REST Resource: projects.locations.evaluations

string

ID。Evaluation 的完整資源名稱，格式為 projects/{project}/locations/{location}/evaluations/{evaluation}。

這個欄位必須是 UTF-8 編碼的字串，長度上限為 1024 個字元。

object (EvaluationSpec)

這是必要旗標，評估規格。

object (QualityMetrics)

僅供輸出。評估作業產生的指標，在 SampleQuerySet 中所有 SampleQuery 的平均值。

只有在評估狀態為「SUCCEEDED」時才會填入資料。

enum (State)

僅供輸出。評估狀態。

object (Status)

僅供輸出。評估期間發生的錯誤。只有在評估狀態為 FAILED 時才會填入。

string (Timestamp format)

僅供輸出。Evaluation 的建立時間戳記。

使用 RFC 3339，產生的輸出內容一律會經過 Z 標準化，並使用 0、3、6 或 9 個小數點後位數。系統也接受「Z」以外的偏移量。例如："2014-10-02T15:01:23Z"、"2014-10-02T15:01:23.045123456Z" 或 "2014-10-02T15:01:23+05:30"。

string (Timestamp format)

僅供輸出。完成 Evaluation 的時間戳記。

使用 RFC 3339，產生的輸出內容一律會經過 Z 標準化，並使用 0、3、6 或 9 個小數點後位數。系統也接受「Z」以外的偏移量。例如："2014-10-02T15:01:23Z"、"2014-10-02T15:01:23.045123456Z" 或 "2014-10-02T15:01:23+05:30"。

object (Status)

僅供輸出。處理要求時發生的錯誤範例。

object (QuerySetSpec)

(選用步驟) 查詢集的規格。

object (SearchRequest)

這是必要旗標，用於執行評估的搜尋要求。

系統僅支援 SearchRequest 中的下列欄位；如果提供任何其他欄位，系統會傳回 UNSUPPORTED 錯誤：

• SearchRequest.serving_config
• SearchRequest.branch
• SearchRequest.canonical_filter
• SearchRequest.query_expansion_spec
• SearchRequest.spell_correction_spec
• SearchRequest.content_search_spec
• SearchRequest.user_pseudo_id

string

這是必要旗標，搜尋供應設定的資源名稱，例如 projects/*/locations/global/collections/default_collection/engines/*/servingConfigs/default_serving_config 或 projects/*/locations/global/collections/default_collection/dataStores/default_data_store/servingConfigs/default_serving_config。這個欄位用於識別供應設定名稱，也就是用於進行搜尋的一組模型。

string

分支版本的資源名稱，例如 projects/*/locations/global/collections/default_collection/dataStores/default_data_store/branches/0。

使用 default_branch 做為分支 ID，或將這個欄位留空，即可搜尋預設分支下的文件。

string

原始搜尋查詢。

object (ImageQuery)

原始圖片查詢。

integer

要傳回的 Document 數量上限。允許的最大值取決於資料類型。如果值超過上限，系統會強制設為上限值。

• 基本索引網站：預設 10、最多 25。
• 進階索引網站：預設 25、最多 50。
• 其他：預設 50、最大 100。

如果這個欄位為負數，系統會傳回 INVALID_ARGUMENT。

string

接收自前一個 SearchService.Search 呼叫的網頁權杖。提供此項目即可擷取後續網頁。

進行分頁時，提供至 SearchService.Search 的所有其他參數須與提供網頁權杖的呼叫相符。否則，系統會傳回 INVALID_ARGUMENT 錯誤。

integer

以 0 為索引的整數，用來指定搜尋結果中目前的偏移量 (也就是 API 視為相關的Document中的起始結果位置)。只有在未設定 pageToken 時，才會考慮使用此欄位。

如果這個欄位為負數，系統會傳回 INVALID_ARGUMENT。

如果偏移量過大，系統可能會將其限制在合理範圍內。

integer

OneBox 傳回的結果數上限。這項規定適用於各個 OneBox 類型。預設值為 10。

object (DataStoreSpec)

