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Mit AI Applications können Entwickler, auch solche mit begrenzten Kenntnissen im Bereich des maschinellen Lernens, die Leistungsfähigkeit der Foundation Models, der Suchexpertise und der Technologien für konversationelle KI von Google nutzen, um generative KI-Anwendungen für die Suche, Empfehlungen und Konversationsagenten zu erstellen, die den Anforderungen von Unternehmen gerecht werden.
Das Produkt „KI-Anwendungen“ umfasst im Wesentlichen die folgenden Aspekte:
Vertex AI Search: Such- und Empfehlungsanwendungen, die für KI-basierte Suche, Browsing, fundierte Antworterstellung und Empfehlungen verwendet werden.
Weitere Informationen finden Sie unter Vertex AI Search.
Dialogflow-Konversations-Agents: Konversations-Agents, die zum Erstellen von KI-gestützten dialogorientierten Benutzeroberflächen verwendet werden, waren ursprünglich als Teil von AI Applications verfügbar. Anfang 2025 wurden diese Produkte zu eigenständigen Angeboten. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation zu Conversational Agents.
In diesem Nutzerhandbuch werden Vertex AI Search und alle zugehörigen Angebote ausführlich beschrieben.
Vertex AI Search
Vertex AI Search ist eine vollständig verwaltete Plattform, die auf Large Language Models basiert. Damit lassen sich KI-gestützte Such- und Empfehlungsfunktionen für Ihre öffentlichen oder privaten Websites oder Apps erstellen.
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 Art von 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:
Empfehlungen für Medien: 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.
Sofort einsatzbereites Natural Language Understanding und semantische Suche:
Sie erhalten eine hochwertige Suchfunktion, ohne dass Sie Systeme implementieren und verwalten müssen, die Keyword-Suchen oder Musterabgleiche ausführen.
Sofort einsatzbereite Funktionen zur Erkennung von Synonymen, zur Rechtschreibprüfung und für Suchanfragen mit automatischen Vorschlägen. Die Suchfunktionen 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.
Sofort einsatzbereite Empfehlungen: Sie erhalten hochmoderne, ML-basierte Inhalte und Informationen zu Metadaten, damit Ihre Nutzer schnell Inhalte finden, die den derzeit angezeigten ähneln.
Konsole und APIs für KI-Anwendungen 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.
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:
Google Cloud Console verwenden Auf der Seite KI-Anwendungen in der Console können Sie schnell mit einer Weboberfläche loslegen. In der Konsole können Sie Ihre Suchanwendung erstellen, Daten importieren, die Nutzerfreundlichkeit testen und Analysen aufrufen.
AI Applications API verwenden Verwenden Sie die AI Applications 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 beispielsweise über die Console einrichten und Ihre Daten importieren und dann die API verwenden, um die Nutzerfreundlichkeit zu testen und sie in Ihre Website oder Anwendung einzubinden.
