Si vous débutez avec Vertex AI Search, suivez le tutoriel Premiers pas avec Vertex AI Search 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.
Déterminez le type de données que vous rendrez disponibles dans votre application de recherche et préparez-les pour l'importation dans Vertex AI Search.
Vous pouvez baser votre data store sur les types de données suivants :
- Données non structurées : Documents (tels que des fichiers PDF, HTML et TXT) stockés dans Cloud Storage. Vous pouvez également fournir des métadonnées dans un fichier JSON ou dans une table BigQuery.
- Données structurées : Données fournies avec un schéma spécifique. Par exemple, vous pouvez fournir des données dans une table BigQuery, sous forme de fichiers JSON dans Cloud Storage ou à partir de connecteurs tiers tels que Jira.
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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.
Si vous devez configurer le contrôle des accès pour limiter les données que les utilisateurs peuvent afficher dans les résultats de votre application de recherche, consultez les prérequis et suivez les instructions pour votre type de fournisseur d'identité et votre source de données dans Utiliser le contrôle des accès aux sources de données.
Créez un data store, puis importez-y vos données ou configurez un connecteur tiers comme source de données synchronisée.
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 recherche.
Créez votre application de recherche personnalisée et associez-la à votre nouveau data store.
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Vertex AI Search propose de nombreuses options de configuration. Certaines options dépendent de votre intention de déployer un widget de recherche.
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Selon votre cas d'utilisation et que vous prévoyiez de déployer le widget de recherche prêt à l'emploi ou d'intégrer des appels d'API de recherche dans votre propre code, Vertex AI Search propose plusieurs options de configuration.
Vous pouvez intégrer un widget de recherche à votre site Web. Le widget fournit automatiquement une barre de recherche et une interface de recherche pouvant être développée. Si vous prévoyez de déployer le widget Recherche, configurez les éléments suivants :
Résultats du widget Recherche : Pour en savoir plus, consultez Configurer les résultats du widget Recherche.
Facettes du widget de recherche (preview) Consultez Configurer les facettes du widget Recherche.
Si vous prévoyez d'intégrer des appels d'API de recherche à votre serveur ou application au lieu d'utiliser le widget, vous pouvez configurer vos paramètres de recherche à l'aide des options suivantes :
Paramètres de champ : Pour les données structurées ou les données non structurées avec des métadonnées, mettez à jour les paramètres des champs pour affiner la façon dont Vertex AI Search utilise les métadonnées pour la recherche. Consultez Configurer les champs pour la recherche.
Saisie semi-automatique En fonction de vos données, configurez des suggestions de saisie semi-automatique basées sur le contenu des documents, les champs, l'historique des recherches ou les événements utilisateur. Consultez Configurer la saisie semi-automatique.
Commandes de diffusion Contrôlez quand les résultats de recherche sont mis en avant, enfouis, filtrés ou redirigés, ou si certaines requêtes sont associées à d'autres. Consultez Configurer les contrôles de diffusion.
Optimisation de la recherche (version Preview) Ajustez le modèle de recherche avec vos propres données d'entraînement. Consultez Améliorer les résultats de recherche grâce à l'optimisation de la recherche.
Représentations vectorielles continues personnalisées (aperçu) : Si vous avez créé vos propres embeddings, vous préférerez peut-être les utiliser au lieu de ceux générés par Vertex AI Search pour enrichir vos recherches avec du contexte supplémentaire. Cette fonctionnalité est disponible pour les data stores contenant des données structurées ou des données non structurées avec des métadonnées. Consultez Utiliser des embeddings personnalisés.
Si vous prévoyez de déployer votre application en intégrant des appels d'API de recherche dans votre propre code, Vertex AI Search propose des options supplémentaires pour configurer la façon dont vos résultats de recherche sont renvoyés.
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Configurez vos résultats de recherche à l'aide des options suivantes :
- Filtrer la recherche personnalisée pour les données structurées ou non structurées
- Obtenez des extraits, des réponses extractives ou des segments extractifs. Consultez Obtenir des extraits et du contenu extrait.
Vous pouvez prévisualiser vos résultats de recherche pour vérifier si vos configurations d'application fonctionnent comme prévu.
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Pour prévisualiser vos résultats de recherche, utilisez la console ou l'API.
Console Utilisez la page Prévisualiser de la console Vertex AI Search pour voir comment les configurations de widget de recherche affectent vos résultats. Consultez les instructions de la console dans Obtenir des résultats de recherche.
API : Si vous intégrez des appels d'API à votre application, effectuez des appels d'API pour prévisualiser vos configurations de recherche. Consultez les instructions REST dans Obtenir les résultats de recherche.
Lorsque vous êtes satisfait de la version d'aperçu de votre application de recherche, partagez-la avec vos utilisateurs en la déployant sur votre site Web.
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Vous pouvez déployer votre application de recherche de l'une des manières suivantes :
Intégrez le widget de recherche à votre site Web. Vertex AI Search fournit du code que vous pouvez copier dans votre site Web ou votre application Web. Le widget Recherche est alors déployé. Vous pouvez prévisualiser les résultats de recherche dans la console. Consultez Ajouter le widget de recherche à une page Web.
Intégrez les appels d'API de recherche à votre serveur ou application. Pour contrôler entièrement l'affichage de vos résultats de recherche, vous pouvez intégrer des appels d'API à votre serveur ou à vos applications. Pour en savoir plus sur l'envoi d'appels d'API, consultez Obtenir des résultats de recherche. Pour obtenir des ressources sur les bibliothèques clientes, consultez Bibliothèques clientes Vertex AI Search.
Pour obtenir des résultats de recherche et de navigation personnalisés, vous pouvez mettre à jour les événements utilisateur dans votre application de recherche. 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.