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Sie können Inhalte basierend auf Ihren Einstellungen speichern und kategorisieren.
Auf dieser Seite finden Sie eine Checkliste mit den Schritten, die zum Erstellen einer benutzerdefinierten Such-App erforderlich sind. Eine Checkliste zum Erstellen einer Websitesuche finden Sie unter Checkliste für die Websitesuche.
Wenn Sie mit KI-Anwendungen noch nicht vertraut sind, können Sie der Anleitung Einstieg in Vertex AI Search folgen, um eine Beispiel-App zu erstellen.
Richten Sie ein Google Cloud -Projekt ein, aktivieren Sie KI-Anwendungen und richten Sie die Zugriffssteuerung für Ihr Projekt ein. Sie können ein vorhandenes Google Cloud Projekt verwenden, falls Sie bereits eines haben.
Aktionen
Sehen Sie sich den Abschnitt Vorbereitung an und prüfen Sie, ob Sie die Schritte ausgeführt haben.
Legen Sie fest, welche Daten Sie in Ihrer Suchanwendung verfügbar machen möchten, und bereiten Sie sie für den Import in Vertex AI Search vor.
Sie können Ihren Datenspeicher auf den folgenden Datentypen basieren lassen:
Unstrukturierte Daten Dokumente (z. B. PDF-, HTML- und TXT-Dateien), die in Cloud Storage gespeichert sind Optional können Sie Metadaten in einer JSON-Datei oder in einer BigQuery-Tabelle angeben.
Strukturierte Daten Daten, die mit einem bestimmten Schema bereitgestellt werden. Sie können beispielsweise Daten in einer BigQuery-Tabelle, als JSON-Dateien in Cloud Storage oder über Drittanbieter-Connectors wie Jira bereitstellen.
Aktionen
Informationen zu unterstützten Daten und zur Beziehung zwischen Apps und Datenspeichern finden Sie unter Apps und Datenspeicher.
Wenn Sie eine Zugriffssteuerung einrichten möchten, um die Daten einzuschränken, die Nutzer in den Ergebnissen Ihrer Such-App sehen können, lesen Sie die Voraussetzungen und folgen Sie der Anleitung für Ihren Identitätsanbietertyp und Ihre Datenquelle unter Zugriffssteuerung für Datenquellen verwenden.
Erstellen Sie einen Datenspeicher und importieren Sie Ihre Daten dorthin oder richten Sie einen Drittanbieter-Connector als synchronisierte Datenquelle ein.
Wie Sie Ihre Daten importieren, hängt davon ab, woher Sie sie importieren. Wenn sich Ihre Daten beispielsweise in Cloud Storage befinden, können Sie sie über die Console oder die API importieren, indem Sie den Speicherort des Buckets angeben.
Vertex AI Search bietet viele Konfigurationsoptionen. Einige Optionen hängen davon ab, ob Sie ein Such-Widget bereitstellen möchten.
Aktionen
Je nach Anwendungsfall und je nachdem, ob Sie das vorkonfigurierte Such-Widget bereitstellen oder Such-API-Aufrufe in Ihren eigenen Code einbinden möchten, bietet Vertex AI Search mehrere Konfigurationsoptionen.
Sie können ein Such-Widget in Ihre Website einbetten. Das Widget bietet automatisch eine Suchleiste und eine maximierbare Suchoberfläche. Wenn Sie das Such-Widget bereitstellen möchten, konfigurieren Sie Folgendes:
Wenn Sie Such-API-Aufrufe in Ihren Server oder Ihre Anwendung einbinden möchten, anstatt das Widget zu verwenden, können Sie die Sucheinstellungen mit den folgenden Optionen konfigurieren:
Feldeinstellungen Aktualisieren Sie die Feldeinstellungen für strukturierte Daten oder unstrukturierte Daten mit Metadaten, um die Verwendung von Metadaten für die Suche in Vertex AI Search zu optimieren. Weitere Informationen finden Sie unter Felder für die Suche konfigurieren.