[[["Leicht verständlich","easyToUnderstand","thumb-up"],["Mein Problem wurde gelöst","solvedMyProblem","thumb-up"],["Sonstiges","otherUp","thumb-up"]],[["Schwer verständlich","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informationen oder Beispielcode falsch","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Benötigte Informationen/Beispiele nicht gefunden","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problem mit der Übersetzung","translationIssue","thumb-down"],["Sonstiges","otherDown","thumb-down"]],["Zuletzt aktualisiert: 2025-08-19 (UTC)."],[[["\u003cp\u003eVertex AI Agent Builder empowers developers to create enterprise-grade generative AI applications using Google's foundation models, search capabilities, and conversational AI, even with limited ML expertise.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eVertex AI Agents, a natural language understanding platform, enables the design and integration of conversational user interfaces across various platforms, such as mobile apps, websites, and interactive voice response systems.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eVertex AI Search allows users to build AI-powered search and recommendation experiences for public or private websites and applications, including generic, media, and healthcare-specific search options.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eVertex AI Agent Builder provides features like out-of-the-box natural language understanding, semantic search, synonym recognition, spelling correction, auto-suggestions, generative AI capabilities for summarization and conversational search, and more.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eVertex AI Search also has the capability to build state-of-the-art recommendations on your data, with media and generic options, for content that users would appreciate.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# What is AI Applications?\n\nAI Applications lets developers, even those with limited machine learning\nskills, tap into the power of Google's foundation models, search expertise, and\nconversational AI technologies to create enterprise-grade generative AI\napplications for search, recommendations, and conversation agents.\n\nThe product AI Applications essentially packages the following aspects\ntogether:\n\n- Vertex AI Search: Search and recommendation apps, used for AI-enabled search, browse, grounded answer generation, and recommendations. See [Vertex AI Search](#es-and-personalize).\n- Dialogflow conversational agents: Conversational Agents, used for creating AI-driven conversational user interfaces, was originally available as part of AI Applications. In early 2025, these products have become distinct offerings. See the [Conversational Agents documentation](/dialogflow/cx/docs).\n\nThis user guide talks about Vertex AI Search and all its offerings in\ndetail.\n\n\n| **Product rebrand** : This product has been renamed since its introduction. Some of the former names include *Agent Builder* , *Vertex AI Search* (an existing subset of AI Applications), *Enterprise\n| Search* , and *Generative AI App Builder*. Regardless of the rebrand, the product's functionalities, such as search, recommendations, generative AI answers, and browse, remain true to the Google quality.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nVertex AI Search\n----------------\n\nVertex AI Search is a fully-managed platform, powered by large\nlanguage models, that lets you build AI-enabled search and recommendation\nexperiences for your public or private websites or mobile applications. \n\n### Information retrieval using AI and LLMs\n\nVertex AI Search brings together the power of deep information\nretrieval, state-of-the-art natural language processing, and the latest in large\nlanguage model (LLM) processing to understand user intent and return the most\nrelevant results for the user.\n\nWith Vertex AI Search, you can build a Google-quality search app\non data you control. You also have the option to use the search results that you\nretrieve to ground generative AI LLM responses. For more information, see the\nblog post\n[Your RAG powered by Google Search](https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/rags-powered-by-google-search-technology-part-1).\n\nWith recommendations, you can build a recommendations app across your data\nthat suggests content similar to the content that the user is viewing.\n\n### An easy experience to get started\n\nVertex AI Search makes it easy to get started with high-quality search\nor recommendations based on data that you provide. As part of the setup\nexperience, you can:\n\n- Use your existing Google Account or sign up for one.\n- Use your existing Google Cloud project or create one.\n- Create an app and attach a data store to it. Provide data to search or recommend by entering the URLs for your website content, importing your data from BigQuery or Cloud Storage, or importing FHIR R4 data from Cloud Healthcare API, or uploading through RESTful CRUD APIs. Syncing data from third-party data sources is available in Preview with allowlist. For more information, see [About apps and data stores](/generative-ai-app-builder/docs/create-datastore-ingest)\n- Embed JavaScript widgets and API samples to integrate search or recommendations into your website or applications.\n\n### Search apps\n\nWith Vertex AI Search, you can quickly build a Google-quality search\napp on your own data and embed a search bar in your web pages or app.