Mit Vertex AI Search können Entwickler, auch solche mit begrenzten Machine-Learning-Kenntnissen, die Leistungsfähigkeit der Foundation Models von Google sowie die Expertise im Bereich Suche und Empfehlungen nutzen, um generative KI-Anwendungen für Unternehmen zu erstellen. Sie können diese Apps für KI-basierte Suche, Browsing, die Generierung fundierter Antworten und Empfehlungen verwenden.
In diesem Nutzerhandbuch werden Vertex AI Search und alle zugehörigen Angebote ausführlich beschrieben.
Informationsabruf mit KI und LLMs
Vertex AI Search führt die Leistungsfähigkeit von umfassenden Informationsabrufen und hochmodernem Natural Language Processing sowie die aktuellen Fortschritte im Bereich Large Language Model (LLM) Processing zusammen, um Nutzerabsichten zu verstehen und hoch relevante Ergebnisse zurückzugeben.
Mit Vertex AI Search können Sie eine Suchanwendung in Google-Qualität für Daten erstellen, die Sie kontrollieren. Sie haben auch die Möglichkeit, GenAI-Antworten von LLMs mit den abgerufenen Suchergebnissen zu fundieren. Weitere Informationen finden Sie im Blogpost Your RAG powered by Google Search.
Mit Empfehlungen können Sie auf Basis Ihrer eigenen Daten eine Empfehlungsanwendung erstellen, die Inhalte ähnlich den vom Nutzer angesehenen Inhalten vorschlägt.
Einfacher Einstieg
Mit Vertex AI Search können Sie ganz einfach mit hochwertigen Suchfunktionen oder Empfehlungen auf der Grundlage der von Ihnen bereitgestellten Daten beginnen. Im Rahmen der Einrichtung haben Sie folgende Möglichkeiten:
- Verwenden Sie Ihr bestehendes Google-Konto oder registrieren Sie sich für ein Konto.
- Verwenden Sie Ihr vorhandenes Google Cloud Projekt oder erstellen Sie ein neues.
- Erstellen Sie eine App und hängen Sie einen Datenspeicher daran an. Sie können Daten für die Suche oder Empfehlungen bereitstellen, indem Sie die URLs für Ihre Websiteinhalte eingeben, Ihre Daten aus BigQuery oder Cloud Storage importieren, FHIR R4-Daten aus der Cloud Healthcare API importieren oder Daten über RESTful-CRUD-APIs hochladen. Das Synchronisieren von Daten aus Drittanbieter-Datenquellen ist in der Vorabversion mit Zulassungsliste verfügbar. Weitere Informationen finden Sie unter Apps und Datenspeicher.
- Sie können JavaScript-Widgets und API-Beispiele einbetten, um die Suche oder Empfehlungen in Ihre Website oder Anwendungen einzubinden.
Nach Apps suchen
Mit Vertex AI Search können Sie schnell eine Suchanwendung in Google-Qualität mit Ihren eigenen Daten erstellen und eine Suchleiste auf Ihren Webseiten oder in Ihrer App einbetten.
Sie können die folgenden Arten von Such-Apps erstellen:
Benutzerdefinierte Suche: Wenden Sie die benutzerdefinierte Suche auf Websites oder Datenspeicher an, die Ihre proprietären Daten enthalten, um Ihren Kunden Suchfunktionen in Google-Qualität für die Inhalte zu bieten, die sie sehen sollen. Weitere Informationen finden Sie unter Einführung in die benutzerdefinierte Suche und Erste Schritte mit der benutzerdefinierten Suche.
Mediensuche: Diese Suchfunktion ist speziell für Medieninhalte wie Filme, Videos und Musik gedacht. Mit der Mediensuche können Nutzer effizient die Medieninhalte finden, die sie sich ansehen oder anhören möchten. Weitere Informationen finden Sie unter Einführung in die Mediensuche und ‑empfehlungen und Erste Schritte mit der Mediensuche.
Suche in Gesundheitsdaten Dies ist eine Suchfunktion, mit der Sie Gesundheitsdaten in FHIR-Datenspeichern abfragen können. Sie können FHIR-Ressourcen importieren, die klinische Daten aus einem FHIR-Speicher der Cloud Healthcare API enthalten. Sie haben auch die Möglichkeit, nach unstrukturierten Daten wie Bildern, PDF-Dateien und RTF-Dateien zu suchen, auf die die FHIR-Ressourcen verweisen.
Empfehlungsanwendungen
Sie können schnell eine hochmoderne Empfehlungsanwendung auf Basis Ihrer eigenen Daten erstellen, die ähnliche Inhalte wie die vom Nutzer gerade angezeigten Inhalte vorschlägt.
