Google Vertex AI
Guida Operativa

Vertex AI Search: Motori di Ricerca Semantica Enterprise

Vertex AI Search (incluso nella suite Agent Builder) rappresenta la via più rapida per consentire a collaboratori interni o clienti esterni di interrogare archivi documentali enormi con la stessa velocità e pertinenza a cui Google ci ha abituati sul web, ma isolata sui dati privati dell'azienda.

Come Funziona Vertex AI Search

Le 3 Fasi di Configurazione nella Console GCP

1. ACCESSO A VERTEX AI SEARCH:
   Entra nella Google Cloud Console, naviga su 'Agent Builder' -> 'Data Stores' 
   e clicca su 'New Data Store'.

2. SELEZIONE SORGENTE DATI:
   - Scegli 'Cloud Storage' se hai caricato i manuali PDF in un bucket (es. gs://documenti-volta-2026/*.pdf).
   - Imposta il tipo di documento: 'Unstructured' con parsing 'Advanced Document Parser'.

3. CREAZIONE APP DI RICERCA O CHAT:
   - Crea una nuova App di tipo 'Search' o 'Chat' e associa il Data Store appena configurato.
   - Attiva l'opzione 'Enable Extractive Answers and Summaries'.
   - Testa immediatamente le query nell'anteprima integrata 'Preview' a destra.

Vertex AI RAG Engine: La RAG Corpus API in Python

Per gli sviluppatori che desiderano incorporare un'infrastruttura RAG governata da codice all'interno di microservizi personalizzati, software SaaS proprietari o pipeline batch, Google mette a disposizione la RAG Corpus API nell'SDK Python ufficiale.

L'Architettura del RAG Corpus

Un RAG Corpus è uno spazio vettoriale gestito ospitato su infrastruttura Google Cloud che incapsula:

Script Completo Python per la Gestione del Corpus

import vertexai
from vertexai.preview import rag
from vertexai.generative_models import GenerativeModel, Tool

# Inizializzazione del progetto su regione europea Francoforte
PROJECT_ID = "tuo-progetto-volta-2026"
LOCATION = "europe-west1"
vertexai.init(project=PROJECT_ID, location=LOCATION)

# 1. Definizione e Creazione del Corpus RAG
corpus = rag.create_corpus(
    display_name="Corpus_Manuali_Tecnici_2026",
    description="Knowledge base per assistenza ingegneristica"
)
print("Corpus creato con Resource Name:", corpus.name)

# 2. Ingestion con Chunking Personalizzato
import_op = rag.import_files(
    corpus_name=corpus.name,
    paths=["gs://bucket-manuali-volta/ingegneria/*.pdf"],
    chunk_size=512,      # 512 caratteri per blocco
    chunk_overlap=64     # 64 caratteri di overlap
)
print("File indicizzati con successo.")

# 3. Costruzione del Tool di Recupero Grounded
rag_tool = Tool.from_retrieval(
    retrieval=rag.Retrieval(
        source=rag.VertexRagStore(
            rag_resources=[rag.RagResource(rag_corpus=corpus.name)],
            similarity_top_k=3,
            vector_distance_threshold=0.60
        )
    )
)

# 4. Invocazione di Gemini 1.5 con Citazioni Automatiche
model = GenerativeModel(model_name="gemini-1.5-pro", tools=[rag_tool])
response = model.generate_content("Quali sono le tolleranze massime per i giunti ad alta pressione?")

print("Risposta Grounded:\n", response.text)
for candidate in response.candidates:
    print("Metadati Grounding:", candidate.grounding_metadata)

Vertex Vector Search: La Tecnologia ScaNN a Livello Planetario

Quando l'archivio vettoriale supera centinaia di migliaia di documenti e raggiunge decine o centinaia di milioni di record con requisiti di latenza inferiori ai 10 millisecondi, Vertex Vector Search (precedentemente denominato Matching Engine) costituisce il punto di riferimento assoluto nel settore dell'Information Retrieval.

La Tecnologia Sottostante: L'Algoritmo ScaNN di Google

ScaNN (Scalable Nearest Neighbors) è l'algoritmo di quantizzazione vettoriale proprietario sviluppato dai ricercatori di Google Research. È la stessa tecnologia che elabora istantaneamente le correlazioni semantiche per miliardi di utenti su Google Traduttore, YouTube e Google Immagini.

Le Metriche di Distanza Geometrica Supportate

Grounding Nativo con Gemini 1.5: Trasparenza e Zero Allucinazioni

Il "Grounding" (ancoraggio) è la tecnica che vincola le capacità generative dei modelli linguistici a fonti verificabili di verità oggettiva. Su Vertex AI, i modelli della famiglia Gemini offrono un'integrazione architetturale nativa che restituisce con precisione matematica le coordinate delle fonti documentali utilizzate.

Le Due Modalità di Grounding su Vertex AI

L'Oggetto `grounding_metadata`: Come Interpretare le Citazioni

Quando Gemini risponde con il grounding attivo, la risposta include un oggetto JSON strutturato denominato grounding_metadata:

{
  "webSearchQueries": ["requisiti iscrizione master volta 2026"],
  "groundingChunks": [
    {
      "retrievedContext": {
        "uri": "gs://manuali-volta/bando_master_2026.pdf",
        "title": "Bando Ufficiale Master AI 2026",
        "text": "L'iscrizione richiede il possesso di laurea triennale o esperienza equivalente..."
      }
    }
  ],
  "groundingSupports": [
    {
      "segment": {
        "startIndex": 0,
        "endIndex": 84,
        "text": "Per accedere al Master Volta 2026 è necessario possedere una laurea triennale."
      },
      "groundingChunkIndices": [0],
      "confidenceScores": [0.965]
    }
  ]
}

Sicurezza dei Dati, Privacy e Conformità Europea (GDPR)

Per aziende che operano in settori regolamentati come banche, assicurazioni, sanità e pubblica amministrazione, la scelta della piattaforma di intelligenza artificiale non dipende solo dalle capacità del modello, ma soprattutto dalle garanzie legali di protezione del dato e non-proliferazione dei segreti industriali.

Gli Impegni Contrattuali di Google Cloud per Vertex AI

Matrice delle Certificazioni di Sicurezza

Laboratorio Guidato: Configurazione Data Store e Ricerca su Console

In questo primo laboratorio pratico, esplorerai l'ambiente di amministrazione di Google Cloud, creando un Data Store su Vertex AI Search, importando un set di manuali PDF da un bucket Cloud Storage e collaudando l'applicazione di ricerca semantica con sintesi automatica.

Laboratorio Guidato: Pipeline Python con RAG Corpus API

Nel secondo laboratorio svilupperai uno script Python professionale che interagisce programmaticamente con le API di Vertex AI, creando un RAG Corpus, monitorando lo stato dell'indicizzazione e interrogando Gemini 1.5 con grounding documentale vincolato.

Modello dei Prezzi, Quote e Ottimizzazione su Vertex AI

Comprendere la struttura tariffaria di Google Vertex AI è indispensabile per redigere piani economico-finanziari accurati per progetti enterprise, evitando sorprese in fattura e massimizzando il rapporto qualità/prezzo su carichi di lavoro elevati.

Le Componenti Tariffarie Principali

Le 3 Regole d'Oro per Minimizzare i Costi su Vertex AI

Glossario Tecnico Completo: Terminologia Google Vertex AI

Un repertorio terminologico rigoroso per consultare in qualsiasi momento definizioni, sigle tecnologiche e protocolli architetturali dell'ecosistema Google Cloud AI.