AIでVertex AI Vector Searchによるセマンティック検索を行う方法

エージェントが特定の埋め込み配列を使用して、Google Cloudのライブベクトルエンドポイントにクエリを送信します。データセットの中から類似性検索を通じて最も近い一致項目を特定し、文脈に沿った正確な結果を提供します。

1. 01

   クエリのベクトル化

   Google Cloudインデックスが要求する形式に合わせて、入力データを準備します。

   search_nearest_neighbors
2. 02

   検索の実行

   埋め込み配列をライブエンドポイントに送信し、一致する項目を探します。

   search_nearest_neighbors
3. 03

   近傍データの取得

   類似度スコアに基づき、最も近いデータポイントをシステムが抽出します。

   search_nearest_neighbors
4. 04

   結果の提示

   取得した近傍データをエージェントが要約し、次のアクションに繋げられるようにします。

   search_nearest_neighbors

Vertex AI Vector Search Connector

準備完了です。MCPクライアントを選択し、セットアップ手順に従ってください。

コネクタリンクhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_7qmxXVVjzgLzy5Qveg1Au3aDsjeacjAMcHp2XBIt/mcpコピー

Claude Desktop

以下の手順で数秒で接続できます。

1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
3. 3Click Add and start a new chat — Vertex AI Vector Search capabilities are ready to use.

設定 · claude_desktop_config.jsonコピー

{
  "mcpServers": {
    "vertex-ai-vector-search-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_7qmxXVVjzgLzy5Qveg1Au3aDsjeacjAMcHp2XBIt/mcp"
    }
  }
}

• Claude
• ChatGPT
• Cursor
• VS Code
• Windsurf
• Claude Code
• JetBrains
• Cline

Google Cloudの認証情報を連携するだけです。ログイン情報は弊社側で暗号化して保持するため、安全にすぐにクエリを開始できます。

• 01

  AIはベクトルインデックスを更新できますか？

  いいえ。このコネクタは類似性検索のみを実行します。Google Cloudインデックス内のデータの追加、削除、変更はできません。

• 02

  埋め込み配列を指定する必要がありますか？

  はい。エンドポイントに対して検索を実行するために、エージェントには特定の埋め込み配列が必要です。

• 03

  AIがGoogle Cloudの権限を変更することはありますか？

  いいえ。エージェントは、すでに設定されているエンドポイントの権限のみを使用します。

• 04

  どの結果が「正しい」かはAIが判断しますか？

  いいえ。エージェントは数学的に最も近い近傍を特定しますが、その結果が文脈として有用かどうかはユーザーが確認する必要があります。

• 05

  ベクトルではなくテキストで検索することはできますか？

  いいえ。このタスクは、埋め込み配列を使用したセマンティック・ベクトル検索専用に設計されています。

• Vertex AI Vector Searchに関するその他の質問は、コネクタの詳細ページで確認できます。 Vertex AI Vector Search コネクタの全機能を見る