您可以在搜索请求中指定提升条件，以在搜索结果中提升或降低特定文档的排名。当文档满足指定条件时，系统会对其应用提升值，并相应地对结果进行排序。您还可以指定自定义数值和时间戳值，以便根据热门程度和新鲜度等参数对结果进行排序。
搜索请求中的提升规范不同于附加到广告投放配置的提升控制。boostSpec 字段中的提升规范会替换广告投放配置的 boostAction 字段中定义的提升控制。如需详细了解提升控件，请参阅提升控件简介。
本页介绍了以下类型的增强规范：
您可以将这些提升规范应用于查询包含结构化数据、非结构化数据和网站数据的媒体搜索应用和自定义搜索应用。这些规范不适用于医疗保健搜索应用。
使用固定条件的提升
如需根据结果是否满足某个条件，将其提升固定幅度，请执行以下操作：
发送
servingConfigs.search请求时，在boostSpec字段中指定提升规范。{ "boostSpec": { "conditionBoostSpecs": { "condition": "BOOST_CONDITION", "boost": BOOST_VALUE } } }该规范包含以下参数：
BOOST_CONDITION：一个文本过滤表达式，用于选择要应用该增强功能的文档。过滤条件的求值结果必须为布尔值。BOOST_VALUE：[-1,1] 范围内的浮点数。当该值为负时，相应结果会被降级（在结果中显示在更低的位置）。当该值为正时，系统会提升结果的排名（即在搜索结果中显示在更高的位置）。
用例示例
假设您的数据存储区包含有关酒店及其星级的数据。您想提升星级不低于 3 星的酒店的曝光度。星级显示在 star_rating 数字字段中。您可以在 boostSpec 中将 condition 指定为 star_rating >= 3.0，并将提升值设为 0.7，以便将 star_rating 为 3.0 或更高的所有酒店的排名提升相同的幅度。
{
"boostSpec": {
"conditionBoostSpecs": {
"condition": "star_rating>=3.0",
"boost": 0.7
}
}
}
使用自定义数值属性提升效果
您可以通过指定控制点及其对应的提升值，以分段线性的方式根据自定义数值属性提升结果。
如需使用自定义数值属性指定提升规范，请执行以下操作：
发送
servingConfigs.search请求时，在boostSpec字段中指定提升规范。{ "boostSpec": { "conditionBoostSpecs": { "condition": "BOOST_CONDITION", "boostControlSpec": { "attributeType": "NUMERICAL", "interpolationType": "LINEAR", "fieldName": "CUSTOM_ATTRIBUTE_FIELD_NAME", "controlPoints": [ { "attributeValue": "CUSTOM_ATTRIBUTE_VALUE_1", "boostAmount": BOOST_AMOUNT_1 }, { "attributeValue": "CUSTOM_ATTRIBUTE_VALUE_2", "boostAmount": BOOST_AMOUNT_2 } ] } } } }该规范包含以下参数：
BOOST_CONDITION：一个文本过滤表达式，用于选择要应用该增强功能的文档。过滤条件的求值结果必须为布尔值。CUSTOM_ATTRIBUTE_FIELD_NAME：自定义数值属性的字段名称，其值决定了提升幅度。CUSTOM_ATTRIBUTE_VALUE：具有字符串数据类型的给定控制点的自定义属性的数值。例如"3.3"或"12"。如需了解详情，请参阅ControlPoint。BOOST_AMOUNT：[-1,1] 范围内的浮点数。当该值为负时，相应结果会被降级（在结果中显示在更低的位置）。当该值为正时，系统会提升结果的排名（即在搜索结果中显示在更高的位置）。 表示映射到给定控制点的自定义属性的提升幅度。
当搜索结果中的文档满足指定条件时，系统会按如下方式应用提升幅度：
| 特性值 | 提升金额 |
|---|---|
| 低于第一个控制点 | 等于第一个控制点的增强量 |
| 等于对照点 | 等于映射的提升幅度 |
| 在控制点之间 | 通过线性插值计算得出 |
| 高于上一个控制点 | 等于最后一个控制点的增强量 |
用例示例
假设您的数据存储区包含有关酒店及其星级的数据。您希望根据酒店的星级来提升酒店搜索结果的排名。您可以按如下方式定义提升规范：
{
"boostSpec": {
"conditionBoostSpecs": {
"condition": "star_rating >= 3.0",
"boostControlSpec": {
"attributeType": "NUMERICAL",
"interpolationType": "LINEAR",
"fieldName": "star_rating",
"controlPoints": [
{
"attributeValue": "3.5",
"boostAmount": 0.25
},
{
"attributeValue": "4.0",
"boostAmount": 0.30
},
{
"attributeValue": "4.5",
"boostAmount": 0.32
}
]
}
}
}
}
对于此场景，搜索结果会按如下方式提升排名：
| 星级 | 提升金额 |
|---|---|
| 小于或等于 3.5 | 0.25 |
| 介于 3.5 和 4.0 之间 | 介于 0.25 和 0.30 之间，使用线性插值法计算得出 |