Automatische Vervollständigung Je nach Daten können Sie Vorschläge zur automatischen Vervollständigung basierend auf Dokumentinhalten, Feldern, Suchverlauf oder Nutzerereignissen einrichten. Siehe Automatische Vervollständigung konfigurieren.
Bereitstellungseinstellungen Sie können festlegen, wann Suchergebnisse hervorgehoben, ausgeblendet, gefiltert oder weitergeleitet werden oder ob bestimmte Suchanfragen mit anderen verknüpft werden. Weitere Informationen finden Sie unter Einstellungen für die Bereitstellung konfigurieren.
Benutzerdefinierte Einbettungen (Vorabversion) Wenn Sie eigene Einbettungen erstellt haben, können Sie diese anstelle der von Vertex AI Search generierten Einbettungen verwenden, um Ihre Suchanfragen mit zusätzlichem Kontext anzureichern. Diese Funktion ist für Datenspeicher mit strukturierten Daten oder unstrukturierten Daten mit Metadaten verfügbar. Weitere Informationen finden Sie unter Benutzerdefinierte Embeds verwenden.
Wenn Sie Ihre App bereitstellen möchten, indem Sie Such-API-Aufrufe in Ihren eigenen Code einbinden, bietet Vertex AI Search zusätzliche Optionen zum Konfigurieren der Rückgabe Ihrer Suchergebnisse.
Aktionen
Konfigurieren Sie die Suchergebnisse mit den folgenden Optionen:
Sie können sich eine Vorschau der Suchergebnisse ansehen, um zu prüfen, ob Ihre App-Konfigurationen wie erwartet funktionieren.
Aktionen
Eine Vorschau Ihrer Suchergebnisse können Sie in der Console oder in der API aufrufen.
Console. Auf der Seite Vorschau der Konsole für KI-Anwendungen können Sie sich ansehen, wie sich die Konfiguration des Such-Widgets auf Ihre Ergebnisse auswirkt. Eine Anleitung für die Console finden Sie unter Suchergebnisse abrufen.
API: Wenn Sie API-Aufrufe in Ihre Anwendung einbinden, können Sie API-Aufrufe ausführen, um eine Vorschau Ihrer Suchkonfigurationen zu erhalten. Eine Anleitung für REST finden Sie unter Suchergebnisse abrufen.
Wenn Sie mit der Vorabversion Ihrer Suchanwendung zufrieden sind, können Sie sie für Ihre Nutzer freigeben, indem Sie sie auf Ihrer Website bereitstellen.
Aktionen
Sie haben folgende Möglichkeiten, Ihre Such-App bereitzustellen:
Das Such-Widget in Ihre Website einbetten Vertex AI Search bietet Code, den Sie in Ihre Website oder Webanwendung kopieren können. Dadurch wird das Such-Widget bereitgestellt. Sie können sich in der Konsole eine Vorschau der Suchergebnisse ansehen.
Weitere Informationen finden Sie unter Such-Widget auf einer Webseite einfügen.
Such-API-Aufrufe in Ihren Server oder Ihre Anwendung einbinden Wenn Sie die Darstellung Ihrer Suchergebnisse vollständig steuern möchten, können Sie API-Aufrufe in Ihren Server oder Ihre Anwendungen einbinden. Weitere Informationen zu API-Aufrufen finden Sie unter Suchergebnisse abrufen. Ressourcen zu Clientbibliotheken finden Sie unter Clientbibliotheken für KI-Anwendungen.
Wenn Sie personalisierte Such- und Stöberergebnisse erhalten möchten, können Sie die Nutzerereignisse in Ihrer Such-App aktualisieren. Weitere Informationen finden Sie unter Nutzerereignisse.