定義要搜尋的特定 DataStore，以及這些資料儲存區的設定。只有在Engine有多個資料儲存庫時，系統才會考量這項因素。如果引擎只有一個資料存放區，請使用 SearchRequest 下方的規格。

string

篩選器語法包含運算式語言，可從要篩選的文件的一或多個欄位建構述詞。篩選運算式會區分大小寫。

如果無法辨識這個欄位，系統會傳回 INVALID_ARGUMENT。

如要在 Vertex AI Search 中進行篩選，請將左側的篩選鍵對應至 Vertex AI Search 後端定義的鍵屬性，這項對應是由客戶在結構定義中定義。舉例來說，媒體客戶的結構定義中可能會有「name」欄位。在本例中，篩選器會如下所示：filter --> name:'ANY("king kong")'

如要進一步瞭解篩選功能，包括語法和篩選運算子，請參閱「篩選」

string

使用者在搜尋頁面上未勾選任何篩選器時，系統套用的預設篩選器。

需要查詢擴展等品質改善措施時，套用至每個搜尋要求的篩選器。如果查詢結果數量不足，系統會使用這個篩選器判斷是否要啟用查詢擴充流程。查詢擴大搜尋時，系統仍會使用原始篩選器。強烈建議填寫這個欄位，以確保搜尋品質。

如要進一步瞭解篩選器語法，請參閱 SearchRequest.filter。

string

傳回文件的順序。文件可依 Document 物件中的欄位排序。如果依關聯性排序，請勿設定此值。orderBy 運算式須區分大小寫。

如要進一步瞭解如何排序網站搜尋結果，請參閱「排序網頁搜尋結果」。如要進一步瞭解如何排序醫療保健搜尋結果，請參閱「排序醫療保健搜尋結果」。如果無法辨識這個欄位，系統會傳回 INVALID_ARGUMENT。

object (UserInfo)

使用者的相關資訊。強烈建議用於數據分析和個人化。UserInfo.user_agent 用於推斷 deviceType 以進行分析。

string

BCP-47 語言代碼，例如「en-US」或「sr-Latn」。詳情請參閱「標準欄位」。這個欄位有助於更準確地解讀查詢。如未指定值，系統會自動偵測查詢語言代碼，但可能不準確。

string

某個地點的 Unicode 國家/地區代碼 (CLDR)，例如「US」和「419」。詳情請參閱「標準欄位」。如果設定，系統會根據提供的 regionCode 提升結果。

object (FacetSpec)

多面向搜尋的 facet 規格。如果留空，就不會傳回任何構面。

最多可輸入 100 個值。否則，系統會傳回 INVALID_ARGUMENT 錯誤。

object (BoostSpec)

提高特定文件的規格。如要進一步瞭解加成，請參閱「加成」一文。

map (key: string, value: value (Value format))

其他搜尋參數。

僅限公開網站搜尋，支援的值如下：

• user_country_code：字串。預設為空白。如果設為非空白，系統會根據提供的地點限制或提升結果。例如：user_country_code: "au"

如要查看可用代碼，請參閱「國家/地區代碼」。

• searchType：雙精度浮點數。預設為空白。視值而定，啟用非網頁搜尋功能。唯一有效的非預設值為 1，可啟用圖片搜尋功能。例如：searchType: 1

object (QueryExpansionSpec)

查詢擴充規格，指定查詢擴充的發生條件。

object (SpellCorrectionSpec)

拼字校正規格，指定拼字校正生效的模式。

string

用於追蹤訪客的專屬 ID。舉例來說，這項功能可以透過 HTTP Cookie 實作，應能識別單一裝置上的訪客。訪客登入或登出網站時，這個專屬 ID 不應變更。

這個欄位「不得」有固定值，例如 unknown_visitor。

這個 ID 應與 UserEvent.user_pseudo_id 和 CompleteQueryRequest.user_pseudo_id 相同

這個欄位必須是 UTF-8 編碼的字串，長度上限為 128 個字元。否則，系統會傳回 INVALID_ARGUMENT 錯誤。

object (ContentSearchSpec)

用於設定內容搜尋行為的規格。

object (EmbeddingSpec)

使用提供的嵌入內容執行額外的語意文件檢索。檢索作業會根據 SearchRequest.EmbeddingSpec.EmbeddingVector.vector 與 SearchRequest.EmbeddingSpec.EmbeddingVector.field_path 中提供的文件嵌入內容的點積執行。

如未提供 SearchRequest.EmbeddingSpec.EmbeddingVector.field_path，系統會使用 ServingConfig.EmbeddingConfig.field_path。

string

(選用步驟) 排名運算式可控管擷取文件的自訂排名。這會覆寫 ServingConfig.ranking_expression。語法和支援的功能取決於 rankingExpressionBackend 值。如未提供 rankingExpressionBackend，系統會預設為 RANK_BY_EMBEDDING。

