Restez organisé à l'aide des collections
Enregistrez et classez les contenus selon vos préférences.
AI Applications permet aux développeurs, même ceux qui ont des compétences limitées en machine learning, d'exploiter la puissance des modèles de fondation, l'expertise en recherche et les technologies d'IA conversationnelle de Google pour créer des applications d'IA générative de niveau professionnel pour la recherche, les recommandations et les agents conversationnels.
Les applications d'IA du produit regroupent essentiellement les aspects suivants :
Vertex AI Search : applications de recherche et de recommandation, utilisées pour la recherche, la navigation, la génération de réponses ancrées et les recommandations basées sur l'IA.
Consultez Vertex AI Search.
Agents conversationnels Dialogflow : les agents conversationnels, utilisés pour créer des interfaces utilisateur conversationnelles basées sur l'IA, étaient initialement disponibles dans AI Applications. Début 2025, ces produits sont devenus des offres distinctes. Consultez la documentation sur les agents conversationnels.
Ce guide de l'utilisateur décrit en détail Vertex AI Search et toutes ses offres.
Vertex AI Search
Vertex AI Search est une plate-forme entièrement gérée, optimisée par de grands modèles de langage. Elle vous permet de créer des expériences de recherche et de recommandation intégrant l'IA pour vos applications mobiles ou vos sites Web publics ou privés.
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 (LLM) pour comprendre l'intention de l'utilisateur et renvoyer les résultats qui sont 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 aussi 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 simple pour commencer
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 inscrivez-vous.
Utilisez votre projet Google Cloud existant ou créez-en un.
Créez une application et associez-y un data store. Fournissez des données pour la recherche ou la recommandation en saisissant les URL du contenu de votre site Web, en important vos données depuis BigQuery ou Cloud Storage, en important des données FHIR R4 depuis l'API Cloud Healthcare ou en les important via des API CRUD RESTful. La synchronisation des données provenant de sources de données tierces est disponible en version Preview avec une liste d'autorisation.
Pour en savoir plus, consultez À propos des applications et des datastores.
Intégrez des widgets JavaScript et des exemples d'API pour intégrer la recherche ou les recommandations à votre site Web ou à vos applications.
Rechercher dans les applications
Avec Vertex AI Search, vous pouvez rapidement créer une application de recherche de qualité Google basée sur vos propres données et intégrer une barre de recherche sur les pages de votre site Web ou dans votre application.
Vous pouvez créer différents types d'applications de recherche :
Recherche personnalisée : Appliquez la recherche personnalisée aux sites Web ou aux datastores contenant vos données propriétaires. Vos clients bénéficieront ainsi d'une expérience de recherche de qualité Google sur le contenu que vous souhaitez qu'ils voient. Pour en savoir plus, consultez Présentation de la recherche personnalisée et Premiers pas avec la recherche personnalisée.
Recherche de données de santé : Cette fonctionnalité de recherche vous permet d'interroger les dossiers médicaux stockés dans des datastores FHIR. Vous pouvez importer des ressources FHIR contenant des données cliniques à partir de votre store FHIR associé à l'API Cloud Healthcare. Vous pouvez aussi rechercher des données non structurées auxquelles les ressources FHIR font référence, comme des images, des fichiers PDF et des fichiers RTF.
Applications de recommandation
Vous pouvez créer rapidement une application de recommandations de pointe à partir de vos propres données, capable de suggérer du contenu semblable à celui que l'utilisateur est en train de consulter.
Vous pouvez créer deux types d'applications de recommandations :
Recommandations de contenus multimédias Obtenez des recommandations de contenus multimédias tels que des vidéos, des actualités et de la musique. Les recommandations de contenus multimédias permettent aux audiences de découvrir des contenus plus personnalisés, comme les vidéos à regarder ou à lire ensuite, avec des résultats de qualité Google personnalisés en fonction des objectifs d'optimisation.
Pour en savoir plus, consultez Premiers pas avec les recommandations de médias.
Compréhension du langage naturel et recherche sémantique prêtes à l'emploi.
Profitez d'une expérience de recherche de haute qualité sans avoir à implémenter ni à gérer des systèmes qui exécutent des recherches par mots clés ou de la mise en correspondance de modèles.
Fonctionnalités prêtes à l'emploi pour comprendre les synonymes, corriger l'orthographe et suggérer automatiquement des recherches. Améliorez l'expérience de recherche des utilisateurs sans avoir à implémenter des techniques complexes de traitement du langage naturel.
IA générative : Obtenez des capacités de création de résumés et de recherche conversationnelle optimisées par l'IA générative pour les documents non structurés.
Recommandations prêtes à l'emploi : Bénéficiez d'une compréhension de pointe des contenus et des métadonnées basée sur le ML, qui permet à vos utilisateurs de trouver rapidement des contenus similaires à ceux qu'ils consultent.
Console et API AI Applications Utilisez la page Applications d'IA de la console ou les API de Google pour configurer une application de recherche pour vos sites Web publics ou pour vos données structurées ou non structurées.
