Введение
Vertex AI Search, который раньше назывался Enterprise Search в Google Cloud, предлагает новый уровень возможностей для добавления умного поиска в приложения компаний. Этот инструмент объединяет обычный поиск с машинным обучением, чтобы лучше понимать смысл запросов и работать с естественным языком. Специалисты по данным и инженеры машинного обучения в экосистеме Google Cloud смогут создавать продвинутые системы поиска информации.
В этом руководстве разбираем ключевые элементы, способы реализации и рекомендации по созданию готовых к производству поисковых приложений на базе Vertex AI Search и AI Applications.
Как работает Vertex AI Search
Vertex AI Search позволяет разрабатывать поиск, который превосходит простое совпадение ключевых слов. С помощью моделей машинного обучения платформа разбирает намерения пользователей, выдает подходящие по контексту результаты и составляет краткие ответы на основе проиндексированных материалов. В отличие от старых поисковиков, полагающихся на ключевые слова и простые оценки релевантности, здесь используется семантический анализ для обработки запросов на естественном языке и выдачи полезных ответов.
Платформа подходит для разных задач в бизнесе. Корпоративные базы знаний получают доступ к важным данным из больших архивов документов. Службы поддержки используют поиск, чтобы агенты быстро находили ответы. В онлайн-магазинах он улучшает поиск товаров по описаниям на обычном языке. Системы ответов на вопросы по документам извлекают точные сведения из технических руководств, юридических текстов или научных работ.
Основная архитектура и элементы
Для сборки приложения на Vertex AI Search нужно разобраться в главных компонентах, которые обеспечивают работу поиска.
Загрузка данных и источники
Основа любого поиска — загрузка данных. Vertex AI Search работает с разными источниками: ведрами Google Cloud Storage, таблицами BigQuery, публичными сайтами и неструктурированными файлами вроде PDF, документов Word или HTML. Платформа обрабатывает как структурированные данные с четкими схемами, так и неструктурированный контент — тексты, статьи, веб-страницы.
При загрузке важно учитывать формат и организацию данных. Структурированные данные — это каталоги товаров с ценами, описаниями и категориями. Неструктурированные — документы и веб-контент, где информация спрятана в тексте без фиксированных полей.
Хранилища данных и поисковые движки
В центре Vertex AI Search — хранилище данных, где лежит проиндексированный контент. Разработчики создают хранилища, указывая источники и настраивая обработку. Есть типы хранилищ под разные форматы и задачи.
Поисковые движки на базе хранилищ определяют обработку запросов и выдачу результатов. Можно настраивать релевантность, фильтры и алгоритмы ранжирования. Это влияет на понимание запросов, сопоставление с контентом и сортировку ответов.
Связь с генеративным ИИ
Одна из сильных сторон Vertex AI Search — работа с генеративным ИИ. Платформа использует результаты поиска для обоснования ответов больших языковых моделей (LLM) по схеме Retrieval Augmented Generation (RAG). Такой подход соединяет поиск информации с генерацией текста на естественном языке, чтобы приложения давали точные ответы на основе конкретных документов.
Этапы реализации
Создание приложения на Vertex AI Search проходит по шагам, где каждый требует точной настройки.
Подготовка проекта и требования
Сначала организуйте среду Google Cloud: выберите или создайте проект, активируйте API Vertex AI Search и настройте аутентификацию. Создайте сервисные аккаунты с нужными правами для взаимодействия с сервисами.
В окружении разработки установите Google Cloud SDK и Python-библиотеки. Основная — google-cloud-discoveryengine для программной работы с Vertex AI Search.
Создание и настройка хранилищ данных
Первый шаг — хранилище для контента. Укажите источники: buckets Cloud Storage с документами или таблицы BigQuery. Настройте параметры разбора, индексации и поиска.
Для неструктурированных файлов платформа сама извлекает текст и метаданные. Можно добавить свои поля или правила извлечения. Для структурированных данных определите схему, сопоставляющую поля базы с атрибутами поиска.
Стратегии индексации
Хорошая индексация обеспечивает скорость и точность поиска. Учитывайте частоту обновлений, какие поля искать или фильтровать, поддержку нескольких языков.
Настройте коэффициенты усиления для важных полей или типов контента. В поиске товаров, например, свежие или высокооцененные позиции получают приоритет. Поддерживается быстрая индексация для обновлений в реальном времени и пакетная для больших объемов.
Формирование запросов и работа с API
Для поиска учитывайте, как строить запросы и обрабатывать ответы. API Vertex AI Search принимает запросы на естественном языке и возвращает ранжированные результаты с оценками релевантности. Добавляйте фильтры по датам, категориям или метаданным.
from google.cloud import discoveryengine_v1 as discoveryengine
# Initialize the client
client = discoveryengine.SearchServiceClient()
# Configure the serving path
serving_config = client.serving_config_path(
project='project-id',
location='global',
data_store='data-store-id',
serving_config='default_config'
)
# Construct the search request
request = discoveryengine.SearchRequest(
serving_config=serving_config,
query='how to optimize machine learning models',
page_size=10
)
# Execute the search
response = client.search(request)
# Process results (assuming structured data format)
for result in response.results:
document = result.document
# Safely access structured data fields
if 'title' in document.struct_data:
print(f"Title: {document.struct_data['title']}")
if 'content' in document.struct_data:
print(f"Content: {document.struct_data['content']}")
Расширенные возможности
Кроме базового поиска, Vertex AI Search предлагает функции для улучшения опыта. Экстрактивные ответы выделяют фрагменты текста, прямо отвечающие на вопрос, вместо целых документов. Это удобно для систем вопросов-ответов.