如果未提供 rankingExpressionBackend 或設為 RANK_BY_EMBEDDING，則應為單一函式或以「+」聯結的多個函式。

• rankingExpression = function, { " + ", function };

支援的函式：

• double * relevanceScore
• double * dotProduct(embedding_field_path)

函式變數：

• relevanceScore：預先定義的關鍵字，用於評估查詢和文件之間的關聯性。
• embedding_field_path：與查詢嵌入向量搭配使用的文件嵌入欄位。
• dotProduct：embedding_field_path 和查詢嵌入向量之間的嵌入函式。

排名運算式範例：

如果文件含有嵌入欄位 doc_embedding，則排名運算式可能是 0.5 * relevanceScore + 0.3 * dotProduct(doc_embedding)。

如果 rankingExpressionBackend 設為 RANK_BY_FORMULA，系統支援下列運算式類型 (以及使用 + 或 * 運算子鏈結的類型組合)：

• double
• signal
• log(signal)
• exp(signal)
• rr(signal, double > 0) -- reciprocal rank transformation with second argument being a denominator constant.
• isNan(signal)：如果信號為 NaN，則傳回 0，否則傳回 1。
• fillNan(signal1, signal2 | double) - 如果 signal1 為 NaN，則傳回 signal2 | double，否則傳回 signal1。

以下列舉幾個使用支援的排名運算式類型的排名公式：

• 0.2 * semanticSimilarityScore + 0.8 * log(keywordSimilarityScore) -- mostly rank by the logarithm of with slight adjustment.keywordSimilarityScoresemantic_smilarity_score
• 0.2 * exp(fillNan(semanticSimilarityScore, 0)) + 0.3 * isNan(keywordSimilarityScore) - 依 semanticSimilarityScore 的指數排序，如果值為 NaN，則填入 0，如果 semanticSimilarityScore 為 NaN，則在最終分數中加入常數 0.3 的調整值。
• 0.2 * rr(semanticSimilarityScore, 16) + 0.8 * rr(keywordSimilarityScore, 16) - 大多是依據 keywordSimilarityScore 的倒數排名，並稍微調整 semantic_smilarity_score 的倒數排名。

系統支援下列信號：

• semanticSimilarityScore：語意相似度調整值，是使用 Google 專有模型生成的嵌入計算而得。這個分數會決定搜尋查詢與文件的語意相似程度。
• keywordSimilarityScore：關鍵字比對調整項使用 Best Match 25 (BM25) 排名函式。這項分數是使用機率模型計算，用來估算文件與特定查詢的相關機率。
• relevanceScore：語意關聯性調整，使用 Google 專有模型，根據文件內容判斷使用者查詢的意義和意圖。
• pctrRank：預測轉換率調整值，做為排名用途。預測點閱率 (pCTR) 可從使用者角度評估搜尋結果的關聯性和吸引力。預估點擊率越高，表示結果越有可能滿足使用者的查詢和意圖，因此是排名時的重要信號。
• freshnessRank：以排名形式呈現的新鮮度調整
• documentAge：文件上次更新後經過的小時數，以浮點數表示 (例如 0.25 代表 15 分鐘)。
• topicalityRank：主題性調整值 (以排名形式呈現)。使用 Google 專屬模型判斷查詢和文件之間基於關鍵字的重疊程度。
• baseRank：結果的預設排名

enum (RankingExpressionBackend)

(選用步驟) 用於排名運算式評估的後端。

boolean

是否開啟安全搜尋功能。這項功能僅適用於網站搜尋。

map (key: string, value: string)

套用於資源的使用者標籤必須符合下列規定：

• 每項資源可以有多個標籤，上限為 64 個。
• 每個標籤都必須是鍵/值組合。
• 鍵的長度必須至少為 1 個字元，最多 63 個字元，且不能空白。值可以空白，長度上限為 63 個字元。
• 鍵和值只能使用小寫字母、數字字元、底線和連字號。所有字元都必須使用 UTF-8 編碼，且可使用國際字元。
• 標籤中的鍵部分不得重複，但可讓多個資源使用相同的鍵。
• 鍵的開頭必須是小寫字母或國際字元。

詳情請參閱 Google Cloud 文件。

object (NaturalLanguageQueryUnderstandingSpec)