Auto-apprentissage : Obtenez des modèles de classement auto-apprenants et des analyses avancées.
Pour ce faire, vous devez disposer du flux de clics de l'utilisateur.
Optimisation pour les médias : Créez des applications de recommandation et de recherche optimisées pour les contenus multimédias.
Interrogation des données de santé en langage naturel Recherchez des ressources FHIR sans avoir besoin de connaître un langage de requête.
Recherches de santé contextuelles Trouvez des résultats de recherche pertinents sur le plan sémantique, que vous n'auriez peut-être pas trouvés avec une recherche FHIR structurée.
ConsoleGoogle Cloud ou API ?
Vous pouvez implémenter Vertex AI Search de l'une des manières suivantes :
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 afficher les données analytiques.
Utilisez l'API AI Applications. Utilisez l'API AI Applications 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. Par exemple, vous pouvez configurer votre application et importer vos données à l'aide de la console, puis utiliser l'API pour tester l'expérience utilisateur et l'intégrer à votre site Web ou application.
Sauf indication contraire, le contenu de cette page est régi par une licence Creative Commons Attribution 4.0, et les échantillons de code sont régis par une licence Apache 2.0. Pour en savoir plus, consultez les Règles du site Google Developers. Java est une marque déposée d'Oracle et/ou de ses sociétés affiliées.
Dernière mise à jour le 2025/09/03 (UTC).
[[["Facile à comprendre","easyToUnderstand","thumb-up"],["J'ai pu résoudre mon problème","solvedMyProblem","thumb-up"],["Autre","otherUp","thumb-up"]],[["Difficile à comprendre","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informations ou exemple de code incorrects","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Il n'y a pas l'information/les exemples dont j'ai besoin","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problème de traduction","translationIssue","thumb-down"],["Autre","otherDown","thumb-down"]],["Dernière mise à jour le 2025/09/03 (UTC)."],[[["\u003cp\u003eVertex AI Agent Builder empowers developers to create enterprise-grade generative AI applications using Google's foundation models, search capabilities, and conversational AI, even with limited ML expertise.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eVertex AI Agents, a natural language understanding platform, enables the design and integration of conversational user interfaces across various platforms, such as mobile apps, websites, and interactive voice response systems.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eVertex AI Search allows users to build AI-powered search and recommendation experiences for public or private websites and applications, including generic, media, and healthcare-specific search options.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eVertex AI Agent Builder provides features like out-of-the-box natural language understanding, semantic search, synonym recognition, spelling correction, auto-suggestions, generative AI capabilities for summarization and conversational search, and more.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eVertex AI Search also has the capability to build state-of-the-art recommendations on your data, with media and generic options, for content that users would appreciate.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# What is AI Applications?\n\nAI Applications lets developers, even those with limited machine learning\nskills, tap into the power of Google's foundation models, search expertise, and\nconversational AI technologies to create enterprise-grade generative AI\napplications for search, recommendations, and conversation agents.\n\nThe product AI Applications essentially packages the following aspects\ntogether:\n\n- Vertex AI Search: Search and recommendation apps, used for AI-enabled search, browse, grounded answer generation, and recommendations. See [Vertex AI Search](#es-and-personalize).\n- Dialogflow conversational agents: Conversational Agents, used for creating AI-driven conversational user interfaces, was originally available as part of AI Applications. In early 2025, these products have become distinct offerings. See the [Conversational Agents documentation](/dialogflow/cx/docs).\n\nThis user guide talks about Vertex AI Search and all its offerings in\ndetail.\n\n\n| **Product rebrand** : This product has been renamed since its introduction. Some of the former names include *Agent Builder* , *Vertex AI Search* (an existing subset of AI Applications), *Enterprise\n| Search* , and *Generative AI App Builder*. Regardless of the rebrand, the product's functionalities, such as search, recommendations, generative AI answers, and browse, remain true to the Google quality.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nVertex AI Search\n----------------\n\nVertex AI Search is a fully-managed platform, powered by large\nlanguage models, that lets you build AI-enabled search and recommendation\nexperiences for your public or private websites or mobile applications. \n\n### Information retrieval using AI and LLMs\n\nVertex AI Search brings together the power of deep information\nretrieval, state-of-the-art natural language processing, and the latest in large\nlanguage model (LLM) processing to understand user intent and return the most\nrelevant results for the user.\n\nWith Vertex AI Search, you can build a Google-quality search app\non data you control. You also have the option to use the search results that you\nretrieve to ground generative AI LLM responses. For more information, see the\nblog post\n[Your RAG powered by Google Search](https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/rags-powered-by-google-search-technology-part-1).\n\nWith recommendations, you can build a recommendations app across your data\nthat suggests content similar to the content that the user is viewing.\n\n### An easy experience to get started\n\nVertex AI Search makes it easy to get started with high-quality search\nor recommendations based on data that you provide. As part of the setup\nexperience, you can:\n\n- Use your existing Google Account or sign up for one.\n- Use your existing Google Cloud project or create one.