Vertex AI Agent Builder を使用すると、ML のスキルがまだ十分ではないデベロッパーでも、Google の基盤モデル、検索技術、会話型 AI テクノロジーの力を活用して、エンタープライズ グレードの生成 AI アプリケーションを作成できます。
Vertex AI Agent Builder は、次の機能で構成されています。
- Vertex AI エージェント
- Vertex AI Search
Vertex AI エージェント
Vertex AI エージェントは、大規模言語モデル（LLM）上に構築された新しい自然言語理解プラットフォームです。 これにより、会話型のユーザー インターフェースを簡単に設計し、モバイルアプリ、ウェブ アプリケーション、デバイス、bot、インタラクティブ音声レスポンス システムなどに容易に統合できます。 Vertex AI エージェントを使用すると、プロダクトを操作する新しい形の方法をユーザーに提供できます。
詳細については、Dialogflow CX ドキュメントのハンドブックとデータストア ハンドラをご覧ください。
Vertex AI Search
Vertex AI Search は、大規模言語モデルを活用したフルマネージド プラットフォームです。公開または限定公開のウェブサイトやモバイルアプリに AI 対応の検索とレコメンデーション機能を構築できます。
アプリを検索
Vertex AI Search を使用すると、独自のデータに基づいて Google 品質の検索アプリをすばやく構築し、ウェブページやアプリに検索バーを埋め込むことができます。
作成できる検索アプリの種類は次のとおりです。
一般的な検索。一般的な検索を、独自のデータを含むウェブサイトまたはデータストアに適用して、ユーザーに表示するコンテンツに対して Google 品質の検索エクスペリエンスを提供します。
メディア検索。これは、映画、動画、音楽などのメディア コンテンツ用に特別に設計された検索機能です。メディア検索を使用すると、視聴者やリスナーは視聴または視聴したいメディア コンテンツを効率的に見つけることができます。
医療検索。これは、FHIR データストアに保存されている医療レコードをクエリできる検索機能です。臨床データを含む FHIR リソースは、Cloud Healthcare API の FHIR ストアからインポートできます。FHIR リソースによって参照される非構造化データ（画像、PDF ファイル、RTF ファイルなど）を検索することもできます。
レコメンデーション アプリ
ユーザーが閲覧中のコンテンツに類似したコンテンツを提案できる最新のレコメンデーション アプリを、独自のデータ上に手軽に構築できます。
作成できるレコメンデーション アプリには、次の 2 種類があります。
メディア レコメンデーション。動画、ニュース、音楽などのメディア コンテンツのおすすめを取得します。メディア レコメンデーションを使用すると、最適化目標によってカスタマイズされた Google の高精度な検索結果により、オーディエンスは、次に視聴するコンテンツや読むコンテンツなど、よりパーソナライズされたコンテンツを見つけることができます。
汎用レコメンデーション（プレビュー）メディア以外のコンテンツのおすすめを取得します。
主な機能
- すぐに使える自然言語理解とセマンティック検索。 キーワード検索やパターン マッチングを実行するシステムを実装して維持することなく、高品質の検索エクスペリエンスを実現できます。
- 類義語の理解、スペルの修正、自動サジェスト検索のための、すぐに使える機能複雑な自然言語処理手法を実装しなくても、ユーザーの検索エクスペリエンスを向上させることができます。
- 生成 AI。生成 AI を活用した非構造化ドキュメントの要約と会話型検索を実現します。
- すぐに使えるできるレコメンデーション。最新の ML ベースのコンテンツとメタデータの理解により、ユーザーが閲覧しているコンテンツに類似したコンテンツをすばやく見つけられるようにします。
- Vertex AI Agent Builder コンソールと API。コンソールの [Agent Builder] ページまたは Google の API を使用して、一般公開ウェブサイト、構造化データ、非構造化データの検索アプリまたはレコメンデーション アプリを設定します。
- すぐに使えるウィジェット。検索をウェブサイトに統合します。詳細については、検索ウィジェットをウェブページに追加するをご覧ください。
- 自己学習。自己学習型のランキング モデルと高度な分析を取得します。これには、ユーザーのクリックストリームが必要です。
- メディア向けの最適化。メディア コンテンツ用に最適化されたレコメンデーション アプリと検索アプリを作成します。
- 医療データの自然言語クエリ。クエリ言語の知識がなくても FHIR リソースを検索できます。
- コンテキストに応じた医療検索。構造化 FHIR 検索では見逃される可能性のある、セマンティックに関連性の高い検索結果を見つけます。