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Com os aplicativos de IA, os desenvolvedores, mesmo aqueles com habilidades limitadas de aprendizado de máquina, podem aproveitar o poder dos modelos de fundação, da experiência em pesquisa e das tecnologias de IA de conversação do Google para criar aplicativos de IA generativa de nível empresarial para pesquisa, recomendações e agentes de conversação.
Os aplicativos de IA do produto agrupam os seguintes aspectos:
Vertex AI para Pesquisa: apps de pesquisa e recomendação usados para
pesquisa, navegação, geração de respostas embasadas e recomendações com tecnologia de IA.
Consulte a Vertex AI para Pesquisa.
Agentes de conversa do Dialogflow: os agentes de conversa, usados para
criar interfaces de usuário de conversa com tecnologia de IA, estavam disponíveis originalmente como
parte dos aplicativos de IA. No início de 2025, esses produtos se tornaram ofertas distintas. Consulte a documentação dos agentes de conversação.
Este guia do usuário fala sobre a Vertex AI para Pesquisa e todas as ofertas dela em
detalhe.
Vertex AI para Pesquisa
A Vertex AI para Pesquisa é uma plataforma totalmente gerenciada, desenvolvida com modelos de linguagem grandes, para a criação de experiências de pesquisa e recomendação com IA em sites públicos ou particulares e em aplicativos para dispositivos móveis.
Recuperação de informações usando IA e LLMs
A Vertex AI Search reúne o poder da recuperação profunda de informações, o processamento de linguagem natural de última geração e o mais recente em processamento de modelos de linguagem grandes (LLMs) para entender a intenção do usuário e retornar os resultados mais relevantes para ele.
Com a Vertex AI para Pesquisa, você cria um app de pesquisa com a qualidade do Google
nos dados que você controla. Também é possível usar os resultados de pesquisa recuperados para embasar as respostas do LLM de IA generativa. Para mais informações, consulte a postagem do blog Seu RAG com a tecnologia da Pesquisa Google.
Com as recomendações, você cria um app que usa seus dados para sugerir conteúdo semelhante ao que o usuário está visualizando.
Uma experiência fácil para começar
Com a Vertex AI para Pesquisa, é fácil começar a usar pesquisas ou recomendações
de alta qualidade com base nos dados fornecidos. Como parte da experiência de configuração, você pode:
Use sua Conta do Google ou crie uma.
Use seu projeto do Google Cloud atual ou crie um.
Crie um app e anexe um repositório de dados a ele. Forneça dados para pesquisar ou recomendar inserindo os URLs do conteúdo do seu site, importando dados do BigQuery ou do Cloud Storage, importando dados FHIR R4 da API Cloud Healthcare ou fazendo upload usando APIs RESTful CRUD. A sincronização de dados
de fontes de dados de terceiros está disponível no pré-lançamento com lista de permissão.
Para mais informações, consulte Sobre apps e repositórios de dados.
Incorpore widgets JavaScript e exemplos de API para integrar a pesquisa ou
recomendações ao seu site ou aplicativos.
Pesquisar apps
Com a Vertex AI para Pesquisa, você cria um app de pesquisa com a qualidade do Google para pesquisar seus dados com rapidez, além de incorporar uma barra de pesquisa em páginas da Web ou apps.
É possível criar os seguintes tipos de apps de pesquisa:
Pesquisa personalizada. Aplique a pesquisa personalizada em sites ou repositórios de dados que contêm seus dados proprietários, oferecendo aos clientes experiências de pesquisa com qualidade do Google no conteúdo que você quer que eles vejam. Para mais informações, consulte
Introdução à pesquisa personalizada
e Começar a usar a pesquisa personalizada.
Pesquisa de mídia. Esse recurso de pesquisa foi criado especialmente para conteúdo de mídia, como filmes, vídeos e músicas. Com a pesquisa de mídia, os públicos-alvo podem encontrar o conteúdo que querem assistir ou ouvir com eficiência. Para mais informações, consulte
Introdução à pesquisa e às recomendações de mídia
e Começar a usar a pesquisa de mídia.