\n- Create an app and attach a data store to it. Provide data to search or recommend by entering the URLs for your website content, importing your data from BigQuery or Cloud Storage, or importing FHIR R4 data from Cloud Healthcare API, or uploading through RESTful CRUD APIs. Syncing data from third-party data sources is available in Preview with allowlist. For more information, see [About apps and data stores](/generative-ai-app-builder/docs/create-datastore-ingest)\n- Embed JavaScript widgets and API samples to integrate search or recommendations into your website or applications.\n\n### Search apps\n\nWith Vertex AI Search, you can quickly build a Google-quality search\napp on your own data and embed a search bar in your web pages or app.\n\nYou can create the following different types of search apps:\n\n- **Custom search.** Apply custom search to websites\n or to data stores containing your\n proprietary data, giving your customers Google-quality search experiences on\n the content that you want them to see. For more information, see\n [Introduction to custom search](/generative-ai-app-builder/docs/about-generic-search)\n and [Get started with custom search](/generative-ai-app-builder/docs/try-enterprise-search).\n\n- **Media search.** This is a search capability\n specially designed for media content such as movies, videos, and music. With\n media search, audiences can efficiently find the media content that they\n want to view or listen to. For more information, see\n [Introduction to media search and recommendations](/generative-ai-app-builder/docs/about-media)\n and [Get started with media search](/generative-ai-app-builder/docs/try-media-search).\n\n- **Healthcare search.** This is a search capability that lets you query\n healthcare records stored in FHIR data stores. You can import FHIR resources\n that contain clinical data from your Cloud Healthcare API FHIR store. You can\n also search unstructured data, such as images, PDF files, and RTF files,\n referenced by the FHIR resources.\n\n### Recommendation apps\n\nYou can quickly build a state-of-the-art recommendations app on your own data\nthat can suggest content similar to the content that the user is viewing.\n\nYou can create the following two different types of recommendations\napps:\n\n- **Media recommendations.** Get recommendations for media content such as\n videos, news, and music. With media recommendations, audiences can discover\n more personalized content, like what to watch or read next, with\n Google-quality results customized using optimization objectives.\n For more information, see\n [Get started with media recommendations](/generative-ai-app-builder/docs/try-media-recommendations).\n\n- **Custom recommendations (Preview).** Get recommendations for non-media\n content. For more information, see\n [Get started with custom recommendations](/generative-ai-app-builder/docs/try-generic-recommendations).\n\n | **Note:** This feature is a Preview offering, subject to the \"Pre-GA Offerings Terms\" of the [GCP Service Specific Terms](https://cloud.google.com/terms/service-terms). Pre-GA products and features may have limited support, and changes to pre-GA products and features may not be compatible with other pre-GA versions. For more information, see the [launch stage descriptions](https://cloud.google.com/products#product-launch-stages). Further, by using this feature, you agree to the [Generative AI Preview terms and conditions](https://cloud.google.com/trustedtester/aitos) (\"Preview Terms\"). For this feature, you can process personal data as outlined in the [Cloud Data Processing Addendum](https://cloud.google.com/terms/data-processing-terms), subject to applicable restrictions and obligations in the Agreement (as defined in the Preview Terms).\n |\n | \u003cbr /\u003e\n |\n### Key features\n\n- **Out-of-the-box natural language understanding and semantic search.** Get a high-quality search experience without needing to implement and maintain systems that perform keyword searches or pattern matching.\n- **Out-of-the-box capabilities to understand synonyms, correct spellings, and\n auto-suggest searches.** Improve the user's search experience without the need to implement complex natural language processing techniques.\n- **Generative AI.** Get generative AI-powered summarization and conversational search for unstructured documents.\n- **Out-of-the-box recommendations.** Get state-of-the art, ML-based content and metadata understanding that lets your users quickly find content that is similar to the content that they're viewing.\n- **AI Applications console and APIs.** Use the [AI Applications](https://console.cloud.google.com/gen-app-builder/engines) page of the console or Google's APIs to set up a search app for your public websites or for your structured or unstructured data.\n- **Out-of-the-box widget.** Integrate search into your website. For more information, see [Add the search widget to a web page](/generative-ai-app-builder/docs/add-widget).\n- **Self learning.** Get self-learning ranking models and advanced analytics. This requires the user's clickstream.\n- **Optimization for media.** Create recommendation and search apps optimized for media content.\n- **Natural language querying of healthcare data.** Search FHIR resources without prior knowledge of any query language.\n- **Context-aware healthcare searches.** Find search results with semantic relevance that a structured FHIR search might miss.\n\n### Google Cloud console or the API?\n\nYou can implement Vertex AI Search in any of the following ways:\n\n- **Use the Google Cloud console.** Use the [AI Applications](https://console.cloud.google.com/gen-app-builder/engines) page of the console for a quick-start experience using a web interface. From the console, you can create your search app, import your data, test the user experience, and view analytics.\n- **Use the AI Applications API.** Use the AI Applications API when you're ready to integrate search or recommendations into your website or applications.\n- **Use both the Google Cloud console and the API.** You can set up your app and import your data using the console, for example, and then use the API to test the user experience and integrate it into your website or application."]]
