Si vous ne connaissez pas Vertex AI Agent Builder, nous vous recommandons de suivre le tutoriel Premiers pas avec la recherche Vertex AI pour créer un exemple d'application.
Configurez un projet Google Cloud , activez Vertex AI Agent Builder et configurez le contrôle des accès pour votre projet. Vous pouvez utiliser un projet Google Cloud existant si vous en avez déjà un.
Actions
- Consultez la section Avant de commencer et vérifiez que vous avez suivi la procédure.
Déterminez le type de données que vous mettrez à la disposition de votre application de recherche et préparez-la à l'importation dans Vertex AI Search.
Vous pouvez baser votre data store sur les types de données suivants:
- Données non structurées Documents (PDF, fichiers HTML et fichiers TXT, par exemple) stockés dans Cloud Storage Vous pouvez également fournir des métadonnées dans un fichier JSON ou dans une table BigQuery.
- Données structurées Données fournies avec un schéma spécifique. Par exemple, vous pouvez fournir des données dans une table BigQuery, sous forme de fichiers JSON dans Cloud Storage ou à partir de connecteurs tiers tels que Jira.
Actions
Consultez les informations sur les données compatibles et la relation entre les applications et les data stores dans la section À propos des applications et des data stores.
Préparez vos données conformément aux exigences de la section Préparer les données à l'ingestion.
Si vous devez configurer un contrôle des accès pour limiter les données que les utilisateurs peuvent consulter dans les résultats de votre application de recherche, consultez les conditions préalables et suivez les instructions pour votre type d'identifiant et votre source de données dans Utiliser le contrôle des accès des sources de données.
Créez un data store, puis importez-y vos données ou configurez un connecteur tiers comme source de données synchronisée.
La méthode d'importation de vos données dépend de l'emplacement d'où vous les importez. Par exemple, si vos données se trouvent dans Cloud Storage, vous pouvez les importer à l'aide de la console ou de l'API en fournissant l'emplacement du bucket de vos données.
Actions
- Suivez les instructions pour votre source de données dans Créer un data store de recherche.
Créez votre application de recherche générique et associez-la à votre nouveau data store.
Actions
Vertex AI Search propose de nombreuses options de configuration. Certaines options dépendent de votre intention de déployer un widget de recherche.
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Selon votre cas d'utilisation et si vous prévoyez de déployer le widget de recherche prêt à l'emploi ou d'intégrer des appels d'API de recherche à votre propre code, Vertex AI Search propose plusieurs options de configuration.
Vous pouvez intégrer un widget de recherche à votre site Web. Le widget fournit automatiquement une barre de recherche et une interface de recherche extensible. Si vous prévoyez de déployer le widget de recherche, configurez les éléments suivants:
Résultats du widget de recherche. Consultez Configurer les résultats du widget Recherche.
Facettes du widget de recherche (version Preview). Consultez Configurer les facettes pour le widget Recherche.
Si vous prévoyez d'intégrer des appels d'API de recherche à votre serveur ou à votre application au lieu d'utiliser le widget, vous pouvez configurer vos paramètres de recherche à l'aide des options suivantes:
Paramètres du champ Pour les données structurées ou non structurées avec des métadonnées, modifiez les paramètres des champs pour affiner la façon dont Vertex AI Search utilise les métadonnées pour la recherche. Consultez la section Configurer les champs pour la recherche.
Saisie semi-automatique Selon vos données, configurez des suggestions de saisie semi-automatique en fonction du contenu des documents, des champs, de l'historique de recherche ou des événements utilisateur. Consultez la section Configurer la saisie semi-automatique.
Commandes de diffusion Contrôlez quand les résultats de recherche sont mis en avant, masqués, filtrés ou redirigés, ou si certaines requêtes sont associées à d'autres. Consultez la section Configurer les commandes de diffusion.
Paramétrage de la recherche (Preview) Ajustez le modèle de recherche avec vos propres données d'entraînement. Consultez Améliorer les résultats de recherche grâce au paramétrage de la recherche.
Embeddings personnalisés (bêta) Si vous avez créé vos propres embeddings, vous pouvez préférer les utiliser plutôt que ceux générés par Vertex AI Search pour enrichir vos recherches avec du contexte supplémentaire. Cette fonctionnalité est disponible pour les magasins de données contenant des données structurées ou non structurées avec des métadonnées. Consultez Utiliser des représentations vectorielles continues personnalisées.
Si vous prévoyez de déployer votre application en intégrant des appels d'API de recherche dans votre propre code, Vertex AI Search fournit des options supplémentaires pour configurer la manière dont vos résultats de recherche sont renvoyés.
Actions
Configurez vos résultats de recherche à l'aide des options suivantes:
- Filtrer la recherche générique pour les données structurées ou non structurées
- Obtenez des extraits, des réponses extractives ou des segments extractifs. Consultez Obtenir des extraits et du contenu extrait.
Vous pouvez prévisualiser vos résultats de recherche pour vérifier si les configurations de votre application fonctionnent comme prévu.
Actions
Pour prévisualiser vos résultats de recherche, utilisez la console ou l'API.
Console Utilisez la page Aperçu de la console Vertex AI Agent Builder pour prévisualiser l'impact des configurations du widget de recherche sur vos résultats. Consultez les instructions de la console dans Obtenir les résultats de recherche.
API : Si vous intégrez des appels d'API à votre application, effectuez des appels d'API pour prévisualiser vos configurations de recherche. Consultez les instructions REST dans Obtenir les résultats de recherche.
Lorsque vous êtes satisfait de la version preview de votre application de recherche, partagez-la avec vos utilisateurs en la déployant sur votre site Web.
Actions
Vous pouvez déployer votre application de recherche de l'une des manières suivantes:
Intégrez le widget de recherche à votre site Web. Vertex AI Search fournit du code que vous pouvez copier dans votre site Web ou votre application Web. Le widget de recherche est alors déployé. Vous pouvez prévisualiser les résultats de recherche dans la console. Consultez Ajouter le widget de recherche à une page Web.
Intégrez les appels d'API Search à votre serveur ou à votre application. Pour contrôler entièrement l'affichage de vos résultats de recherche, vous pouvez intégrer des appels d'API à votre serveur ou à vos applications. Pour en savoir plus sur les appels d'API, consultez Obtenir les résultats de recherche. Pour en savoir plus sur les ressources de bibliothèque cliente, consultez Bibliothèques clientes Vertex AI Agent Builder.
Vous pouvez gérer votre application pour vous assurer que les données les plus récentes et nécessaires sont disponibles dans votre datastore.