(選用步驟) 自然語言查詢理解功能設定，例如從查詢中擷取結構化欄位篩選器。詳情請參閱這份說明文件。如果未指定 naturalLanguageQueryUnderstandingSpec，系統就不會進行額外的自然語言查詢理解作業。

object (SearchAsYouTypeSpec)

即時搜尋設定。僅支援 IndustryVertical.MEDIA 垂直。

object (DisplaySpec)

(選用步驟) 設定顯示功能，例如在搜尋結果中醒目顯示相符項目。

string

工作階段資源名稱。選填。

使用者可透過工作階段執行多輪 /search API 呼叫，或協調 /search API 呼叫和 /answer API 呼叫。

範例 1 (多輪 /search API 呼叫)：使用在第一次呼叫中產生的工作階段 ID 呼叫 /search API。系統會將先前的搜尋查詢納入查詢狀態考量。也就是說，如果第一個查詢是「Alphabet 在 2022 年的表現如何？」，而目前的查詢是「2023 年的表現如何？」，系統會將目前的查詢解讀為「Alphabet 在 2023 年的表現如何？」。

範例 2 (在 /search API 呼叫和 /answer API 呼叫之間協調)：使用第一次呼叫中產生的工作階段 ID 呼叫 /answer API。在這裡，答案生成作業會在第一次搜尋呼叫的搜尋結果脈絡中進行。

多輪搜尋功能目前處於不公開正式發布階段。在公開發布這項功能前，請改用 v1alpha 或 v1beta 版。您也可以透過 Google 支援團隊申請加入允許清單。

object (SessionSpec)

工作階段規格。

只有在設定 session 時才能使用。

enum (RelevanceThreshold)

搜尋結果的關聯性門檻。

預設為 Google 定義的門檻，可兼顧準確度和召回率，提供高度準確的結果，並全面涵蓋相關資訊。

這項功能不支援醫療保健搜尋。

object (PersonalizationSpec)

個人化規格。

請注意，如果同時設定 ServingConfig.personalization_spec 和 SearchRequest.personalization_spec，SearchRequest.personalization_spec 會覆寫 ServingConfig.personalization_spec。

object (RelevanceScoreSpec)

(選用步驟) 傳回關聯性分數的規格。

object (SearchAddonSpec)

(選用步驟) 根據新的重新定價模式，SearchAddonSpec 用於停用搜尋的外掛程式。這個欄位僅支援搜尋要求。

string

Base64 編碼的圖片位元組。支援的圖片格式：JPEG、PNG 和 BMP。

string

這是必要旗標，DataStore 的完整資源名稱，例如 projects/{project}/locations/{location}/collections/{collectionId}/dataStores/{dataStoreId}。路徑必須包含專案編號，這個欄位不支援專案 ID。

string

(選用步驟) 篩選條件規格，用於篩選 dataStore 欄位指定的資料儲存庫中的文件。如要進一步瞭解篩選功能，請參閱「篩選」

object (BoostSpec)

(選用步驟) 提高特定文件的規格。如要進一步瞭解加成，請參閱「加成」一文。

string

(選用步驟) 自訂搜尋運算子 (如有指定)，可用於篩選工作區資料儲存庫的結果。如要進一步瞭解自訂搜尋運算子，請參閱 SearchOperators。

object (ConditionBoostSpec)

條件提升規格。如果文件符合規格中的多項條件，系統會套用這些規格的加分，並以非線性方式合併。最多只能有 20 項規格。

string

指定提升條件的運算式。語法和支援的欄位與篩選運算式相同。如需詳細語法和限制，請參閱 SearchRequest.filter。

範例：

• 如要提升文件 ID 為「doc_1」或「doc_2」，且顏色為「紅色」或「藍色」的文件，請使用以下查詢：(documentId: ANY("doc_1", "doc_2")) AND (color: ANY("Red", "Blue"))

number

條件的增強程度，範圍應介於 [-1, 1]。如果設為負值，即代表降低排名。預設值為 0.0。

設為 1.0 可大幅提高文件排名。不過，這並不代表經過增強的文件一定會顯示在搜尋結果頂端，也不代表其他文件會遭到排除。即便沒有任何項目符合條件，系統還是有可能會顯示結果。另外，相較於增強程度非常大卻與搜尋查詢不相關的文件，關聯性明顯更高的文件還是有可能獲得較高的排名。

