Présentation de la recherche générique

Cette page présente et liste les fonctionnalités de la recherche Vertex AI pour les applications génériques. Cette page fournit également des liens vers les fonctionnalités, les tutoriels et les checklists disponibles pour vous aider à vous lancer avec Vertex AI Search pour les applications génériques.

Qu'est-ce que Vertex AI Search pour les applications génériques ?

Vertex AI Search pour les applications génériques est un puissant moteur de recherche et de découverte de contenu de qualité Google que vous pouvez intégrer à vos applications contenant des données de site Web et d'autres données structurées ou non structurées. La fonctionnalité de recherche va au-delà de la simple identification de mots clés en commun et utilise l'IA pour fournir des résultats très pertinents, des expériences de navigation et de recherche personnalisées, et générer des réponses basées sur vos données.

Vous pouvez utiliser une application de recherche générique pour les données indépendantes des secteurs qui se trouvent sur des sites Web publics ou qui sont au format structuré ou non structuré. De plus, Vertex AI Search propose d'autres applications de recherche et de recommandations spécifiques à chaque secteur.

Capacités clés

Voici les principales fonctionnalités de Vertex AI Search:

  • Recherche de haute qualité:exploite l'expertise de Google en matière de recherche pour comprendre l'intention de l'utilisateur, même avec des requêtes complexes et en langage naturel. Elle combine la recherche par mots clés et la recherche sémantique pour fournir les meilleurs résultats.
  • Parcours personnalisé:fournit des résultats personnalisés sans requête de recherche spécifique et un flux personnalisé en fonction du contexte et des habitudes de navigation de l'utilisateur. Il est idéal pour les expériences de découverte afin d'afficher des pages de catégorie et des flux d'accueil personnalisés.
  • Sources de données:fonctionne avec les différentes sources de données suivantes :
    • Site Web:indexez vos sites Web publics et utilisez des fonctionnalités avancées, telles que l'enrichissement de l'index avec les données structurées de vos sites Web.
    • Données structurées:recherchez des données organisées dans un format défini, comme des bases de données, des fichiers JSON dans Cloud Storage ou des tables BigQuery (par exemple, des catalogues d'hôtels, des annonces immobilières et des annuaires de restaurants).
    • Données non structurées:recherchez des documents tels que des PDF, des fichiers HTML et des fichiers TXT, ou des fichiers image tels que des fichiers JPEG et PNG stockés dans Cloud Storage ou BigQuery.
    • Recherche combinée:recherche dans plusieurs data stores qui combinent les données des sources de données mentionnées ci-dessus. Par exemple, vous pouvez créer une application de recherche et l'associer à un datastore de site Web et à un datastore de documents. Vos utilisateurs peuvent ainsi effectuer une recherche dans l'ensemble de vos contenus en même temps.
  • Génération de réponses basées sur l'IA:génère des réponses basées sur l'IA ancrées dans vos données, avec des citations des documents sources. Vous pouvez également poser des questions complémentaires et des requêtes associées.
  • Personnalisation:améliore les résultats et le classement au fil du temps en apprenant des interactions utilisateur capturées dans les événements utilisateur, tels que les clics et les conversions.
  • Personnalisation:propose plusieurs façons d'ajuster et de configurer l'expérience de recherche et de navigation en fonction des besoins de votre entreprise.

Présentation

Le schéma suivant montre les principaux composants de la recherche générique et leur fonctionnement:

principaux composants de la recherche personnalisée générique ;
Figure 1. Différents composants de la recherche générique

Les composants de Vertex AI Search pour la recherche générique peuvent être expliqués comme suit:

  • Data store (datastore) : votre contenu provenant de différentes sources de données est stocké dans un datastore Vertex AI Search. Les données sources peuvent être des données de site Web public ou des données structurées et non structurées.
  • Traitement et indexation des données: Vertex AI Search comprend et indexe vos données, créant une représentation consultable et récupérable. Il effectue également les actions suivantes :
    • Extraction de mots clés:identifie et génère les termes importants nécessaires pour récupérer les informations correctes.
    • Comprehension sémantique à l'aide d'embeddings:crée des embeddings vectoriels pour capturer la signification du contenu.
    • Traitement des métadonnées:traite vos documents à l'aide des données structurées ou des métadonnées du document. Par exemple, l'emplacement dans un catalogue d'hôtels, les dates de modification ou de création dans les métadonnées d'une page Web.
    • Analyse avancée des documents:comprend la structure des documents et annoté des informations avancées, telles que des tableaux, des images et des graphiques, à l'aide de l'OCR ou de l'analyse de mise en page.
  • Application de recherche: au cœur de la recherche générique se trouve une application de recherche, qui se connecte à un ou plusieurs datastores qui apportent des données provenant de différentes sources. Pour la recherche combinée, les données sont ingérées via des connecteurs. Vous configurez le comportement de recherche et de navigation au niveau de l'application.
  • Requête utilisateur: entrée d'un utilisateur destinée à récupérer des informations dans votre application. Elle peut être de deux types :
    • Requête de recherche: l'utilisateur saisit une requête de recherche ciblée à l'aide de texte ou d'images. La recherche textuelle est basée sur la saisie semi-automatique.
    • Requête de navigation ou navigation: recherche exploratoire permettant de diffuser des contenus pertinents et personnalisés sans requête spécifique. Il est basé sur l'activité passée de l'utilisateur et sur d'autres signaux, tels que la page de catégorie actuelle et la position.
  • Récupération et classement:la récupération et le classement des résultats comportent plusieurs sous-composants :
    • Compréhension des requêtes pour la recherche:Vertex AI Search analyse une requête de recherche à l'aide des éléments suivants :
      • Traitement du langage naturel:permet de comprendre l'intention.
      • Filtres avec la compréhension du langage naturel:traduit les lieux des requêtes en langage naturel en coordonnées géographiques et les conditions des requêtes en langage naturel en filtres.
      • Knowledge Graph:permet de clarifier les termes et d'élargir la recherche.
      • Fonctionnalités facultatives:inclut la correction orthographique, les synonymes et la reformulation de requêtes.
    • Récupération:Vertex AI Search trouve les documents ou les segments les plus pertinents en fonction des méthodes suivantes :
      • Correspondance de mots clés pour la recherche:recherche classique basée sur des termes.
      • Recherche sémantique:utilisation d'embeddings pour trouver du contenu conceptuellement similaire.
      • Filtrage:application des filtres que vous avez configurés (par exemple, date, catégorie ou score de pertinence).
    • Classement:Vertex AI Search classe les résultats en fonction des facteurs suivants :
      • Pertinence:combinaison de la correspondance de mots clés et de la correspondance sémantique lors de la recherche.
      • Signaux Web pour la recherche sur un site Web:facteurs tels que la qualité et la popularité des pages.
      • Remonter et redescendre:vos règles personnalisées pour mettre en avant ou rétrograder certains résultats.
      • Personnalisation:apprendre des interactions des utilisateurs. Cette étape est facultative, mais vivement recommandée.
      • Tri:application d'instructions de tri, par exemple par date.
  • Résultats et génération de réponses:
    • Résultats de recherche:une liste classée de documents ou de segments pertinents est renvoyée avec des fonctionnalités facultatives, telles que des extraits, des réponses extractives et des segments extractifs. Les résultats diffusés peuvent être configurés à l'aide des commandes de diffusion. Vous pouvez également affiner les résultats de recherche.
    • Génération de réponses:une réponse concise et synthétique est générée en fonction des résultats les plus pertinents et les plus pertinents, avec des citations. Cela utilise des fonctionnalités LLM avancées.
    • Parcours personnalisé:un ensemble personnalisé de documents ayant la probabilité d'engagement ou de conversion la plus élevée est renvoyé. Cette prédiction utilise un modèle avancé qui apprend des interactions des utilisateurs.
  • Événements utilisateur:outil de suivi des interactions des utilisateurs, comme les clics et les vues, qui aide Vertex AI Search à apprendre et à améliorer la recherche et la personnalisation. Les événements utilisateur vous aident à optimiser vos KPI commerciaux, y compris l'engagement, les conversions et les revenus.

Principales fonctionnalités et configurations

Les fonctionnalités et configurations suivantes sont disponibles pour vos applications de recherche génériques. À chaque étape, vous pouvez personnaliser ces paramètres pour offrir les meilleurs résultats à vos utilisateurs.

principaux composants de la recherche personnalisée générique ;
Figure 2. Principales fonctionnalités et configurations de la recherche générique

Pour en savoir plus, voici les configurations disponibles:

Étape suivante