Sie können die folgenden zwei Arten von Empfehlungs-Apps erstellen:
Medienempfehlungen: Empfehlungen für Medieninhalte wie Videos, Nachrichten und Musik erhalten Mit Medienempfehlungen können Ihre Zielgruppen besser personalisierte Inhalte entdecken, z. B. welche Videos sie sich als Nächstes ansehen oder Inhalte lesen möchten. Die Ergebnisse werden dabei in Google-Qualität erstellt und sind auf Ihre Optimierungsziele abgestimmt. Weitere Informationen finden Sie unter Erste Schritte mit Medienempfehlungen.
Benutzerdefinierte Empfehlungen (Vorschau): Empfehlungen für nicht mediabezogene Inhalte erhalten Weitere Informationen finden Sie unter Erste Schritte mit benutzerdefinierten Empfehlungen.
Wichtige Features
- Sofort einsatzbereite Funktionen für Natural Language Understanding und semantische Suche: Sie erhalten leistungsfähige Suchfunktionen, ohne dass Systeme implementiert und verwaltet werden müssen, die Keyword-Suchen oder Musterabgleiche ausführen.
- Sofort einsatzbereite Funktionen zur Erkennung von Synonymen, zur Rechtschreibprüfung und für Suchanfragen mit automatischen Vorschlägen. Die Suchergebnisse für Nutzer verbessern, ohne dass komplexe Natural Language Processing-Techniken implementiert werden müssen.
- Generative KI Sie erhalten auf generativer KI basierende Funktionen zur Zusammenfassung und zur dialogbasierten Suche für unstrukturierte Dokumente.
- Empfehlungen ab Werk: Sie erhalten hochmoderne, ML-basierte Inhalte und Informationen zu Metadaten, damit Ihre Nutzer schnell Inhalte finden, die den derzeit angezeigten ähneln.
- Konsole und APIs von Vertex AI Search. Verwenden Sie die Seite KI-Anwendungen in der Console oder die APIs von Google, um eine Suchanwendung für Ihre öffentlichen Websites oder Ihre strukturierten oder unstrukturierten Daten einzurichten.
- Vorgefertigtes Widget: Suche in Ihre Website einbinden Weitere Informationen finden Sie unter Such-Widget auf einer Webseite einfügen.
- Selbstlernend: Selbstlernende Ranking-Modelle und erweiterte Analysen nutzen Dazu ist der Clickstream des Nutzers erforderlich.
- Optimierung für Media: Empfehlungs- und Such-Apps erstellen, die für Medieninhalte optimiert sind.
- Abfragen von Gesundheitsdaten in natürlicher Sprache: FHIR-Ressourcen suchen, ohne Vorkenntnisse in einer Abfragesprache zu haben.
- Kontextbezogene Gesundheitsbezogene Suchanfragen: Suchergebnisse mit semantischer Relevanz finden, die bei einer strukturierten FHIR-Suche möglicherweise übersehen werden.
Google Cloud Console oder API?
Sie können Vertex AI Search auf eine der folgenden Arten implementieren:
- Verwenden Sie die Google Cloud Console. Auf der Seite KI-Anwendungen in der Console können Sie schnell über eine Weboberfläche loslegen. In der Konsole können Sie Ihre Such-App erstellen, Ihre Daten importieren, die Nutzerfreundlichkeit testen und Analysen aufrufen.
- Discovery Engine API verwenden: Verwenden Sie die Discovery Engine API, wenn Sie bereit sind, die Suche oder Empfehlungen in Ihre Website oder Anwendungen einzubinden.
- Sowohl die Google Cloud -Konsole als auch die API verwenden. Sie können Ihre App einrichten und Ihre Daten beispielsweise über die Console importieren und dann die API verwenden, um die Nutzerfreundlichkeit zu testen und sie in Ihre Website oder Anwendung einzubinden.
Terminologie für Produktnamen
Vertex AI Search ist ein untergeordnetes Produkt von AI Applications. Da in dieser Dokumentation nur Vertex AI Search behandelt wird, werden KI-Anwendungen auf diesen Seiten kaum erwähnt. Der Name der KI-Anwendungen wird jedoch in derGoogle Cloud -Konsolenoberfläche verwendet.
Im Hintergrund verwendet Vertex AI Search die Discovery Engine API.
Wenn Sie curl-Befehle ausführen oder die API programmatisch verwenden, sehen Sie Verweise auf die Discovery Engine API und ihren Endpunkt discoveryengine.googleapis.com. Das Gemini Enterprise-Produkt verwendet auch die Discovery Engine API. Aus diesem Grund werden einige Vertex AI Search-Konzepte im Referenzhandbuch zur Discovery Engine API erwähnt.