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 confirmez que vous avez bien 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 TXT, par exemple) fichiers) stockés dans Cloud Storage. Vous pouvez éventuellement fournir dans un fichier JSON ou une table BigQuery.
- Données structurées Données fournies avec un schéma spécifique. Par exemple : peuvent fournir des données dans une table BigQuery, sous forme de fichiers JSON dans dans Cloud Storage ou depuis des 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 pour de 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 à la source de données.
Créez un data store et importez-y vos données, ou configurez un le connecteur tiers en tant que source de données synchronisée.
La méthode d'importation des données dépend de leur emplacement. Pour Par exemple, si vos données se trouvent dans Cloud Storage, vous pouvez les importer à l'aide du la console ou l'API en indiquant l'emplacement du bucket de vos données.
Actions
- Suivez les instructions applicables à votre source de données dans l'article Créer des données de recherche Google Store.
Créez votre application de recherche générique et associez-la à votre nouveau data store.
Actions
Vertex AI Search offre de nombreuses options de configuration. Certaines options dépendent de votre intention de déployer un widget de recherche.
Actions
En fonction de votre cas d'utilisation et de votre intention de déployer la solution prête à l'emploi le widget Recherche ou intégrer des appels de l'API Search à votre propre code, Vertex AI Search propose plusieurs options de configuration.
Vous pouvez intégrer un widget Recherche sur votre site Web. Le widget fournit automatiquement une barre de recherche et une interface de recherche extensible. Si vous envisagez de déployer widget Recherche, configurez les éléments suivants:
Résultats du widget de recherche. Consultez Configurer les résultats du widget Recherche.
Attributs du widget Recherche (preview). Consultez la section Configurer des attributs 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 le Réseau de 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. Voir Configurer la saisie semi-automatique
Contrôles de diffusion (bêta avec liste d'autorisation) 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.
Réglage de la recherche (version Preview) Régler le modèle de recherche avec votre propre entraînement données. 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. Reportez-vous à la section Utiliser des représentations vectorielles continues.
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 la section Obtenir les extraits et le contenu extrait.
Vous pouvez prévisualiser vos résultats de recherche pour vérifier si les configurations de votre application sont fonctionne 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 la console. instructions dans Obtenir une recherche résultats.
API : Si vous intégrez des appels d'API dans votre application, pour prévisualiser vos configurations de recherche. Consultez les instructions REST dans Obtenir les résultats de recherche.
Lorsque la version preview de votre application de recherche vous convient, partagez-la avec vos utilisateurs en le déployant sur votre site Web.
Actions
Vous pouvez déployer votre application de recherche de l'une des manières suivantes :
Intégrez le widget 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. Pour en savoir plus, consultez Ajouter le widget 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 la création Pour les appels d'API, consultez la section Obtenir des résultats de recherche. Pour accéder aux ressources de la bibliothèque cliente, consultez la page Client Vertex AI Agent Builder bibliothèques.
Vous pouvez gérer votre application pour vous assurer que les données les plus récentes et nécessaires sont disponibles dans votre datastore.