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 Présentation des applications d'IA 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 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 des LLM d'IA générative. Pour en savoir plus, consultez l'article de blog Votre RAG optimisé par la recherche Google.

Avec les recommandations, vous pouvez concevoir une application de recommandation basée sur vos données qui suggère du contenu semblable à celui que l'utilisateur consulte.

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 recommandation et l'associez à un data store. Vous importez vos données dans un data store et les indexez. Les applications et les datastores entretiennent une relation de type 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 seul type de données:

  • Données du site Web: vous pouvez indiquer des domaines comme example.com/faq et example.com/events, et activer la recherche sur le contenu de ces domaines.

  • Données structurées: un data store avec des données structurées permet la recherche hybride (sémantique et par mots clés) ou les recommandations basées sur des données structurées comme une table BigQuery ou des fichiers NDJSON. Par exemple, vous pouvez proposer des fonctionnalités de recherche ou de recommandations basées sur un catalogue de produits pour votre expérience d'e-commerce, un catalogue de films pour les recherches ou les recommandations de films, ou encore un annuaire de praticiens pour les recherches ou les recommandations de prestataires de santé.

  • Données structurées pour les contenus multimédias: datastore avec un schéma de données structurées spécifique au secteur des contenus multimédias. 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 (par mots clés et sémantique) sur des données telles que des documents et des images. Par exemple, une institution financière peut activer la recherche dans son corpus (index) privé de publications de recherche financière, ou une entreprise de biotechnologie peut activer la recherche dans 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.

Google Cloud console ou l'API ?

Vous pouvez implémenter Vertex AI Search de différentes manières:

  • Utilisez la console Google Cloud . Utilisez la page Applications d'IA 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 Applications AI. Utilisez l'API Applications IA 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.

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