Google: nuova AI generativa per potenziare il motore di ricerca della piattaforma Vertex AI

Il blog post che annuncia la nuove funzionalità basate su modelli di linguaggio di grande formato per Vertex AI Search, una delle componenti chiave dell’omonima piattaforma di machine learning di Google Cloud, è assai dettagliato e descrive in modo approfondito le opzioni aggiuntive a disposizione delle aziende per sviluppare applicazioni legate alla ricerca e alla messaggistica istantanea. Quello della casa di Mountain View, in altre parole, è un altro passo in avanti per rafforzare la propria offerta di strumenti di intelligenza artificiale generativa rivolta all’utenza di classe enterprise, che segue i precedenti aggiornamenti rilasciati a beneficio delle aziende lo scorso agosto.

Nel documento pubblicato online nella giornata di giovedi 2 novembre a firma di Lisa O’Malley, senior Director Product Management & AI di Google Cloud, viene ribadito il concetto alla base della strategia della società californiana, e cioè la volontà di mettere a frutto la grande esperienza maturata nel campo della ricerca di informazioni per aiutare qualsiasi organizzazione (e i loro dipendenti e clienti) a reperire informazioni critiche in modo rapido e scoprirne altre nascoste nei dati, a beneficio di una migliore produttività. Il tutto attraverso una tecnologia che Google ritiene, come è naturale che sia, superiore a quella della concorrenza.

Per esempio, come si deduce dal post, la facilità di configurazione e le funzionalità out-of-box che permettono di ridurre da mesi/settimane a pochi giorni/ore il tempo necessario per creare applicazioni. Oppure la possibilità di combinarsi agli strumenti di Vertex AI Conversation per miscelare le capacità dell’intelligenza artificiale generativa a quelle della semantica per migliorare l’attività di ricerca tramite assistenti digitali nelle intranet e nei siti web aziendali. E non mancano, in proposito, le referenze di casi concreti di utilizzo di queste soluzioni, come quella di Forbes. Il magazine economico americano ha infatti recentemente annunciato il lancio in versione beta di Adelaide, uno strumento di ricerca di notizie appositamente creato con i due tool di Vertex AI sopracitati per offrire ai propri lettori online suggerimenti personalizzati che nascono dal lavoro di setaccio (e continuo affinamento rispetto alle preferenze del singolo utente) operato dagli algoritmi di machine learning nell’archivio di contenuti di Forbes degli ultimi dodici mesi. Un altro caso è GE Appliances, che utilizza Vertex AI Search per alimentare le funzionalità dell’assistente virtuale SmartHQ per i suoi elettrodomestici.

Le nuove funzionalità annunciate da Google Cloud, si legge ancora nella nota diffusa dalla società, rispondono alle esigenze delle organizzazioni, e in particolare delle grandi imprese, che maggiormente desiderano costruire su misura la ricerca pilotata dall’intelligenza generativa. Una delle novità di Vertex AI Search sono infatti i prompt personalizzabili, che danno facoltà di aggiungere o rimuovere informazioni dalle query o dai prompt di ricerca e di modificare lo stile, il formato o il tono delle informazioni visualizzate come risultato. Le opzioni di personalizzazione messe a disposizione degli sviluppatori possono essere effettuate nel back end in fase d’impostazione delle istanze di ricerca, così che ai singoli utenti vengano presentate risposte più pertinenti. Con Vertex AI Model Garden, invece, entra in campo un servizio che permette di gestire, mettere a punto e distribuire modelli di apprendimento automatico (come la classificazione delle immagini, l’elaborazione del linguaggio naturale e la traduzione di testi), sia di Google che di partner terzi, attraverso un’unica interfaccia unificata.

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Un’altra feature di rilievo è l’auto-sintonizzazione della ricerca, che sarà disponibile in anteprima all’interno di Vertex AI Search nel corso di questo mese per migliorare il ranking e la qualità dei risultati di ricerca su qualsiasi app. Con l’auto-tuning, confermano da Google, il ranking degli output verrà regolato automaticamente analizzando la qualità e la pertinenza dei contenuti rispetto alla query dell’utente e alla sua cronologia, con il dichiarato intento di elevare ulteriormente il livello di accuratezza delle risposte fornite. Dal punto di vista pratico, basteranno a Vertex AI Search anche piccoli set di formazione (50-100 domande con risposte tratte da segmenti di documenti rilevanti) per affinare le classifiche e garantire esperienze di ricerca migliori. Un’ulteriore funzionalità di cui si arricchisce la soluzione è la possibilità di utilizzare il framework Reasoning and Actions per scomporre una query complessa in più query più piccole e integrare i risultati per soddisfare le esigenze più avanzate. Con Vector Search (precedentemente conosciuto come motore Vertex Matching), infine, gli sviluppatori avranno a disposizione uno strumento in grado di indicizzare i dati come “embedding” vettoriali e di trovare di conseguenza quelli più rilevanti su scala per eseguire algoritmi di ricerca capaci di gestire throughput molto elevati (è il caso di un sito di e-commerce, per esempio), con il vantaggio aggiuntivo di ridurre i tempi di indicizzazione da ore a minuti.