Si vous débutez avec Vertex AI Search, envisagez de suivre le tutoriel Premiers pas avec les recommandations personnalisées pour créer un exemple d'application.
Configurez un projet Google Cloud , activez Vertex AI Search et configurez le contrôle des accès pour votre projet. Vous pouvez utiliser un projet Google Cloud existant si vous en avez déjà un.
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- Consultez la section Avant de commencer et vérifiez que vous avez bien suivi la procédure.
Préparez vos données à importer dans Vertex AI Search.
Pour les recommandations personnalisées, vous devez fournir des données structurées. Il s'agit de données fournies avec un schéma spécifique. Par exemple, vous pouvez fournir des données dans une table BigQuery ou sous forme de fichiers JSON dans Cloud Storage.
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Consultez les informations sur les données acceptées et la relation entre les applications et les data stores dans À propos des applications et des data stores.
Préparez vos données en suivant les exigences décrites dans Préparer les données pour l'ingestion.
Créez un data store, puis importez-y vos données.
La procédure d'importation de vos données dépend de leur emplacement. Par exemple, si vos données se trouvent dans Cloud Storage, vous pouvez les importer à l'aide de la console ou de l'API en fournissant l'emplacement du bucket de vos données.
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- Suivez les instructions pour votre source de données dans Créer un data store de recommandations personnalisées.
Créez votre application de recommandations personnalisées et associez-la à votre nouveau data store.
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Vous pouvez mettre à jour les paramètres des champs pour les rendre filtrables et filtrer les résultats de vos recommandations à l'aide de ces champs.
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Définissez des champs spécifiques comme filtrables pour permettre à Vertex AI Search de les utiliser pour filtrer les recommandations. Consultez Configurer les paramètres des champs.
Vous pouvez prévisualiser vos recommandations pour vérifier qu'elles s'affichent comme prévu.
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Pour prévisualiser vos recommandations, utilisez la console ou l'API Vertex AI Search.
Console Utilisez la page Aperçu de la console pour prévisualiser vos recommandations. Consultez les instructions de la console pour connaître le type de données que votre application utilise dans Obtenir des recommandations.
API : Si vous intégrez des appels d'API à votre application, effectuez des appels d'API pour prévisualiser vos recommandations. Consultez les instructions REST pour le type de données que votre application utilise dans Obtenir des recommandations.
Lorsque vous êtes satisfait des aperçus de votre application de recommandations, partagez-les avec vos utilisateurs en les déployant sur votre site Web.
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Pour déployer votre application de recommandations, intégrez des appels d'API à votre serveur ou à vos applications. Pour en savoir plus sur l'exécution d'appels d'API, consultez les instructions REST pour le type de données que votre application utilise dans Obtenir des recommandations.
Pour obtenir des ressources sur les bibliothèques clientes, consultez Bibliothèques clientes Vertex AI Search.
Pour obtenir des résultats de recommandation personnalisés, vous pouvez mettre à jour les événements utilisateur dans votre application de recommandation. Pour en savoir plus, consultez À propos des événements utilisateur.
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Vous pouvez gérer votre application pour vous assurer que les données les plus récentes et nécessaires sont disponibles dans votre data store.