Présentation de Vertex AI Search

Cette page présente les principales fonctionnalités de recherche et de recommandations de Vertex AI Search.

Pour en savoir plus sur la recherche et les recommandations pour les contenus multimédias, consultez la Présentation de Vertex AI Agent Builder pour les contenus multimédias.

Récupération d'informations à l'aide de l'IA et des LLM

Vertex AI Search combine la puissance de la récupération approfondie d'informations, d'une technologie de pointe de traitement du langage naturel et des toutes dernières fonctionnalités de traitement des grands modèles de langage pour comprendre l'intention de l'utilisateur et renvoyer les résultats qui sont les plus pertinents pour lui.

Avec Vertex AI Search, vous pouvez créer une application de recherche de qualité Google basée sur les données que vous contrôlez. Vous pouvez également utiliser les résultats de recherche que vous récupérez pour ancrer les réponses LLM d'IA générative. Pour en savoir plus, consultez l'article de blog Votre RAG optimisé par la recherche Google.

Grâce à Recommendations, vous pouvez créer une application de recommandations à partir de vos données, qui suggère du contenu semblable à celui que l'utilisateur est en train de consulter.

Une expérience de démarrage simple

Vertex AI Search vous permet de démarrer facilement avec une recherche ou des recommandations de haute qualité en fonction des données que vous fournissez. Lors de la configuration, vous pouvez:

  • Utilisez votre compte Google existant ou créez-en un.
  • Utilisez votre projet Google Cloud existant ou créez-en un.
  • Créez une application et associez-y un data store. Fournissez des données à rechercher ou à recommander en saisissant les URL du contenu de votre site Web, en important vos données depuis BigQuery ou Cloud Storage, ou en important des données FHIR R4 depuis l'API Cloud Healthcare, ou en les important via des API RESTful CRUD. La synchronisation des données à partir de sources de données tierces est disponible en version Preview avec une liste d'autorisation.
  • Intégrez des widgets JavaScript et des exemples d'API pour intégrer la recherche ou les recommandations à votre site Web ou à vos applications.

Datastores et applications

Avec Vertex AI Search, vous créez une application de recherche ou de recommandations et l'associez à un data store. Vous importez vos données dans un data store et les indexez. Les applications et les datastores ont une relation de un à un.

Vous pouvez créer différents types de datastores en fonction du type de données que vous utilisez. Chaque data store peut contenir un type de données:

  • Données du site Web: vous pouvez fournir des domaines tels que yourexamplewebsite.com/faq et yourexamplewebsite.com/events, et activer la recherche ou les recommandations sur le contenu de ces domaines.
  • Données structurées: un data store avec des données structurées permet une recherche hybride (mot clé et sémantique) ou des recommandations sur des données structurées telles qu'une table BigQuery ou des fichiers NDJSON. Par exemple, vous pouvez activer la recherche ou les recommandations sur un catalogue de produits pour votre expérience d'e-commerce, un catalogue de films pour la recherche ou les recommandations de films, ou un annuaire de médecins pour la recherche ou les recommandations de prestataires.
  • Données structurées pour les médias: data store avec un schéma de données structurées spécifique au secteur des médias. Par exemple, un data store multimédia peut contenir des informations sur des vidéos, des articles d'actualité, des fichiers musicaux ou des podcasts.
  • Données non structurées: un data store non structurées permet une recherche hybride (mot clé et sémantique) ou des recommandations sur des données telles que des documents et des images. Par exemple, une institution financière peut activer la recherche ou les recommandations sur son corpus (index) privé de publications de recherche financière, ou une entreprise de biotechnologie peut activer la recherche ou les recommandations sur son dépôt privé de recherches médicales.
  • Données de santé: un data store de santé permet une recherche hybride (mot clé et sémantique) sur les données de santé FHIR R4 importées depuis l'API Cloud Healthcare. Par exemple, un prestataire de santé peut effectuer une recherche dans l'historique clinique d'un patient à l'aide de requêtes exploratoires.

Pour en savoir plus, consultez la section À propos des applications et des datastores.

La console Google Cloud ou l'API ?

Vous pouvez implémenter Vertex AI Search de différentes manières:

  • Utilisez la console Google Cloud. Utilisez la page Agent Builder de la console pour une expérience de démarrage rapide à l'aide d'une interface Web. Depuis la console, vous pouvez créer votre application de recherche, importer vos données, tester l'expérience utilisateur et consulter les données analytiques.
  • Utilisez l'API Vertex AI Agent Builder. Utilisez l'API Vertex AI Agent Builder lorsque vous êtes prêt à intégrer la recherche ou les recommandations à votre site Web ou à vos applications.
  • Utilisez à la fois la console Google Cloud et l'API. Vous pouvez configurer votre application et importer vos données à l'aide de la console, par exemple, puis utiliser l'API pour tester l'expérience utilisateur et l'intégrer à votre site Web ou application.

Étape suivante