Einführung in die allgemeine Suche

Auf dieser Seite werden die Funktionen der Vertex AI Search für allgemeine Apps vorgestellt und aufgeführt. Außerdem finden Sie auf der Seite Links zu den verfügbaren Funktionen, Anleitungen und Checklisten, die Ihnen den Einstieg in Vertex AI Search für allgemeine Apps erleichtern.

Was ist Vertex AI Search für allgemeine Apps?

Vertex AI Search für allgemeine Apps ist eine leistungsstarke Such- und Inhaltssuchmaschine in Google-Qualität, die Sie in Ihre Anwendungen einbinden können, die Websitedaten und andere strukturierte oder unstrukturierte Daten enthalten. Die Suchfunktion geht über die einfache Keyword-Abgleichung hinaus und nutzt KI, um hoch relevante Ergebnisse zu liefern, die Suche und Navigation zu personalisieren und KI-Antworten auf der Grundlage Ihrer Daten zu generieren.

Sie können die allgemeine Suchanwendung für branchenunabhängige Daten verwenden, die auf öffentlichen Websites oder in strukturiertem oder unstrukturiertem Format vorliegen. Darüber hinaus bietet Vertex AI Search weitere branchenspezifische Such- und Empfehlungsanwendungen.

Hauptmerkmale

Die wichtigsten Funktionen von Vertex AI Search:

  • Suche in Google-Qualität:Die Suchexpertise von Google wird genutzt, um die Nutzerabsicht zu verstehen, auch bei komplexen Suchanfragen und Suchanfragen in natürlicher Sprache. Sie kombiniert die Keyword- und die semantische Suche, um die besten Ergebnisse zu liefern.
  • Personalisierte Suche:Bietet personalisierte Ergebnisse ohne eine bestimmte Suchanfrage und einen personalisierten Feed basierend auf dem Kontext und den Navigationsmustern eines Nutzers. Sie eignet sich ideal für die Suche nach personalisierten Kategorieseiten und Startseitenfeeds.
  • Datenquellen:Funktioniert mit den folgenden Datenquellen:
    • Website:Indexieren Sie Ihre öffentlichen Websites und verwenden Sie erweiterte Funktionen wie die Indexanreicherung mit den strukturierten Daten auf Ihren Websites.
    • Strukturierte Daten:Suche in Daten, die in einem definierten Format organisiert sind, z. B. in Datenbanken, JSON-Dateien in Cloud Storage oder BigQuery-Tabellen, z. B. Hotelkataloge, Immobilienangebote und Restaurantverzeichnisse.
    • Unstrukturierte Daten:Sie können in Dokumenten wie PDFs, HTML-Dateien und TXT-Dateien oder Bilddateien wie JPEG- und PNG-Dateien suchen, die in Cloud Storage oder BigQuery gespeichert sind.
    • Kombinierte Suche:Suche in mehreren Datenspeichern, in denen Daten aus den oben genannten Datenquellen zusammengeführt werden. Sie können beispielsweise eine Suchanwendung erstellen und mit einem Website- und einem Dokumentendatenspeicher verbinden. So können Nutzer alle Ihre Inhalte gleichzeitig durchsuchen.
  • Generierung von KI-Antworten auf der Grundlage von Daten:Generiert KI-Antworten auf der Grundlage Ihrer Daten mit Zitaten aus den Quelldokumenten. Sie können auch weitere Fragen stellen und ähnliche Suchanfragen stellen.
  • Personalisierung:Verbessert die Ergebnisse und das Ranking im Laufe der Zeit, indem anhand von Nutzerinteraktionen, die in Nutzerereignissen erfasst werden, wie Klicks und Conversions gelernt wird.
  • Anpassung:Es gibt mehrere Möglichkeiten, die Suche und die Navigation an die Anforderungen Ihres Unternehmens anzupassen und zu konfigurieren.

Übersicht

Das folgende Diagramm zeigt die wichtigsten Komponenten der generischen Suche und wie sie zusammenwirken:

Hauptkomponenten der generischen benutzerdefinierten Suche
Abbildung 1. Die verschiedenen Komponenten der generischen Suche

Die Komponenten von Vertex AI Search für die allgemeine Suche können so erklärt werden:

  • Datenspeicher: Ihre Inhalte aus verschiedenen Datenquellen werden in einem Vertex AI Search-Datenspeicher gespeichert. Die Quelldaten können öffentliche Websitedaten oder strukturierte und unstrukturierte Daten sein.
  • Datenverarbeitung und -indexierung: Vertex AI Search versteht und indexiert Ihre Daten und erstellt eine suchbare und abrufbare Darstellung. Dazu gehören:
    • Keyword-Extraktion: Hier werden wichtige Begriffe identifiziert und generiert, die zum Abrufen der richtigen Informationen erforderlich sind.
    • Semantisches Verständnis mithilfe von Einbettungen:Es werden Vektoreinbettungen erstellt, um die Bedeutung des Inhalts zu erfassen.
    • Metadatenverarbeitung:Ihre Dokumente werden anhand der strukturierten Daten oder Metadaten des Dokuments verarbeitet. Beispiel: Standort in einem Hotelkatalog, Änderungs- oder Erstellungsdatum in den Metadaten einer Webseite.
    • Erweitertes Dokument-Parsing:Hier wird die Dokumentstruktur erkannt und erweiterte Informationen wie Tabellen, Bilder und Grafiken werden mithilfe von OCR oder Layout-Parsing kommentiert.
  • Suchanwendung: Die allgemeine Suche basiert auf einer Suchanwendung, die eine Verbindung zu einem oder mehreren Datenspeichern herstellt, die Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführen. Bei der zusammengeführten Suche werden die Daten über Connectors aufgenommen. Sie konfigurieren das Such- und Browserverhalten auf App-Ebene.
  • Nutzerabfrage: Die Eingabe eines Nutzers, mit der Informationen aus Ihrer App abgerufen werden sollen. Es gibt zwei Arten von Nutzerabfragen:
    • Suchanfrage: Der Nutzer gibt eine gezielte Suchanfrage mit Text oder Bildern ein. Die Textsuche basiert auf der automatischen Vervollständigung.
    • Navigationsabfrage oder -suche: Eine explorative Suche, bei der ohne bestimmte Suchanfrage personalisierte, relevante Inhalte präsentiert werden. Sie basiert auf den bisherigen Aktivitäten des Nutzers und anderen Signalen wie der aktuellen Kategorieseite und dem Standort.
  • Abruf und Ranking:Das Abrufen und Ranking von Ergebnissen umfasst mehrere Unterkomponenten:
    • Suchanfrage verstehen:Vertex AI Search analysiert eine Suchanfrage anhand der folgenden Elemente:
      • Natural Language Processing: Hiermit wird die Absicht ermittelt.
      • Filter mit Natural Language Understanding:Orte aus Suchanfragen in natürlicher Sprache werden in Geokoordinaten und die Bedingungen in Suchanfragen in natürlicher Sprache in Filter umgewandelt.
      • Knowledge Graph:Hiermit können Sie Begriffe eindeutig identifizieren und die Suche erweitern.
      • Optionale Funktionen:Dazu gehören Rechtschreibkorrektur, Synonyme und Umformulierung von Suchanfragen.
    • Abruf:Vertex AI Search ermittelt die relevantesten Dokumente oder Chunks anhand der folgenden Methoden:
      • Keyword-Option für die Suche:Konventionelle Suche, die auf Begriffen basiert.
      • Semantische Suche: Mithilfe von Einbettungen werden inhaltlich ähnliche Inhalte gefunden.
      • Filtern:Sie können alle von Ihnen konfigurierten Filter anwenden, z. B. Datum, Kategorie oder Relevanzbewertung.
    • Ranking:In Vertex AI Search werden die Ergebnisse anhand der folgenden Faktoren bewertet:
      • Relevanz: Eine Kombination aus Keyword- und semantischem Abgleich bei der Suche.
      • Websignale für die Websitesuche:Faktoren wie Seitenqualität und Beliebtheit.
      • Boosting und Burying:Mit Ihren benutzerdefinierten Regeln können Sie bestimmte Ergebnisse hervorheben oder herabstufen.
      • Personalisierung: Lernen aus Nutzerinteraktionen. Dies ist optional, wird aber dringend empfohlen.
      • Sortierung:Anwenden von Sortieranweisungen, z. B. nach Datum.
  • Ergebnisse und Antwortgenerierung:
    • Suchergebnisse:Es wird eine sortierte Liste relevanter Dokumente oder Snippets mit optionalen Funktionen wie Antworten und Segmenten aus dem Text zurückgegeben. Die bereitgestellten Ergebnisse können mithilfe von Bereitstellungssteuerungen konfiguriert werden. Sie können die Suchergebnisse auch optimieren.
    • Antwortgenerierung:Anhand der relevantesten Ergebnisse wird eine kurze, zusammenfassende Antwort mit Quellenangaben generiert. Dabei werden erweiterte LLM-Funktionen verwendet.
    • Personalisierte Suche:Es werden personalisierte Dokumente mit der höchsten prognostizierten Wahrscheinlichkeit für eine Interaktion oder Conversion zurückgegeben. Für diese Vorhersage wird ein erweitertes Modell verwendet, das aus Nutzerinteraktionen lernt.
  • Nutzerereignisse:Ein Tracker für Nutzerinteraktionen wie Klicks und Aufrufe, mit dem Vertex AI Search die Suche und Personalisierung lernen und verbessern kann. Nutzerereignisse helfen Ihnen, Ihre geschäftlichen KPIs wie Interaktionen, Conversions und Umsatz zu optimieren.

Wichtige Funktionen und Konfigurationen

Für Ihre allgemeinen Such-Apps sind die folgenden Funktionen und Konfigurationen verfügbar. In jeder Phase können Sie diese Einstellungen anpassen, um Ihren Nutzern die besten Ergebnisse zu präsentieren.

Hauptkomponenten der generischen benutzerdefinierten Suche
Abbildung 2. Wichtige Funktionen und Konfigurationen in der allgemeinen Suche

Hier sind die verfügbaren Konfigurationen:

Nächste Schritte