\n\nYou can create the following different types of search apps:\n\n- **Custom search.** Apply custom search to websites\n or to data stores containing your\n proprietary data, giving your customers Google-quality search experiences on\n the content that you want them to see. For more information, see\n [Introduction to custom search](/generative-ai-app-builder/docs/about-generic-search)\n and [Get started with custom search](/generative-ai-app-builder/docs/try-enterprise-search).\n\n- **Media search.** This is a search capability\n specially designed for media content such as movies, videos, and music. With\n media search, audiences can efficiently find the media content that they\n want to view or listen to. For more information, see\n [Introduction to media search and recommendations](/generative-ai-app-builder/docs/about-media)\n and [Get started with media search](/generative-ai-app-builder/docs/try-media-search).\n\n- **Healthcare search.** This is a search capability that lets you query\n healthcare records stored in FHIR data stores. You can import FHIR resources\n that contain clinical data from your Cloud Healthcare API FHIR store. You can\n also search unstructured data, such as images, PDF files, and RTF files,\n referenced by the FHIR resources.\n\n### Recommendation apps\n\nYou can quickly build a state-of-the-art recommendations app on your own data\nthat can suggest content similar to the content that the user is viewing.\n\nYou can create the following two different types of recommendations\napps:\n\n- **Media recommendations.** Get recommendations for media content such as\n videos, news, and music. With media recommendations, audiences can discover\n more personalized content, like what to watch or read next, with\n Google-quality results customized using optimization objectives.\n For more information, see\n [Get started with media recommendations](/generative-ai-app-builder/docs/try-media-recommendations).\n\n- **Custom recommendations (Preview).** Get recommendations for non-media\n content. For more information, see\n [Get started with custom recommendations](/generative-ai-app-builder/docs/try-generic-recommendations).\n\n | **Note:** This feature is a Preview offering, subject to the \"Pre-GA Offerings Terms\" of the [GCP Service Specific Terms](https://cloud.google.com/terms/service-terms). Pre-GA products and features may have limited support, and changes to pre-GA products and features may not be compatible with other pre-GA versions. For more information, see the [launch stage descriptions](https://cloud.google.com/products#product-launch-stages). Further, by using this feature, you agree to the [Generative AI Preview terms and conditions](https://cloud.google.com/trustedtester/aitos) (\"Preview Terms\"). For this feature, you can process personal data as outlined in the [Cloud Data Processing Addendum](https://cloud.google.com/terms/data-processing-terms), subject to applicable restrictions and obligations in the Agreement (as defined in the Preview Terms).\n |\n | \u003cbr /\u003e\n |\n### Key features\n\n- **Out-of-the-box natural language understanding and semantic search.** Get a high-quality search experience without needing to implement and maintain systems that perform keyword searches or pattern matching.\n- **Out-of-the-box capabilities to understand synonyms, correct spellings, and\n auto-suggest searches.** Improve the user's search experience without the need to implement complex natural language processing techniques.\n- **Generative AI.** Get generative AI-powered summarization and conversational search for unstructured documents.\n- **Out-of-the-box recommendations.** Get state-of-the art, ML-based content and metadata understanding that lets your users quickly find content that is similar to the content that they're viewing.\n- **AI Applications console and APIs.** Use the [AI Applications](https://console.cloud.google.com/gen-app-builder/engines) page of the console or Google's APIs to set up a search app for your public websites or for your structured or unstructured data.\n- **Out-of-the-box widget.** Integrate search into your website. For more information, see [Add the search widget to a web page](/generative-ai-app-builder/docs/add-widget).\n- **Self learning.** Get self-learning ranking models and advanced analytics. This requires the user's clickstream.\n- **Optimization for media.** Create recommendation and search apps optimized for media content.\n- **Natural language querying of healthcare data.** Search FHIR resources without prior knowledge of any query language.\n- **Context-aware healthcare searches.** Find search results with semantic relevance that a structured FHIR search might miss.\n\n### Google Cloud console or the API?\n\nYou can implement Vertex AI Search in any of the following ways:\n\n- **Use the Google Cloud console.** Use the [AI Applications](https://console.cloud.google.com/gen-app-builder/engines) page of the console for a quick-start experience using a web interface. From the console, you can create your search app, import your data, test the user experience, and view analytics.\n- **Use the AI Applications API.** Use the AI Applications API when you're ready to integrate search or recommendations into your website or applications.\n- **Use both the Google Cloud console and the API.** You can set up your app and import your data using the console, for example, and then use the API to test the user experience and integrate it into your website or application."]]