設為 -1.0 會大幅降低文件排名。不過，系統仍可能會顯示高度相關的結果。該文件仍有機會獲得相當高的排名，但會面臨上游競爭。

設為 0.0 表示不套用任何增幅。系統會忽略提升條件。只能設定 (條件、增幅) 組合或下方的 boostControlSpec。如果兩者都已設定，系統會忽略全域提升，並套用更精細的 boostControlSpec。

object (BoostControlSpec)

根據客戶定義的屬性值，為自訂排名設定複雜規格。

string

系統會根據這個欄位的值決定加成金額。

enum (AttributeType)

用來決定加成金額的屬性類型。屬性值可從指定 fieldName 的欄位值衍生而來。如果是數值，則很簡單，也就是 attributeValue = numerical_field_value。不過，如果是新鮮度，attributeValue = (time.now() - datetime_field_value)。

enum (InterpolationType)

要套用的插補類型，用於連結下列控制點。

object (ControlPoint)

用來定義曲線的控制點。單調函式 (透過上述 interpolationType 定義) 會通過這裡列出的控制點。

string

可以是下列任一值：1. 數值欄位值。2. 新鮮度時間長度規格：值必須採用 XSD dayTimeDuration 值格式 (ISO 8601 時間長度值的受限子集)。此模式為：[nD][T[nH][nM][nS]]。

number

如果 attributeValue 的評估結果為上述指定值，則分數的提升值介於 -1 到 1 之間。

object (FacetKey)

這是必要旗標，構面鍵規格。

integer

這個 Facet 傳回的 Facet 值數量上限。如未指定，則預設值為 20。允許的最大值為 300。如果值超過 300，系統會強制設為 300。在醫療照護搜尋中進行匯總時，如果 [FacetKey.key] 是「healthcare_aggregation_key」，系統會將限制內部覆寫為 10,000，無論您在此設定的值為何。

如果這個欄位為負數，系統會傳回 INVALID_ARGUMENT。

string

分層檢索時要排除的金鑰清單。

根據預設，除非 FacetKey.key 列在這個欄位中，否則不會從篩選器中排除。

在這個欄位中列出 Facet 鍵，即使 Facet 值已從搜尋結果中篩除，仍會顯示為 Facet 結果。使用這個欄位不會影響傳回的搜尋結果。

舉例來說，假設有 100 份文件的顏色 Facet 為「紅色」，200 份文件的顏色 Facet 為「藍色」。如果查詢包含「color:ANY("Red")」篩選器，且「color」為 FacetKey.key，則預設只會在搜尋結果中傳回「Red」文件，並只傳回「Red」和計數 100 做為顏色 Facet。雖然也有藍色文件，但「藍色」不會顯示為可用的 Facet 值。

如果「color」列在「excludedFilterKeys」中，查詢會傳回 Facet 值「Red」(計數為 100) 和「Blue」(計數為 200)，因為「color」鍵現在已從篩選器中排除。由於這個欄位不會影響搜尋結果，因此搜尋結果仍會正確篩選，只傳回「紅色」文件。

最多可輸入 100 個值。否則，系統會傳回 INVALID_ARGUMENT 錯誤。

boolean

啟用這個 facet 的動態位置。如設為 true，系統會自動決定這個側面的位置，以及回應中的所有側面。如果啟用動態 facet，系統會一併排序。如果設為 false，回應中這個 facet 的位置會與要求中的位置相同，且會排在啟用動態位置的 facet 和所有動態 facet 之前。

舉例來說，您可能希望一律在回應中傳回評分層面，但不一定會一律在頂端顯示評分層面。在這種情況下，您可以將 enableDynamicPosition 設為 true，讓系統自動決定回應中評分構面的位置。

再舉一例，假設要求中包含下列構面：

• "rating", enableDynamicPosition = true

• "price"，enableDynamicPosition = false

• 「brands」，enableDynamicPosition = false

此外，您也啟用了動態 facet，這會產生 facet gender。然後，回應中構面最終順序可以是 ("price", "brands", "rating", "gender") 或 ("price", "brands", "gender", "rating")，取決於 API 如何排序「gender」和「rating」構面。不過請注意，「price」和「brands」一律會排在第一和第二位，因為它們的 enableDynamicPosition 為 false。

string

這是必要旗標，Document 物件中支援的文字和數值層面鍵，系統會根據這些鍵計算層面值。分頁鍵須區分大小寫。

object (Interval)

