Esta página apresenta e lista os recursos da Pesquisa da Vertex AI para apps genéricos. A página também fornece links para os recursos, tutoriais e listas de verificação disponíveis para você começar a usar a Vertex AI Search para apps genéricos.
O que é a Vertex AI para Pesquisa em apps genéricos?
A Vertex AI para Pesquisa em apps genéricos é um mecanismo de descoberta de conteúdo e pesquisa com a qualidade do Google que pode ser integrado aos seus aplicativos que contêm dados de sites e outros dados estruturados ou não estruturados. O recurso de pesquisa vai além da correspondência básica de palavras-chave e usa a IA para oferecer resultados altamente relevantes, fornecer experiências de navegação e pesquisa personalizadas e gerar respostas de IA com base nos seus dados.
É possível usar o app de pesquisa genérica para dados não específicos da vertical em sites públicos ou em formato estruturado ou não estruturado. Além disso, a Vertex AI para Pesquisa oferece outros apps de pesquisa e recomendações específicos para setores.
- Para saber mais sobre dados de mídia, consulte Introdução à pesquisa e recomendações de mídia.
- Para informações sobre dados de comércio e varejo, consulte Vertex AI para Pesquisa de comércio.
- Para informações sobre dados de saúde, consulte Lista de verificação de pesquisa de saúde.
Principais recursos
Os principais recursos da Vertex AI para Pesquisa são os seguintes:
- Pesquisa de alta qualidade:aproveita a experiência do Google em pesquisa para entender a intenção do usuário, mesmo com consultas complexas e de linguagem natural. Ela combina pesquisa semântica e por palavra-chave para oferecer os melhores resultados.
- Navegação personalizada:fornece resultados personalizados sem uma consulta de pesquisa específica e um feed personalizado com base no contexto e nos padrões de navegação do usuário. É ideal para experiências de descoberta para visualizar páginas de categoria e feeds iniciais personalizados.
- Fontes de dados:funciona com as seguintes fontes de dados:
- Site:indexe seus sites públicos e use recursos avançados, como o enriquecimento de índices com os dados estruturados nos seus sites.
- Dados estruturados:pesquise dados organizados em um formato definido, como bancos de dados, arquivos JSON no Cloud Storage ou tabelas do BigQuery, por exemplo, catálogos de hotéis, listagens de imóveis e diretórios de restaurantes.
- Dados não estruturados:pesquise em documentos como PDFs, arquivos HTML e TXT ou arquivos de imagem como JPEG e PNG armazenados no Cloud Storage ou no BigQuery.
- Pesquisa combinada:pesquise em vários repositórios de dados que combinam dados das fontes de dados mencionadas acima. Por exemplo, é possível criar um app de pesquisa e conectá-lo a um repositório de dados de um site e a um repositório de documentos. Isso permite que os usuários pesquisem todo o conteúdo de uma vez.
- Geração de respostas de IA com base em dados:gera respostas de IA com base nos seus dados, com citações dos documentos de origem. Também é possível fazer perguntas complementares e consultas relacionadas.
- Personalização:melhora os resultados e a classificação ao longo do tempo aprendendo com as interações do usuário capturadas em eventos do usuário, como cliques e conversões.
- Personalização:oferece várias maneiras de ajustar e configurar a experiência de pesquisa e navegação de acordo com as necessidades da sua empresa.
Visão geral
O diagrama a seguir mostra os principais componentes da pesquisa genérica e como eles funcionam juntos:
Os componentes da Vertex AI para pesquisa genérica podem ser explicados da seguinte maneira:
- Repositório de dados: o conteúdo de diferentes fontes é armazenado em um repositório de dados da Vertex AI para Pesquisa. Os dados de origem podem ser dados de sites públicos ou dados estruturados e não estruturados.
- Processamento e indexação de dados: a Vertex AI para Pesquisa entende e
indexa seus dados, criando uma representação pesquisável e recuperável. Isso
inclui o seguinte:
- Extração de palavras-chave:identifica e gera termos importantes necessários para recuperar as informações corretas.