Суммаризация поиска с помощью генеративного ИИ объединяет данные из результатов в краткие обзоры. Поиск превращается в диалог с цитатами источников.
Фасетный поиск позволяет уточнять результаты фильтрами. В каталоге товаров — по цене, брендам или рейтингам. Для этого отметьте атрибуты при загрузке и настройте как фасеты.
Разработка разговорных интерфейсов
Современные приложения поиска добавляют диалог, чтобы пользователи уточняли запросы. Vertex AI Search поддерживает многоходовые беседы, где контекст прошлых запросов помогает новым.
Для разговоров храните состояние сессии с историей. Платформа использует его для уточнения неоднозначных запросов. Если сначала ищут "machine learning algorithms", а потом "which ones work best for image classification", система знает, что речь о тех алгоритмах.
С Vertex AI Agent Builder создавайте чат-боты, сочетающие поиск с пониманием языка. Они разбирают сложные вопросы, просят уточнений и ведут по шагам к информации.
Настройка релевантности и оптимизация
Для качественных результатов нужна постоянная доработка. Платформа помогает с расширением запросов, синонимами и кастомными моделями ранжирования.
Расширение запросов добавляет связанные термины. В техдокументации "ML" дополняется "machine learning". Создавайте синонимы под свою область.
Данные о поведении пользователей — клики, время на документах, успешные запросы — помогают улучшать. Импортируйте их для обучения моделей ранжирования под предпочтения аудитории.
Вопросы производительности
Скорость поиска влияет на удобство и затраты. Факторы: размер индекса, сложность запросов, обработка результатов.
Для больших коллекций оптимизируйте индекс: суммируйте длинные тексты, убирайте дубли, архивируйте старое. Разделяйте хранилища по типам или периодам.
Оптимизация запросов снижает задержки: ограничивайте объем результатов, фильтруйте заранее, кэшируйте популярные. Инструменты мониторинга покажут узкие места.
Для затрат балансируйте качество и ресурсы: объем индекса, запросов, продвинутые функции вроде суммаризации. Следите за паттернами и корректируйте.
Безопасность и контроль доступа
Корпоративные приложения поиска защищают данные. Vertex AI Search работает с IAM Google Cloud для управления доступом к функциям и контенту.
Безопасность на уровне документов сохраняет права. При индексации из Google Drive или SharePoint разрешения переносятся — пользователи видят только разрешенное.
Настройте аутентификацию, списки доступа, фильтры по ролям. Для внешних пользователей — лимиты запросов и мониторинг подозрительного.
Мониторинг и оценка
Хорошие приложения поиска отслеживают метрики: объем запросов, релевантность, вовлеченность, производительность.
Аналитика запросов показывает интересы пользователей и успехи. Запросы без результатов сигнализируют о пробелах в контенте или понимании. Высокий отказ после просмотра — проблема релевантности.
Встроенные дашборды визуализируют данные. Экспортируйте для анализа или интеграции. A/B-тесты измеряют эффект изменений.
Типичные проблемы и их решение
При работе с Vertex AI Search возникают общие трудности. Знание решений ускоряет разработку.
Обработка документов иногда плохо извлекает текст из сканов или сложных макетов. Помогает предобработка, метаданные или OCR.
Релевантность для специфики — настройка жаргона и аббревиатур. Синонимы и примеры под область улучшают.
Многоязычный контент: поиск на одном языке, документы на других. Платформа поддерживает, но настройка зависит от комбинаций.
Схемы интеграции
Vertex AI Search встраивается по-разному в зависимости от приложения. В веб — через фронтенд-компоненты и бэкенд-API с аутентификацией и обработкой.
В мобильных — учтите оффлайн и трафик: кэш и предзагрузка.
В существующие приложения — прослойка для перевода моделей данных в API поиска. Это упрощает обновления.
Рекомендации
Успешные проекты начинаются с плана по контенту: релевантные, структурированные, свежие данные. Плохой источник портит любой поиск.
Обработка ошибок и запасные варианты обеспечивают стабильность. При задержках или сбоях давайте понятный отзыв.
Регулярный анализ и доработки повышают качество. Цикл с данными о пользователях ведет к улучшениям. Планируйте обзоры аналитики и отзывов.
Заключение
Vertex AI Search — мощная основа для умных поисковых приложений с машинным обучением и обработкой языка. Разобравшись в компонентах, применив рекомендации и дорабатывая по отзывам, разработчики создают удобный поиск информации.
Интеграция с экосистемой Google Cloud позволяет комбинировать поиск с генеративным ИИ для естественных диалогов. По мере роста ценности доступных данных такие инструменты становятся ключевыми в стеке приложений.
Успех требует техники и фокуса на пользователях. Вложения в поиск окупаются ростом продуктивности, лучшими решениями и удобством.