Introduzione alla ricerca generica

Questa pagina illustra e elenca le funzionalità di Vertex AI Search per le app generiche. La pagina fornisce anche link alle funzionalità, ai tutorial e alle checklist disponibili per iniziare a utilizzare Vertex AI Search per le app generiche.

Che cos'è Vertex AI Search per le app generiche?

Vertex AI Search per app generiche è un potente motore di ricerca e scoperta di contenuti di qualità Google che puoi integrare nelle tue applicazioni contenenti dati dei siti web e altri dati strutturati o non strutturati. La funzionalità di ricerca va oltre la semplice corrispondenza delle parole chiave e utilizza l'IA per fornire risultati altamente pertinenti, offrire esperienze di navigazione e ricerca personalizzate e generare risposte basate sull'IA in base ai tuoi dati.

Puoi utilizzare l'app di ricerca generica per i dati indipendenti dal verticale che si trovano su siti web pubblici o in formato strutturato o non strutturato. Inoltre, Vertex AI Search offre altre app di ricerca e consigli specifiche per verticali.

Funzionalità chiave

Le funzionalità chiave di Vertex AI Search sono le seguenti:

  • Ricerca di alta qualità:sfrutta l'esperienza di Google nella ricerca per comprendere l'intenzione dell'utente, anche con query complesse e in linguaggio naturale. Combina la ricerca per parole chiave e la ricerca semantica per fornire i risultati migliori.
  • Navigazione personalizzata:fornisce risultati personalizzati senza una query di ricerca specifica e un feed personalizzato in base al contesto e ai pattern di navigazione di un utente. È ideale per le esperienze di scoperta per visualizzare pagine delle categorie e feed della home page personalizzati.
  • Origini dati:funziona con la seguente varietà di origini dati:
    • Sito web: indicizza i tuoi siti web pubblici e utilizza funzionalità avanzate, come l'arricchimento dell'indice con i dati strutturati nei tuoi siti web.
    • Dati strutturati: esegui ricerche nei dati organizzati in un formato definito, ad esempio database, file JSON in Cloud Storage o tabelle BigQuery, ad esempio cataloghi di hotel, annunci immobiliari e directory di ristoranti.
    • Dati non strutturati: esegui ricerche in documenti come PDF, file HTML e file TXT o file immagine come JPEG e PNG archiviati in Cloud Storage o BigQuery.
    • Ricerca combinata:esegui ricerche in più datastore che combinano i dati delle origini dati sopra menzionate. Ad esempio, puoi creare un'app di ricerca e collegarla a un datastore di siti web e a un datastore di documenti. In questo modo, gli utenti possono eseguire ricerche in tutti i tuoi contenuti contemporaneamente.
  • Generare risposte basate sull'IA: genera risposte basate sull'IA basate sui tuoi dati, con citazioni ai documenti di origine. Puoi anche porre domande di follow-up e query correlate.
  • Personalizzazione:migliora i risultati e il ranking nel tempo apprendendo dalle interazioni degli utenti acquisite negli eventi utente, come clic e conversioni.
  • Personalizzazione:offre diversi modi per ottimizzare e configurare l'esperienza di ricerca e navigazione in base alle esigenze della tua attività.

Panoramica

Il seguente diagramma mostra i componenti chiave della ricerca generica e come interagiscono tra loro:

Componenti chiave della ricerca personalizzata generica
Figura 1. Componenti diversi della ricerca generica

I componenti di Vertex AI Search per la ricerca generica possono essere esplicati come segue:

  • Data store: i tuoi contenuti provenienti da diverse origini dati vengono archiviati in un data store di Vertex AI Search. I dati di origine possono essere dati di siti web pubblici o dati strutturati e non strutturati.
  • Elaborazione e indicizzazione dei dati: Vertex AI Search comprende e indicizza i tuoi dati, creando una rappresentazione ricercabile e recuperabile. Ad esempio:
    • Estrazione di parole chiave: identifica e genera i termini importanti necessari per recuperare le informazioni corrette.
    • Comprensione semantica mediante incorporamenti:crea incorporamenti vettoriali per captare il significato dei contenuti.
    • Elaborazione dei metadati: elabora i documenti utilizzando i dati strutturati o i metadati del documento. Ad esempio, la posizione in un catalogo di hotel, le date di modifica o creazione nei metadati di una pagina web.
    • Analisi avanzata dei documenti:comprende la struttura del documento e annota informazioni avanzate, come tabelle, immagini e grafici, utilizzando l'OCR o l'analisi del layout.
  • App di ricerca: al centro della ricerca generica c'è un'app di ricerca, che si connette a uno o più datastore che raccolgono i dati da diverse origini. Per la ricerca combinata, i dati vengono importati tramite connettori. Puoi configurare il comportamento di ricerca e navigazione a livello di app.
  • Query utente: l'input di un utente finalizzato al recupero di informazioni dalla tua app, che può essere di due tipi:
    • Query di ricerca: l'utente inserisce una query di ricerca mirata utilizzando testo o immagini. La ricerca di testo è basata sul completamento automatico.
    • Query di navigazione o navigazione: una ricerca esplorativa per fornire contenuti pertinenti personalizzati senza una query specifica. Si basa sull'attività passata dell'utente e su altri indicatori, come la pagina della categoria e la posizione corrente.
  • Ricerca e ranking:esistono diversi componenti secondari per il recupero e il ranking dei risultati:
    • Comprensione delle query per la ricerca: Vertex AI Search analizza una query di ricerca utilizzando quanto segue:
      • Elaborazione del linguaggio naturale:per comprendere l'intenzione.
      • Filtri con comprensione del linguaggio naturale:traduce le località dalle query in linguaggio naturale in coordinate geografiche e le condizioni nelle query in linguaggio naturale in filtri.
      • Knowledge Graph:per eliminare le ambiguità dei termini ed espandere la ricerca.
      • Funzionalità facoltative:include la correzione ortografica, i sinonimi e la riformulazione delle query.
    • Riempimento: Vertex AI Search trova i documenti o i chunk più pertinenti in base ai seguenti metodi:
      • Corrispondenza delle parole chiave per la rete di ricerca:ricerca convenzionale basata sui termini.
      • Ricerca semantica: utilizzo degli incorporamenti per trovare contenuti concettualmente simili.
      • Filtro:applicazione di eventuali filtri configurati, ad esempio data, categoria o punteggio di pertinenza.
    • Ranking: Vertex AI Search assegna un ranking ai risultati in base ai seguenti fattori:
      • Pertinenza:una combinazione di corrispondenza delle parole chiave e semantica durante la ricerca.
      • Indicatori web per la ricerca di siti web: fattori come la qualità e la popolarità delle pagine.
      • Miglioramento e occultamento:le tue regole personalizzate per promuovere o retrocedere determinati risultati.
      • Personalizzazione: apprendere dalle interazioni degli utenti. Questa operazione è facoltativa, ma vivamente consigliata.
      • Ordinamento: applicazione di istruzioni di ordinamento, ad esempio per data.
  • Generare risultati e risposte:
    • Risultati di ricerca: viene restituito un elenco classificato di documenti o chunk pertinenti con funzionalità facoltative, come snippet, risposte estrattive e segmenti estrattivi. I risultati pubblicati possono essere configurati con l'aiuto dei controlli di pubblicazione. Puoi anche ottimizzare i risultati di ricerca.
    • Generare risposte: viene generata una risposta concisa e sintetica in base ai risultati principali e pertinenti, con citazioni. Vengono utilizzate funzionalità LLM avanzate.
    • Ricerca personalizzata:viene restituito un insieme personalizzato di documenti con la probabilità prevista più elevata di coinvolgimento o conversione. Questa predizione utilizza un modello avanzato che apprende dalle interazioni degli utenti.
  • Eventi utente:un tracker per le interazioni degli utenti, come clic e visualizzazioni, che aiuta Vertex AI Search a imparare e migliorare la ricerca e la personalizzazione. Gli eventi utente consentono di ottimizzare i KPI della tua attività, tra cui coinvolgimento, conversioni ed entrate.

Funzionalità e configurazioni principali

Per le tue app di ricerca generica sono disponibili le seguenti funzionalità e configurazioni. In ogni fase puoi personalizzare queste impostazioni per offrire ai tuoi utenti i risultati migliori.

Componenti chiave della ricerca personalizzata generica
Figura 2. Funzionalità e configurazioni principali nella ricerca generica

Per maggiori dettagli, ecco le configurazioni disponibili:

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