[[["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\u003eThis page outlines the steps to create a generic search application using Vertex AI Agent Builder, guiding users from setting up a Google Cloud project to deploying their search app.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe process includes preparing and importing data, whether unstructured (like PDFs) or structured (like BigQuery tables), and then creating a data store to house this data for searching.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eUsers can configure search settings, which vary based on whether they deploy a search widget or integrate search API calls, allowing customization of results, autocomplete, and more.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe platform offers options to preview the search results and refine configurations before deploying the app either by embedding a widget or through API integration into a server or application.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eOnce deployed, the guide provides information on maintaining the app, including how to refresh data to ensure search results are current and accurate.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Custom search checklist\n\nThis page provides a checklist of the steps required to create a custom search app. For a checklist to create a website search app, see [Website search checklist](/generative-ai-app-builder/docs/website-search-checklist).\n\n\u003cbr /\u003e\n\nIf you're new to AI Applications, consider following the [Get started\nwith Vertex AI Search](/generative-ai-app-builder/docs/try-enterprise-search) tutorial to\ncreate a sample app.\n\n\n### [Set up a Google Cloud\nproject](#set-up-project)\n\nSet up a Google Cloud project, turn on AI Applications, and set up access\ncontrol for your project. You can use an existing Google Cloud project if you\nhave one already.\n\n### Actions\n\n1. Review [Before you begin](/generative-ai-app-builder/docs/before-you-begin) and confirm that you have completed the steps. \n\n### [Prepare your data](#prepare-data)\n\nDetermine what kind of data you'll make available in your search app and prepare\nit for importing to Vertex AI Search.\n\nYou can base your data store on the following types of data:\n\n- **Unstructured data.** Documents (such as PDFs, HTML files, and TXT files) that are stored in Cloud Storage. Optionally, you can provide metadata in a JSON file or in a BigQuery table.\n- **Structured data.** Data provided with a specific schema. For example, you can provide data in a BigQuery table, as JSON files in Cloud Storage, or from third-party connectors such as Jira.\n\n### Actions\n\n1. Review the information about supported data and the relationship between apps\n and data stores in [About apps and data\n stores](/generative-ai-app-builder/docs/create-datastore-ingest).\n\n2. Prepare your data according to the requirements in [Prepare data for\n ingestion](/generative-ai-app-builder/docs/prepare-data).\n\n3. If you need to set up access control to limit the data that users can view in\n your search app's results, review the prerequisites and follow the\n instructions for your identity provider type and data source in [Use data\n source access control](/generative-ai-app-builder/docs/data-source-access-control).\n\n### [Import your data](#import-data)\n\nCreate a data store and then import your data into it, or set up a\nthird-party connector as your synced data source.\n\nHow you import your data depends on where you're importing it from. For\nexample, if your data is in Cloud Storage, you can import it using the\nconsole or the API by providing the bucket location of your data.\n\n### Actions\n\n1. Follow the instructions for your data source in [Create a search data\nstore](/generative-ai-app-builder/docs/create-data-store-es). \n\n### [Create your app](#create-app)\n\nCreate your custom search app and connect it to your new data store.\n\n### Actions\n\n1. [Create a search app](/generative-ai-app-builder/docs/create-engine-es). \n\n### [Configure your search\nsettings](#configure-settings)\n\nVertex AI Search provides many configuration options. Some options\ndepend on whether you plan to deploy a search widget.\n\n### Actions\n\nDepending on your use case and whether you plan to deploy the out-of-the-box\nsearch widget or integrate search API calls into your own code,\nVertex AI Search provides several options for configuration.\n\n1. You can embed a search widget into your website. The widget automatically\n provides a search bar and expandable search interface. If you plan to deploy\n the search widget, configure the following:\n\n - **Search widget results.