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Questa pagina fornisce un elenco di controllo dei passaggi necessari per creare un'app di ricerca personalizzata. Per un elenco di controllo per la creazione di un'app di ricerca sul sito web, consulta
Elenco di controllo per la ricerca sul sito web.
Se non hai mai utilizzato le applicazioni di IA, ti consigliamo di seguire il tutorial Inizia a utilizzare Vertex AI Search per creare un'app di esempio.
Configura un progetto Google Cloud , attiva le applicazioni di IA e configura il controllo dell'accesso 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 datastore 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.
Se devi configurare il controllo dell'accesso per limitare i dati che gli utenti possono visualizzare nei risultati della tua app di ricerca, esamina 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.
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 pronto all'uso o di integrare le chiamate dell'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:
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. Vedi Configurare i controlli di pubblicazione.
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:
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 delle applicazioni di IA per visualizzare un'anteprima della modalità in cui le configurazioni del widget di ricerca influiscono 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, consulta Ottenere i risultati di ricerca. Per le risorse delle librerie client, consulta Librerie client per le applicazioni di IA.
Per ottenere risultati di ricerca e navigazione personalizzati, puoi aggiornare gli eventi utente
nella tua app di ricerca. Per saperne di più, consulta
Informazioni sugli eventi utente.
[[["Facile da capire","easyToUnderstand","thumb-up"],["Il problema è stato risolto","solvedMyProblem","thumb-up"],["Altra","otherUp","thumb-up"]],[["Difficile da capire","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informazioni o codice di esempio errati","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Mancano le informazioni o gli esempi di cui ho bisogno","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema di traduzione","translationIssue","thumb-down"],["Altra","otherDown","thumb-down"]],["Ultimo aggiornamento 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)."]]