- Compreensão semântica usando embeddings:cria embeddings de vetor para capturar o significado do conteúdo.
- Processamento de metadados:processa seus documentos usando os dados estruturados ou os metadados do documento. Por exemplo, localização em um catálogo de hotéis, datas de modificação ou criação nos metadados de uma página da Web.
- Análise avançada de documentos:entende a estrutura do documento e faz anotações de informações avançadas, como tabelas, imagens e gráficos, usando OCR ou análise de layout.
- App de pesquisa: a pesquisa genérica é composta por um app de pesquisa, que se conecta a um ou mais repositórios de dados que trazem dados de diferentes fontes. Na pesquisa combinada, os dados são ingeridos por conectores. Você configura o comportamento de pesquisa e navegação no nível do app.
- Consulta do usuário: a entrada de um usuário com a finalidade de extrair informações do
seu app, que pode ser de dois tipos:
- Consulta de pesquisa: o usuário insere uma consulta de pesquisa segmentada usando texto ou imagens. A pesquisa textual é feita com o preenchimento automático.
- Consulta ou navegação: uma pesquisa exploratória para fornecer conteúdo relevante personalizado sem uma consulta específica. Ele é baseado na atividade anterior do usuário e em outros indicadores, como a página de categoria atual e a localização.
- Busca e classificação:há vários subcomponentes para a busca e
a classificação dos resultados:
- Entendimento de consultas para pesquisa:a Vertex AI para Pesquisa analisa uma consulta de pesquisa usando o seguinte:
- Processamento de linguagem natural:para entender a intenção.
- Filtros com compreensão de linguagem natural:traduz locais de consultas de linguagem natural em coordenadas geográficas e as condições em consultas de linguagem natural em filtros.
- Mapa de informações:para eliminar a ambiguidade de termos e ampliar a pesquisa.
- Recursos opcionais:incluem correção ortográfica, sinônimos e reformulação de consultas.
- Remoção:a Vertex AI Search encontra os documentos ou
fragmentos mais relevantes com base nos seguintes métodos:
- Correspondência de palavras-chave para pesquisa:pesquisa convencional com base em termos.
- Pesquisa semântica:usar embeddings para encontrar conteúdo conceitualmente semelhante.
- Filtragem:aplicar os filtros que você configurou, por exemplo, data, categoria ou pontuação de relevância.
- Classificação:a Vertex AI Search classifica os resultados com base nos
seguintes fatores:
- Relevância:uma combinação de correspondência de palavras-chave e semântica durante a pesquisa.
- Indicadores da Web para pesquisa no site:fatores como qualidade e popularidade da página.
- Intensificação e encerramento:suas regras personalizadas para promover ou rebaixar determinados resultados.
- Personalização:aprender com as interações do usuário. Isso é opcional, mas altamente recomendado.
- Ordenação:aplicação de instruções de ordenação, por exemplo, por data.
- Entendimento de consultas para pesquisa:a Vertex AI para Pesquisa analisa uma consulta de pesquisa usando o seguinte:
- Geração de resultados e respostas:
- Resultados da pesquisa:uma lista classificada de documentos ou partes relevantes é retornada com recursos opcionais, como snippets, respostas extraídas e segmentos extraídos. Os resultados que são veiculados podem ser configurados com a ajuda dos controles de veiculação. Você também pode ajustar os resultados da pesquisa.
- Geração de respostas:uma resposta concisa e sintetizada é gerada com base nos resultados principais e relevantes, com citações. Ele usa recursos avançados de LLM.
- Navegação personalizada:um conjunto personalizado de documentos com a maior probabilidade prevista de engajamento ou conversão é retornado. Essa previsão usa um modelo avançado que aprende com as interações do usuário.
- Eventos do usuário:um rastreador de interações do usuário, como cliques e visualizações, que ajuda a Vertex AI Search a aprender e melhorar a pesquisa e a personalização. Os eventos do usuário ajudam a otimizar os KPIs da sua empresa, incluindo engajamento, conversão e receita.