只有在值應分組到間隔時才設定。必須為具有數值的 facet 設定。不得為含有文字值的 facet 設定。間隔數上限為 30。

string

只取得指定受限值的 facet。僅支援文字欄位。舉例來說，假設「類別」有三個值：「動作 > 2022」、「動作 > 2021」和「科幻 > 2022」。如果將「restrictedValues」設為「Action > 2022」，則「category」層面只會包含「Action > 2022」。僅支援文字欄位。最多 10 個。

string

只取得以指定字串前置字元開頭的側欄值。舉例來說，假設「類別」有三個值：「動作 > 2022」、「動作 > 2021」和「科幻 > 2022」。如果將「前置字元」設為「動作」，則「類別」層面只會包含「動作 > 2022」和「動作 > 2021」。僅支援文字欄位。最多 10 個。

string

只取得包含指定字串的側滑選單值。舉例來說，假設「類別」有三個值：「動作 > 2022」、「動作 > 2021」和「科幻 > 2022」。如果將「包含」設為「2022」，則「類別」層面只會包含「動作 > 2022」和「科幻 > 2022」。僅支援文字欄位。最多 10 個。

boolean

如果使用前置字元或包含字元取得分面值時，分面鍵不區分大小寫，則為 True；否則為 False。

string

傳回文件的順序。

允許的值包括：

• 「count desc」，表示依 SearchResponse.Facet.values.count 遞減排序。

• 「value desc」，表示依 SearchResponse.Facet.values.value 遞減排序。僅適用於文字構面。

如未設定，文字值會以自然順序排序；數值間隔則會以 FacetSpec.FacetKey.intervals 指定的順序排序。

number

包含下限。

number

不含下限。

number

包含上限。

number

上限 (不含)。

enum (Condition)

查詢擴充的條件。預設值為 Condition.DISABLED。

boolean

是否要固定未展開的結果。如果將這個欄位設為 true，搜尋結果一律會先顯示未使用擴充功能的產品，再顯示擴充結果。

enum (Mode)

拼字修正取代原始搜尋查詢的模式。預設值為 Mode.AUTO。

object (EmbeddingVector)

用於檢索的嵌入向量。最多只能有 1 個。

string

在結構定義中嵌入欄位路徑。

number

查詢嵌入向量。

enum (FilterExtractionCondition)

篩選器擷取作業的發生條件。伺服器行為預設為 DISABLED。

string

用於位置篩選的欄位名稱，系統會在自然語言搜尋查詢中偵測到地理位置篩選條件。只有在 FilterExtractionCondition 設為 ENABLED 時才有效。

如果設定此欄位，系統會覆寫 ServingConfig.geo_search_query_detection_field_names 中設定的欄位名稱。

enum (ExtractedFilterBehavior)

(選用步驟) 控制如何將擷取的篩選器套用至搜尋。預設行為取決於要求。如果是單一資料儲存庫結構化搜尋，預設值為 HARD_FILTER。如果是多資料存放區搜尋，預設行為為 SOFT_BOOST。系統一律會將位置篩選器套用為硬性篩選器，且 SOFT_BOOST 設定不會影響這類篩選器。只有在 [SearchRequest.natural_language_query_understanding_spec.filter_extraction_condition][] 設為 FilterExtractionCondition.ENABLED 時，才會使用此欄位。

string

(選用步驟) 可用於擷取自然語言篩選條件的欄位許可清單。如果未指定，所有可建立索引的欄位預設都會符合自然語言篩選器擷取條件 (但不保證會使用)。如果 allowedFieldNames 中指定了任何欄位，只有在結構定義中標示為可建立索引，且位於允許清單中的欄位，才能擷取自然語言篩選器。注意：目前不支援多資料存放區搜尋，系統會忽略這項設定。

enum (Condition)

即時搜尋功能應執行的條件。預設值為 Condition.DISABLED。

enum (MatchHighlightingCondition)

應醒目顯示相符項目的條件。

string

如果已設定，搜尋結果會儲存在這個查詢 ID 指定的「回合」。

示例：假設工作階段如下： session { name: ".../sessions/xxx" turns { query { text: "What is foo?" queryId: ".../questions/yyy" } answer: "Foo is ..." } turns { query { text: "How about bar then?" queryId: ".../questions/zzz" } } }

