cloud Storage, puedes importarlos con la consola o la API si proporcionas la ubicación del bucket de tus datos.
Vertex AI Search proporciona muchas opciones de configuración. Algunas opciones dependen de si planeas implementar un widget de búsqueda.
Acciones
Según tu caso de uso y si planeas implementar el widget de búsqueda listo para usar o integrar llamadas a la API de búsqueda en tu propio código, Vertex AI Search proporciona varias opciones de configuración.
Puedes incorporar un widget de búsqueda en tu sitio web. El widget proporciona automáticamente una barra de búsqueda y una interfaz de búsqueda expandible. Si planeas implementar el widget de búsqueda, configura lo siguiente:
Si planeas integrar llamadas a la API de búsqueda en tu servidor o aplicación en lugar de usar el widget, puedes configurar la configuración de búsqueda con las siguientes opciones:
Configuración del campo. En el caso de los datos estructurados o no estructurados con
metadatos, actualiza la configuración del campo para definir mejor cómo Vertex AI Search
usa los metadatos para la búsqueda. Consulta Configura campos para la búsqueda.
Autocompletar. Según tus datos, configura las sugerencias de autocompletado según el contenido del documento, los campos, el historial de búsqueda o los eventos del usuario. Consulta Configura la función de autocompletar.
Controles de publicación. Controla cuándo se mejoran, ocultan, filtran o redireccionan los resultados de la búsqueda, o si ciertas búsquedas están asociadas con otras. Consulta Configura controles de publicación.
Incorporaciones personalizadas (versión preliminar). Si creaste tus propias incorporaciones,
es posible que prefieras usarlas en lugar de las que genera
la Búsqueda de Vertex AI 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 Cómo usar incorporaciones personalizadas.
Si planeas implementar tu app integrando llamadas a la API de búsqueda en tu propio código, Vertex AI Search proporciona opciones adicionales para configurar cómo se muestran los resultados de la búsqueda.
Acciones
Configura los resultados de la búsqueda con las siguientes opciones:
Puedes obtener una vista previa de los resultados de la búsqueda para verificar si la configuración de tu app funciona como se espera.
Acciones
Para obtener una vista previa de los resultados de la búsqueda, usa la consola o la API.
Consola. Usa la página Vista previa de la consola de aplicaciones de IA para obtener una vista previa de cómo la configuración del widget de búsqueda afecta tus resultados. Consulta las instrucciones de Console en Obtener resultados de la búsqueda.
API. Si integras llamadas a la API en tu aplicación, realiza llamadas a la API para obtener una vista previa de tus configuraciones de búsqueda. Consulta las instrucciones de REST en Obtén resultados de la búsqueda.
Cuando estés conforme con la versión preliminar de tu app de búsqueda, compártela con
tus usuarios implementándola en tu sitio web.
Acciones
Puedes implementar tu app de búsqueda de cualquiera de las siguientes maneras:
Incorpora el widget de búsqueda en tu sitio web. Vertex AI Search proporciona un código que puedes copiar en tu sitio web o aplicación web. Esto implementa el widget de búsqueda. Puedes obtener una vista previa de los resultados de la búsqueda en la consola.
Consulta Cómo agregar el widget de búsqueda a una página web.
Integra las llamadas a la API de búsqueda en tu servidor o aplicación. Para tener control total sobre cómo se muestran los resultados de la búsqueda, puedes integrar llamadas a la API en tu servidor o aplicaciones. Para obtener más información sobre cómo realizar llamadas a la API, consulta Cómo obtener resultados de la búsqueda. Para obtener recursos de biblioteca cliente, consulta Bibliotecas cliente de aplicaciones de IA.
Para obtener resultados de búsqueda y navegación personalizados, puedes actualizar los eventos de usuario
en tu app de búsqueda. Para obtener más información, consulta
Acerca de los eventos de usuario.
[[["Fácil de comprender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Resolvió mi problema","solvedMyProblem","thumb-up"],["Otro","otherUp","thumb-up"]],[["Difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["Información o código de muestra incorrectos","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Faltan la información o los ejemplos que necesito","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema de traducción","translationIssue","thumb-down"],["Otro","otherDown","thumb-down"]],["Última actualización: 2025-09-05 (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)."]]