Principais recursos e configurações
Os recursos e configurações a seguir estão disponíveis para seus apps de pesquisa genéricos. Em cada etapa, é possível personalizar essas configurações para oferecer os melhores resultados aos usuários.
Confira as configurações disponíveis:
- Preparação de dados:
- Esquema de dados estruturados: defina a estrutura dos dados com nomes e tipos de campos. Você pode fornecer seu próprio esquema ou permitir que a Vertex AI para Pesquisa o detecte automaticamente. Para mais informações, consulte Fornecer ou detectar automaticamente um esquema.
- Metadados: adicione metadados aos seus documentos estruturados ou não estruturados e páginas da Web para melhorar a pesquisa e ativar a filtragem. Para mais informações, consulte os seguintes links:
- Fragmentação: divida os documentos em partes menores para melhorar a relevância e o processamento de LLM. Para mais informações, consulte Analisar e dividir documentos em partes.
- Análise: use uma das opções a seguir para extrair texto, imagens e outras anotações:
- Parâmetro digital para extrair texto legível por máquina.
- Processador OCR para PDFs para extrair texto de PDFs ou imagens digitalizados.
- Analisador de layout para detectar a estrutura do documento e anotar imagens e gráficos para melhor segmentação e compreensão do documento, o que é necessário para documentos complexos e aplicativos RAG.
- Embeddings personalizados: faça upload dos seus próprios embeddings de vetor preparados. Para mais informações, consulte Usar embeddings personalizados.
- Configuração de pesquisa e navegação:
- Configurações de campo: controle como os campos são configurados para pesquisa e geração de respostas, como pesquisável, recuperável ou indexável. Para mais informações, consulte Configurar as configurações de campo.
- Preenchimento automático: ofereça sugestões de consulta conforme os usuários digitam. Para mais informações, consulte Configurar o preenchimento automático.
- Controles de exibição: crie regras para modificar o comportamento da pesquisa. Para mais
informações, consulte
Configurar controles de exibição para a pesquisa.
- Boost/bury: promove ou rebaixa resultados específicos com base em filtros.
- Filtro: remova resultados com base nos filtros.
- Sinônimos: trate determinados termos como equivalentes.
- Redirecionamento: envie os usuários para um URL específico para determinadas consultas.
- Controles de promoção: promova resultados dentro e fora do seu repositório de dados da Vertex AI para Pesquisa.
- Ajuste da pesquisa (pré-lançamento): treine o modelo com base em pares de extração de texto e consulta. Para mais informações, consulte Melhorar os resultados da pesquisa com a otimização de pesquisa.
- Configurações específicas do site:
- Indexação avançada: para mais detalhes, consulte Ativar a indexação avançada de sites.
- Atualizar páginas da Web: é possível atualizar documentos no seu site regularmente usando a atualização automática ou manual ou optar pela atualização baseada no sitemap.
- Recuperação: configure os seguintes métodos de recuperação:
- Classificação: intensifique ou oculte os resultados recuperados, ordene os resultados da pesquisa na Web ou ordene os resultados das lojas de dados estruturados.
- Resultados da pesquisa: use a Pesquisa da Vertex AI para fazer o seguinte:
- Receber respostas e acompanhamentos.
- Pesquisar com acompanhamentos.
- Acessar resumos de pesquisa.
- Receber snippets e conteúdo extrativo.
- Gerar respostas embasadas com RAG.
- Gerar uma experiência de navegação personalizada que exige eventos do usuário
- Eventos do usuário: registre interações do usuário, como cliques e visualizações, para melhorar a pesquisa e a personalização. Para mais informações, consulte Sobre os eventos do usuário.
A seguir
- Começar a usar a pesquisa genérica.
- Siga a lista de verificação de pesquisa genérica e a lista de verificação de pesquisa de sites para configurar seu próprio app de pesquisa genérica com todas as configurações.