Vertex AI Search を使用すると、ML のスキルがまだ十分ではないデベロッパーでも、Google の基盤モデル、検索、レコメンデーションの専門知識を活用して、検索とレコメンデーション用のエンタープライズ グレードの生成 AI アプリケーションを作成できます。これらのアプリでは、AI を活用した検索、ブラウジング、グラウンディングされた回答の生成、おすすめ機能を利用できます。
このユーザーガイドでは、Vertex AI Search とそのすべてのサービスについて詳しく説明します。
AI と LLM を使用した情報検索
Vertex AI Search は、詳細な情報検索、最先端の自然言語処理、最新の大規模言語処理（LLM）の機能を組み合わせて、ユーザーの意図を理解し、最も関連性の高い検索結果を返します。
Vertex AI Search を使用すると、管理するデータに基づいて Google 品質の検索アプリを構築できます。取得した検索結果を使用して、生成 AI LLM の回答をグラウンディングすることもできます。詳細については、ブログ投稿 Your RAG powered by Google Search をご覧ください。
レコメンデーション機能を使用すると、ユーザーが閲覧しているコンテンツに類似したコンテンツを提案するレコメンデーション アプリを独自のデータに基づいて構築できます。
簡単に始められる
Vertex AI Search を使用すると、指定したデータに基づく高品質の検索やレコメンデーションを簡単に開始できます。セットアップの一環として、次のことができます。
- 既存の Google アカウントを使用するか、新しいアカウントに登録します。
- 既存の Google Cloud プロジェクトを使用するか、プロジェクトを作成します。
- アプリを作成し、データストアを接続します。ウェブサイト コンテンツの URL を入力する、BigQuery または Cloud Storage からデータをインポートする、Cloud Healthcare API から FHIR R4 データをインポートする、RESTful CRUD API を介してアップロードするなどの方法で、検索や推奨に使用するデータを提供します。サードパーティ データソースからのデータを同期する機能は、許可リスト付きのプレビュー版で利用できます。詳細については、アプリとデータストアについてをご覧ください。
- JavaScript ウィジェットと API サンプルを埋め込んで、検索やレコメンデーションをウェブサイトやアプリケーションに統合します。
アプリを検索
Vertex AI Search を使用すると、独自のデータに基づいて Google 品質の検索アプリをすばやく構築し、ウェブページやアプリに検索バーを埋め込むことができます。
作成できる検索アプリには、次の種類があります。
カスタム検索。カスタム検索を、独自のデータを含むウェブサイトまたはデータストアに適用して、ユーザーに表示するコンテンツに対して Google 品質の検索エクスペリエンスを提供します。詳しくは、カスタム検索の概要とカスタム検索を使ってみるをご覧ください。
メディア検索。このタイプの検索機能は、映画、動画、音楽などのメディア コンテンツ向けに特別に設計されています。メディア検索を使用すると、ユーザーは視聴したいメディア コンテンツを効率的に見つけることができます。詳細については、メディア検索とレコメンデーションの概要とメディア検索のスタートガイドをご覧ください。
医療検索。これは、FHIR データストアに保存されている医療記録をクエリできる検索機能です。臨床データを含む FHIR リソースは、Cloud Healthcare API FHIR ストアからインポートできます。FHIR リソースによって参照される非構造化データ（画像、PDF ファイル、RTF ファイルなど）を検索することもできます。
レコメンデーション アプリ
ユーザーが閲覧中のコンテンツに類似したコンテンツを提案できる最新のレコメンデーション アプリを、独自のデータ上に手軽に構築できます。
作成できるレコメンデーション アプリには、次の 2 種類があります。
メディア レコメンデーション。動画、ニュース、音楽などのメディア コンテンツのおすすめ情報を取得します。メディア レコメンデーションを使用すると、最適化目標によってカスタマイズされた Google の高精度な検索結果により、オーディエンスは、次に視聴するコンテンツや読むコンテンツなど、よりパーソナライズされたコンテンツを見つけることができます。詳しくは、メディアの推奨事項を使ってみるをご覧ください。
カスタム レコメンデーション（プレビュー）。メディア以外のコンテンツのおすすめを取得します。詳細については、カスタム推奨事項を使ってみるをご覧ください。
主な機能
- すぐに使える自然言語理解とセマンティック検索。 キーワード検索やパターン マッチングを実行するシステムを実装して維持することなく、高品質の検索エクスペリエンスを実現します。
- 類義語の理解、スペルの修正、自動サジェスト検索のための、すぐに使える機能複雑な自然言語処理技術を実装することなく、ユーザーの検索エクスペリエンスを向上させます。
- 生成 AI。非構造化ドキュメントの生成 AI を活用した要約と会話型検索を利用できます。
- すぐに使えるできるレコメンデーション。最新の ML ベースのコンテンツとメタデータの理解により、ユーザーは現在閲覧しているコンテンツに類似したコンテンツをすばやく見つけることができます。
- Vertex AI Search コンソールと API。コンソールの [AI アプリケーション] ページまたは Google の API を使用して、一般公開ウェブサイト、構造化データ、非構造化データの検索アプリを設定します。
- すぐに使えるウィジェット。検索をウェブサイトに統合します。詳しくは、検索ウィジェットをウェブページに追加するをご覧ください。
- 自己学習。自己学習型のランキング モデルと高度な分析を取得します。 これにはユーザーのクリックストリームが必要です。
- メディアの最適化。メディア コンテンツ向けに最適化されたレコメンデーション アプリと検索アプリを作成します。
- 医療データの自然言語クエリ。クエリ言語の知識がなくても FHIR リソースを検索できます。
- コンテキストに応じた医療検索。構造化 FHIR 検索では見逃される可能性のある、セマンティックに関連性の高い検索結果を見つけます。
Google Cloud コンソールまたは API を使用しましたか？
Vertex AI Search は、次のいずれかの方法で実装できます。
- Google Cloud コンソールを使用する。ウェブ インターフェースを使用したクイックスタートについては、コンソールの [AI アプリケーション] ページをご覧ください。コンソールでは、検索アプリの作成、データのインポート、ユーザー エクスペリエンスのテスト、分析情報の表示を行うことができます。
- Discovery Engine API を使用します。検索やレコメンデーションをウェブサイトまたはアプリケーションに統合する準備ができたら、Discovery Engine API を使用します。
- Google Cloud コンソールと API の両方を使用します。たとえば、コンソールを使用してアプリを設定し、データをインポートしてから、API を使用してユーザー エクスペリエンスをテストし、ウェブサイトやアプリケーションに統合できます。
プロダクト名の用語
Vertex AI Search は AI Applications の子プロダクトです。このドキュメント セットでは Vertex AI Search のみについて説明するため、これらのページで AI アプリケーションについて言及することはほとんどありません。ただし、AI アプリケーション名はGoogle Cloud コンソール UI で使用されます。
バックグラウンドでは、Vertex AI Search は Discovery Engine API を使用します。curl コマンドを実行するか、API をプログラムで使用すると、Discovery Engine API とそのエンドポイント discoveryengine.googleapis.com への参照が表示されます。Gemini Enterprise プロダクトも Discovery Engine API を使用します。そのため、Discovery Engine API リファレンス ガイドには、Vertex AI Search のコンセプトがいくつか記載されています。