使用者可以透過類似下列要求的形式呼叫 /search API：

session: ".../sessions/xxx" sessionSpec { queryId: ".../questions/zzz" }

接著，API 會儲存搜尋結果，並與最後一輪對話建立關聯。後續的 /answer API 呼叫 (指定工作階段 ID 和查詢 ID) 可以使用儲存的搜尋結果。此外，您也可以使用相同的會期 ID 和查詢 ID，平行呼叫 /search 和 /answer。

integer

要保留的最相關搜尋結果數量。後續的 /answer API 呼叫可使用保存的搜尋結果。

這個欄位與 SearchRequest.ContentSearchSpec.SummarySpec.summary_result_count 中的 summaryResultCount 欄位類似。

文件模式最多 10 個結果，區塊模式最多 50 個結果。

boolean

(選用步驟) 是否要傳回搜尋結果的關聯性分數。分數越高，表示文件與查詢的關聯性越高。

boolean

(選用步驟) 如為 true，語意外掛程式會停用。語意外掛程式包含嵌入和 Jetstream。

boolean

(選用步驟) 如為 true，系統會停用事件重新排序和個人化功能，以盡量提升 KPI 和個人化結果。

boolean

(選用步驟) 如為 true，系統會停用生成式答案外掛程式。生成式答案外掛程式包含自然語言篩選器和簡單答案。

string

(選用步驟) 用於評估的 SampleQuerySet 完整資源名稱，格式為 projects/{project}/locations/{location}/sampleQuerySets/{sampleQuerySet}。

object (TopkMetrics)

各文件的召回率，以及各種 top-k 截斷層級。

召回率是指從所有相關文件中擷取的相關文件比例。

範例 (前 5 項)： * 如果在前 5 項中擷取了 5 份相關文件中的 3 份，則單一 SampleQuery 的 recall@5 = 3/5 = 0.6

object (TopkMetrics)

各個前 k 個截斷層級的文件精確度。

精確度是指擷取的相關文件比例。

範例 (前 5 名)： * 如果單一 SampleQuery 的前 5 名檢索文件中，有 4 份文件與查詢內容相關，則 precision@5 = 4/5 = 0.8

object (TopkMetrics)

每份文件的正規化折減累計增益 (NDCG)，適用於各種前 k 個截斷層級。

NDCG 會評估排名品質，並為排名較高的結果提供較高的關聯性。

範例 (前 3 名)：假設 SampleQuery 擷取了三份文件 (D1、D2、D3)，且二元相關性判斷結果為 1 (相關) 或 0 (不相關)：

擷取結果：[D3 (0)、D1 (1)、D2 (1)] 理想結果：[D1 (1)、D2 (1)、D3 (0)]

計算每個 SampleQuery 的 NDCG@3： * DCG@3：0/log2(1+1) + 1/log2(2+1) + 1/log2(3+1) = 1.13 * 理想 DCG@3：1/log2(1+1) + 1/log2(2+1) + 0/log2(3+1) = 1.63 * NDCG@3：1.13/1.63 = 0.693

object (TopkMetrics)

每個網頁的召回率，以及各種 top-k 截斷層級。

召回率是指系統從所有相關網頁中，擷取的相關網頁比例。

範例 (前 5 名)：* 如果有 3 個相關網頁在前 5 名中擷取，則單一 SampleQuery 的 recall@5 = 3/5 = 0.6

object (TopkMetrics)

每個網頁的正規化折減累計增益 (NDCG)，以及各種前 k 個截斷層級。

NDCG 會評估排名品質，並為排名較高的結果提供較高的關聯性。

範例 (前 3 名)：假設 SampleQuery 擷取了三個網頁 (P1、P2、P3)，且二元相關性判斷結果 (1 代表相關，0 代表不相關) 如下：

已擷取：[P3 (0)、P1 (1)、P2 (1)] 理想：[P1 (1)、P2 (1)、P3 (0)]

計算 SampleQuery 的 NDCG@3： * DCG@3：0/log2(1+1) + 1/log2(2+1) + 1/log2(3+1) = 1.13 * 理想 DCG@3：1/log2(1+1) + 1/log2(2+1) + 0/log2(3+1) = 1.63 * NDCG@3：1.13/1.63 = 0.693

number

最高值。

number

前 3 名的值。

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前 5 個值。

number

前 10 名的值。