Pesquisa de serviços de saúde. É um recurso de pesquisa que permite consultar registros de saúde armazenados em repositórios de dados FHIR. É possível importar recursos FHIR
com dados clínicos de um repositório FHIR da API Cloud Healthcare. Também é possível pesquisar dados não estruturados, como imagens, arquivos PDF e RTF, mencionados nos recursos FHIR.
Apps de recomendação
É possível criar rapidamente um app de recomendações de última geração com seus próprios dados
que pode sugerir conteúdo semelhante ao que o usuário está visualizando.
Você pode criar os dois tipos diferentes de apps de recomendações a seguir:
Recomendações de mídia. Receba recomendações de conteúdo de mídia, como vídeos, notícias e músicas. Com as recomendações de mídia, os públicos-alvo podem descobrir
conteúdo mais personalizado, como o que assistir ou ler em seguida, com
resultados de qualidade do Google personalizados usando objetivos de otimização.
Para mais informações, consulte
Começar a usar as recomendações de mídia.
Recomendações personalizadas (pré-lançamento). Receber recomendações de conteúdo que não é de mídia. Para mais informações, consulte
Começar a usar recomendações personalizadas.
Principais recursos
Processamento de linguagem natural e pesquisa semântica prontos para uso.
Tenha uma experiência de pesquisa de alta qualidade sem precisar implementar e manter sistemas que realizam pesquisas de palavras-chave ou correspondência de padrões.
Recursos prontos para uso para entender sinônimos, corrigir grafias e sugerir pesquisas automaticamente. Melhorar a experiência de pesquisa do usuário sem a necessidade de implementar técnicas complexas de processamento de linguagem natural.
IA generativa. Receba resumos e pesquisas de conversação com IA generativa para documentos não estruturados.
Recomendações prontas para uso. Tenha acesso a conteúdo e metadados de última geração baseados em ML para que seus usuários encontrem rapidamente conteúdo semelhante ao que estão acessando.
Console e APIs de aplicativos de IA. Use a página Aplicativos de IA do console ou as APIs do Google para configurar um app de pesquisa para seus sites públicos ou dados estruturados ou não estruturados.
Aprendizagem independente. Receba modelos de classificação de autoaprendizagem e análises avançadas.
Isso requer o clickstream do usuário.
Otimização para mídia. Crie apps de recomendação e pesquisa otimizados para conteúdo de mídia.
Consultas em linguagem natural de dados de saúde. Pesquise recursos FHIR sem conhecimento prévio de nenhuma linguagem de consulta.
Pesquisas de saúde baseadas no contexto. Encontre resultados de pesquisa com relevância semântica que uma pesquisa estruturada do FHIR pode perder.
Google Cloud console ou a API?
É possível implementar a Vertex AI Search de qualquer uma das seguintes maneiras:
Use o console do Google Cloud . Use a página Aplicativos de IA do console para ter uma experiência de início rápido usando uma interface da Web. No
console, você pode criar seu app de pesquisa, importar dados,
testar a experiência do usuário e conferir análises.
Use a API AI Applications. Use a API AI Applications quando quiser
integrar pesquisa ou recomendações ao seu site ou aplicativos.
Use o console Google Cloud e a API. Você pode configurar o app
e importar seus dados usando o console, por exemplo, e depois
usar a API para testar a experiência do usuário e integrá-la ao seu site
ou aplicativo.
[[["Fácil de entender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Meu problema foi resolvido","solvedMyProblem","thumb-up"],["Outro","otherUp","thumb-up"]],[["Difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informações incorretas ou exemplo de código","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Não contém as informações/amostras de que eu preciso","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema na tradução","translationIssue","thumb-down"],["Outro","otherDown","thumb-down"]],["Última atualização 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."]]