** See [Configure results for the\n search widget](/generative-ai-app-builder/docs/configure-widget-attributes).\n\n - **Search widget facets (Preview).** See [Configure facets\n for the search widget](/generative-ai-app-builder/docs/configure-widget-facets).\n\n2. If you plan to integrate search API calls into your server or application\n instead of using the widget, you can configure your search settings using\n the following options:\n\n - **Field settings.** For structured data or for unstructured data with\n metadata, update field settings to refine how Vertex AI Search\n uses metadata for search. See [Configure fields for\n search](/generative-ai-app-builder/docs/configure-search-attributes).\n\n - **Autocomplete.** Depending on your data, set up autocomplete suggestions\n based on document content, fields, search history, or user events. See\n [Configure autocomplete](/generative-ai-app-builder/docs/configure-autocomplete).\n\n - **Serving controls.** Control when search results\n are boosted, buried, filtered, or redirected, or whether certain queries\n are associated with other queries. See [Configure serving\n controls](/generative-ai-app-builder/docs/configure-serving-controls).\n\n - **Search tuning (Preview).** Tune the search model with your own training\n data. See [Improve search results with search\n tuning](/generative-ai-app-builder/docs/tune-search).\n\n - **Custom embeddings (Preview).** If you've created your own embeddings,\n you might prefer to use them instead of those generated by\n Vertex AI Search to enrich your searches with additional\n context. This feature is available for data stores with structured data or\n unstructured data with metadata. See [Use custom\n embeddings](/generative-ai-app-builder/docs/bring-embeddings).\n\n### [Configure your search\nresults](#configure-results)\n\nIf you plan to deploy your app by integrating search API calls into your own\ncode, Vertex AI Search provides additional options for configuring how\nyour search results are returned.\n\n### Actions\n\n1. Configure your search results with the following options:\n\n - [Filter custom search for structured or\n unstructured data](/generative-ai-app-builder/docs/filter-search-metadata).\n - **Get snippets, extractive answers, or extractive segments.** See [Get\nsnippets and extracted content](/generative-ai-app-builder/docs/snippets). \n\n### [Preview search\nresults](#preview-results)\n\nYou can preview your search results to check if your app configurations are\nworking as expected.\n\n### Actions\n\n1. To preview your search results, use the console or the API.\n\n - **Console.** Use the AI Applications console **Preview** page to preview\n how search widget configurations affect your results. See the **Console**\n instructions in [Get search\n results](/generative-ai-app-builder/docs/preview-search-results).\n\n - **API** . If you're integrating API calls into your application, make API\n calls to preview your search configurations. See the **REST**\n instructions in [Get search\n results](/generative-ai-app-builder/docs/preview-search-results).\n\n### [Deploy your search\napp](#preview-results)\n\nWhen you're happy with the preview version of your search app, share it with\nyour users by deploying it to your website.\n\n### Actions\n\n1. You can deploy your search app in either of the following ways:\n\n - **Embed the search widget into your website.** Vertex AI Search\n provides code that you can copy into your website or web application. This\n deploys the search widget. You can preview search results in the console.\n See [Add the search widget to a webpage](/generative-ai-app-builder/docs/add-widget).\n\n - **Integrate search API calls into your server or application.** For full\n control over how your search results are displayed, you can integrate API\n calls into your server or applications. For more information about making\n API calls, see [Get search results](/generative-ai-app-builder/docs/preview-search-results). For client library resources, see [AI Applications client\n libraries](/generative-ai-app-builder/docs/libraries).\n\n### [Record and import user events](#user-events)\n\nTo get personalized search and browse results, you can update the user events\nin your search app. For more information see\n[About user events](/generative-ai-app-builder/docs/user-events).\n\n### Actions\n\n1. [Import historical user events](/generative-ai-app-builder/docs/import-user-events).\n2. [Record real-time user events](/generative-ai-app-builder/docs/record-user-events). \n\n### [Maintain your app](#maintain-data)\n\nYou can maintain your app to ensure that latest and necessary data is available\nin your data store.\n\n### Actions\n\n1. [Refresh your data](/generative-ai-app-builder/docs/refresh-data)."]]
