Se non hai mai utilizzato Vertex AI Agent Builder, ti consigliamo di seguire il tutorial Inizia a utilizzare Vertex AI Search per creare un'app di esempio.
Configura un Google Cloud progetto, attiva Vertex AI Agent Builder e configura il controllo accessi per il progetto. Puoi utilizzare un progetto Google Cloud esistente se ne hai già uno.
Azioni
- Consulta la sezione Prima di iniziare e verifica di aver completato i passaggi.
Determina il tipo di dati che renderai disponibili nella tua app di ricerca e preparati per l'importazione in Vertex AI Search.
Puoi basare il tuo data store sui seguenti tipi di dati:
- Dati non strutturati. Documenti (ad esempio file PDF, HTML e TXT) archiviati in Cloud Storage. Se vuoi, puoi fornire i metadati in un file JSON o in una tabella BigQuery.
- Dati strutturati. Dati forniti con uno schema specifico. Ad esempio, puoi fornire i dati in una tabella BigQuery, come file JSON in Cloud Storage o da connettori di terze parti come Jira.
Azioni
Consulta le informazioni sui dati supportati e sulla relazione tra app e datastore in Informazioni su app e datastore.
Prepara i dati in base ai requisiti descritti in Preparare i dati per l'importazione.
Se devi configurare il controllo dell'accesso per limitare i dati che gli utenti possono visualizzare nei risultati della tua app di ricerca, controlla i prerequisiti e segui le istruzioni per il tipo di provider di identità e l'origine dati in Utilizzare il controllo dell'accesso all'origine dati.
Crea un datastore e importa i dati al suo interno oppure configura un connettore di terze parti come origine dati sincronizzata.
La modalità di importazione dei dati dipende da dove li importi. Ad esempio, se i tuoi dati si trovano in Cloud Storage, puoi importarli utilizzando la console o l'API specificando la posizione del bucket dei dati.
Azioni
- Segui le istruzioni per l'origine dati in Creare un magazzino di dati di ricerca.
Vertex AI Search offre molte opzioni di configurazione. Alcune opzioni dipendono dal fatto che tu intenda implementare un widget di ricerca.
Azioni
A seconda del caso d'uso e se prevedi di eseguire il deployment del widget di ricerca predefinito o di integrare le chiamate API di ricerca nel tuo codice, Vertex AI Search offre diverse opzioni di configurazione.
Puoi incorporare un widget di ricerca nel tuo sito web. Il widget fornisce automaticamente una barra di ricerca e un'interfaccia di ricerca espandibile. Se prevedi di implementare il widget di ricerca, configura quanto segue:
Risultati del widget di ricerca. Consulta Configurare i risultati per il widget di ricerca.
Aspetti del widget di ricerca (anteprima). Consulta Configurare le sfaccettate per il widget di ricerca.
Se prevedi di integrare le chiamate dell'API di ricerca nel tuo server o nella tua applicazione invece di utilizzare il widget, puoi configurare le impostazioni di ricerca utilizzando le seguenti opzioni:
Impostazioni dei campi. Per i dati strutturati o per i dati non strutturati con metadati, aggiorna le impostazioni dei campi per perfezionare il modo in cui Vertex AI Search utilizza i metadati per la ricerca. Consulta Configurare i campi per la ricerca.
Completamento automatico. A seconda dei dati, configura i suggerimenti di completamento automatico in base ai contenuti dei documenti, ai campi, alla cronologia delle ricerche o agli eventi utente. Consulta Configurare il completamento automatico.
Controlli di pubblicazione. Controllare quando i risultati di ricerca vengono messi in evidenza, nascosti, filtrati o reindirizzati oppure se determinate query sono associate ad altre query. Consulta Configurare i controlli di pubblicazione.
Ottimizzazione della ricerca (anteprima). Ottimizza il modello di ricerca con i tuoi dati di addestramento. Consulta Migliorare i risultati di ricerca con la ottimizzazione della ricerca.
Inserimenti personalizzati (anteprima). Se hai creato i tuoi embedding, potresti preferirli a quelli generati da Vertex AI Search per arricchire le tue ricerche con un contesto aggiuntivo. Questa funzionalità è disponibile per i datastore con dati strutturati o con dati non strutturati con metadati. Consulta Utilizzare gli embedding personalizzati.
Se prevedi di eseguire il deployment dell'app integrando le chiamate dell'API di ricerca nel tuo codice, Vertex AI Search offre opzioni aggiuntive per configurare il modo in cui vengono restituiti i risultati di ricerca.
Azioni
Configura i risultati di ricerca con le seguenti opzioni:
- Filtrare la ricerca generica per dati strutturati o non strutturati.
- Ricevi snippet, risposte estrattive o segmenti estrattivi. Consulta Ottenere snippet e contenuti estratti.
Puoi visualizzare l'anteprima dei risultati di ricerca per verificare se le configurazioni delle app funzionano come previsto.
Azioni
Per visualizzare l'anteprima dei risultati di ricerca, utilizza la console o l'API.
Console. Utilizza la pagina Anteprima della console Vertex AI Agent Builder per visualizzare in anteprima l'impatto delle configurazioni dei widget di ricerca sui risultati. Consulta le istruzioni per Console in Ottenere risultati di ricerca.
API. Se stai integrando le chiamate API nella tua applicazione, effettua chiamate API per visualizzare l'anteprima delle configurazioni di ricerca. Consulta le istruzioni per REST in Ottenere risultati di ricerca.
Quando la versione di anteprima dell'app di ricerca ti soddisfa, condividila con i tuoi utenti eseguendone il deployment sul tuo sito web.
Azioni
Puoi implementare l'app di ricerca in uno dei seguenti modi:
Incorpora il widget di ricerca nel tuo sito web. Vertex AI Search fornisce il codice che puoi copiare nel tuo sito web o nella tua applicazione web. Viene eseguito il deployment del widget di ricerca. Puoi visualizzare l'anteprima dei risultati di ricerca nella console. Consulta la sezione Aggiungere il widget di ricerca a una pagina web.
Integra le chiamate all'API di ricerca nel tuo server o nella tua applicazione. Per avere il controllo completo sulla modalità di visualizzazione dei risultati di ricerca, puoi integrare le chiamate API nel tuo server o nelle tue applicazioni. Per ulteriori informazioni su come effettuare chiamate all'API, vedi Ottenere i risultati di ricerca. Per le risorse delle librerie client, consulta le librerie client di Vertex AI Agent Builder.
Puoi gestire la tua app per assicurarti che nel tuo datastore siano disponibili i dati più recenti e necessari.