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Cette page fournit une checklist des étapes requises pour créer une application de recherche personnalisée. Pour obtenir une checklist permettant de créer une application de recherche pour un site Web, consultez la section Checklist pour la recherche sur un site Web.
Si vous ne connaissez pas les applications d'IA, nous vous recommandons de suivre le tutoriel Premiers pas avec Vertex AI Search pour créer un exemple d'application.
Configurez un projet Google Cloud , activez les applications d'IA 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-les à être importées 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.
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.
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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En fonction de 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 dans 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 pouvant être développée. Si vous prévoyez de déployer le widget de recherche, configurez les éléments suivants:
Si vous prévoyez d'intégrer des appels d'API de recherche à votre serveur ou 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 les données 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.
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 propose des options supplémentaires pour configurer la façon dont vos résultats de recherche sont renvoyés.
Actions
Configurez vos résultats de recherche à l'aide des options suivantes:
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 Preview (Aperçu) de la console des applications d'IA pour prévisualiser l'impact des configurations du widget de recherche sur vos résultats. Consultez les instructions de la console dans Obtenir des 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 de recherche à votre serveur ou 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 bibliothèques clientes, consultez la page Bibliothèques clientes des applications d'IA.
Pour obtenir des résultats de recherche et de navigation personnalisés, vous pouvez mettre à jour les événements utilisateur dans votre application de recherche. Pour en savoir plus, consultez la section À propos des événements utilisateur.
Sauf indication contraire, le contenu de cette page est régi par une licence Creative Commons Attribution 4.0, et les échantillons de code sont régis par une licence Apache 2.0. Pour en savoir plus, consultez les Règles du site Google Developers. Java est une marque déposée d'Oracle et/ou de ses sociétés affiliées.
Dernière mise à jour le 2025/09/05 (UTC).
[[["Facile à comprendre","easyToUnderstand","thumb-up"],["J'ai pu résoudre mon problème","solvedMyProblem","thumb-up"],["Autre","otherUp","thumb-up"]],[["Difficile à comprendre","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informations ou exemple de code incorrects","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Il n'y a pas l'information/les exemples dont j'ai besoin","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problème de traduction","translationIssue","thumb-down"],["Autre","otherDown","thumb-down"]],["Dernière mise à jour le 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)."]]
