Introducción a Vertex AI Search

En esta página, se presentan las funciones clave de búsqueda y recomendaciones de Vertex AI Search.

Para obtener información sobre la búsqueda y las recomendaciones de contenido multimedia, consulta Introducción a Vertex AI Agent Builder para contenido multimedia.

Recuperación de información con IA y LLM

Vertex AI Search combina la potencia de la recuperación profunda de información, el procesamiento de lenguaje natural de vanguardia y lo último en procesamiento de modelos de lenguaje grandes (LLM) para comprender la intención del usuario y mostrar los resultados más relevantes para este.

Con Vertex AI Search, puedes compilar una app de búsqueda con la calidad de Google en los datos que controlas. También tienes la opción de usar los resultados de la búsqueda que recuperas para fundamentar las respuestas del LLM de IA generativa. Para obtener más información, consulta la entrada de blog Tu RAG potenciado por la Búsqueda de Google.

Con las recomendaciones, puedes compilar una app de recomendaciones a partir de tus datos que sugiera contenido similar al que el usuario está viendo.

Una experiencia fácil para comenzar

Vertex AI Search facilita comenzar a usar búsquedas de o recomendaciones de alta calidad según los datos que proporciones. Como parte de la experiencia de configuración, puedes hacer lo siguiente:

  • Usa tu Cuenta de Google existente o regístrate para obtener una.
  • Usa tu proyecto de Google Cloud existente o crea uno nuevo.
  • Crear una app y adjuntarle un almacén de datos Proporciona datos para buscar o recomendar. Para ello, ingresa las URLs del contenido de tu sitio web, importa tus datos desde BigQuery o Cloud Storage, o importa datos de FHIR R4 desde la API de Cloud Healthcare, o sube datos a través de las APIs de CRUD RESTful. La sincronización de datos de fuentes de datos de terceros está disponible en la versión preliminar con la lista de entidades permitidas.
  • Incorpora widgets de JavaScript y muestras de la API para integrar la búsqueda o las recomendaciones en tu sitio web o aplicaciones.

Almacenes de datos y apps

Con Vertex AI Search, creas una app de búsqueda o recomendaciones y la adjuntas a un almacén de datos. Importas tus datos a un almacén de datos y los indexas. Las apps y los almacenes de datos tienen una relación de uno a uno.

Existen varios tipos de almacenes de datos que puedes crear, según el tipo de datos que uses. Cada almacén de datos puede contener un tipo de datos:

  • Datos de sitios web: Puedes proporcionar dominios como yourexamplewebsite.com/faq y yourexamplewebsite.com/events, y habilitar la búsqueda o las recomendaciones sobre el contenido de esos dominios.
  • Datos estructurados: Un almacén de datos con datos estructurados habilita la búsqueda híbrida (palabras clave y semánticas) o las recomendaciones sobre datos estructurados, como una tabla de BigQuery o archivos NDJSON. Por ejemplo, puedes habilitar la búsqueda o las recomendaciones en un catálogo de productos para tu experiencia de comercio electrónico, un catálogo de películas para la búsqueda o las recomendaciones de películas, o un directorio de médicos para la búsqueda o las recomendaciones de proveedores.
  • Datos estructurados para contenido multimedia: Es un almacén de datos con un esquema de datos estructurados específico para la industria de los medios. Por ejemplo, un almacén de datos para contenido multimedia puede contener información sobre videos, artículos de noticias, archivos de música o podcasts.
  • Datos no estructurados: Un almacén de datos no estructurados habilita la búsqueda híbrida (semántica y de palabras clave) o las recomendaciones sobre datos, como documentos e imágenes. Por ejemplo, una institución financiera puede habilitar la búsqueda o las recomendaciones en su corpus privado (índice) de publicaciones de investigación financiera, o una empresa de biotecnología puede habilitar la búsqueda o las recomendaciones en su repositorio privado de investigación médica.
  • Datos de atención médica: Un almacén de datos de atención médica habilita la búsqueda híbrida (semántica y de palabras clave) en los datos de FHIR R4 de atención médica importados desde la API de Cloud Healthcare. Por ejemplo, un proveedor de atención médica puede buscar en el historial clínico de un paciente con consultas exploratorias.

Para obtener más información, consulta Acerca de las apps y los almacenes de datos.

¿La consola de Google Cloud o la API?

Puedes implementar Vertex AI Search de cualquiera de las siguientes maneras:

  • Usa la consola de Google Cloud. Usa la página Agent Builder de la consola para obtener una experiencia de inicio rápido con una interfaz web. Desde la console, puedes crear tu app de búsqueda, importar tus datos, probar la experiencia del usuario y ver las estadísticas.
  • Usa la API de Vertex AI Agent Builder. Usa la API de Vertex AI Agent Builder cuando tengas todo listo para integrar la búsqueda o las recomendaciones en tu sitio web o aplicaciones.
  • Usa la consola de Google Cloud y la API. Por ejemplo, puedes configurar tu app y, luego, importar tus datos con la consola y usar la API para probar la experiencia del usuario y, luego, integrarla en tu sitio web o aplicación.

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