Vertex AI Searchは、生成AI機能、特にベクトル埋め込みの使用でテクノロジーの世界で波紋を広げている。これらの埋め込みは、さまざまなタイプのデータを空間内の点として表現する方法であり、近接性は意味論的な関係を示す。このテクノロジーを使用すると、開発者は、ドキュメント内の関連するカ所の検索、消費者に製品を適合させる、類似のファッションアイテムの提案など、幅広いユーザー エクスペリエンスを作成できるという。
Vector 埋め込みにより、開発者はretrieval-augmented generation（RAG）として知られる方法を使用して、大規模言語モデル（LLM）ベースの生成AIアプリケーションを作成することもできる。このモデルは、埋め込みを使用してLLMを関連するビジネス情報に基づいて確立し、適切性の高い応答を生成する。これらのアプリケーションを強化するには、開発者は負荷を処理し、迅速な結果を提供できる信頼性の高いサービスを必要とする。ここでVertex AI SearchのVector search機能が登場し、最も関連性の高いエンベディングを大規模に検索するサービスを提供するとのこと。
Vector searchには、開発者のニーズや企業の要件に応えるさまざまな機能がある。負荷に基づいて自動スケールされるため、開発者はカスタマイズと調整に集中できる。また、Vector dataを最新の状態に保ち、増分ストリーミング更新によりビジネス データの変化に迅速に適応する。さらに、Vector searchは、VPCサービスコントロール、顧客管理の暗号化キー（CMEK）、アクセスの透明性などのセキュリティーおよびコンプライアンス機能を提供し、開発者のミッションクリティカルなワークロードのプライバシーとセキュリティーを確保するとのこと。
最近、Vertex AI SearchはVector searchの新機能と改善を発表し、開発者がより簡単に開始できるようにしたという。これには、新しいUI、起動時間の短縮、新しいフィルタリング機能、ドキュメントの改善が含まれる。これらの機能強化は、LLMおよびその他の埋め込み基盤モデルとビジネスデータを組み合わせるプロセスを簡素化し、高速で関連性の高いユーザー エクスペリエンスを実現することを目的としているとのことだ。