| 等于 4.0 | 0.30 |
| 介于 4.0 到 4.5 之间 | 介于 0.30 和 0.32 之间，使用线性插值法计算得出 |
| 大于或等于 4.5 | 0.32 |
根据新鲜度进行提升
您可以通过指定控制点及其对应的提升值，以分段线性的方式根据日期时间属性提升结果。
如需使用自定义日期时间属性指定提升规范，请执行以下操作：
发送
servingConfigs.search请求时，在boostSpec字段中指定提升规范。{ "boostSpec": { "conditionBoostSpecs": { "condition": "BOOST_CONDITION", "boostControlSpec": { "fieldName": "DATETIME_FIELD_NAME", "attributeType": "FRESHNESS", "interpolationType": "LINEAR", "controlPoints": [ { "attributeValue": "DURATION_VALUE_1", "boostAmount": BOOST_AMOUNT_1 }, { "attributeValue": "DURATION_VALUE_2", "boostAmount": BOOST_AMOUNT_2 } ] } } } }该规范包含以下参数：
BOOST_CONDITION：一个文本过滤表达式，用于选择要应用该增强功能的文档。过滤条件的求值结果必须为布尔值。DATETIME_FIELD_NAME：自定义DATETIME属性（例如发布日期或上次更新日期）或 Google 推断出的预定义属性（例如datePublished）的字段名称。DURATION_VALUE：dayTimeDuration数据类型中的时长值，用于确定文档的新鲜度。此值的计算方法为：执行搜索的时间与文档的自定义日期时间属性的时间之间的时长。时长值必须采用 ISO 8601 格式，并采用[nD][T[nH][nM][nS]]模式。例如，2024 年 1 月 1 日至 2024 年 3 月 1 日之间的时长可以表示为59D。同样，两天半的持续时间可以表示为2DT12H。如需了解详情，请参阅ControlPoint。BOOST_AMOUNT：[-1,1] 范围内的浮点数。当该值为负时，相应结果会被降级（在结果中显示在更低的位置）。当该值为正时，系统会提升结果的排名（即在搜索结果中显示在更高的位置）。 表示映射到给定控制点的自定义日期时间属性的提升幅度。
当搜索结果中的文档满足指定条件时，系统会按如下方式应用提升幅度：
| 时长值 | 提升金额 |
|---|---|
| 低于第一个控制点 | 等于第一个控制点的增强量 |
| 等于给定控制点 | 等于映射的提升幅度 |
| 在控制点之间 | 通过线性插值法计算得出 |
| 高于上一个控制点 | 等于最后一个控制点的增强量 |
使用自定义日期时间属性的示例用例
假设您的数据存储区包含结构化数据，其中每个文档都有发布日期。您希望根据搜索结果的新鲜度来提升其排名。您可以按如下方式定义提升规范：
{
"boostSpec": {
"conditionBoostSpecs": {
"condition": true,
"boostControlSpec": {
"fieldName": "publication_date",
"attributeType": "FRESHNESS",
"interpolationType": "LINEAR",
"controlPoints": [
{
"attributeValue": "7D",
"boostAmount": 0.40
},
{
"attributeValue": "30D",
"boostAmount": 0.37
},
{
"attributeValue": "60D",
"boostAmount": 0.32
},
{
"attributeValue": "90D",
"boostAmount": 0
}
]
}
}
}
}
对于此场景，搜索结果会按如下方式提升排名：
| 时效性 | 提升金额 |
|---|---|
| 小于或等于 7 天 | 0.40 |
| 7 天到 30 天 | 介于 0.40 和 0.37 之间，使用线性插值法计算得出 |
| 等于 30 天 | 0.37 |
| 30 至 60 天 | 介于 0.37 和 0.32 之间，使用线性插值法计算得出 |
| 等于 60 天 | 0.32 |
| 60 天到 90 天 | 介于 0.32 和 0.0 之间，使用线性插值法计算得出 |
| 大于或等于 90 天 | 0.0 |
使用 Google 推断的网页日期的示例用例
在抓取网站数据存储区中的网页时，Google 会使用适用于您内容的属性推断网页数据。Vertex AI Search 会将这些推断出的网页数据属性添加到您的架构中。这些推断出的数据包括以下预定义日期属性：
datePublished：网页的首次发布日期和时间dateModified：网页最近一次修改的日期和时间
系统会自动为这些媒体资源编制索引。您可以直接使用这些日期属性来丰富搜索结果，而无需将其添加到架构中。您可以使用这些预定义的房源属性来提升网页的效果。例如，您可以通过将 fieldName 字段设置为 pageModified 来定义提升规范，如下所示：
{
"boostSpec": {
"conditionBoostSpecs": {
"condition": true,
"boostControlSpec": {
"fieldName": "dateModified",
"attributeType": "FRESHNESS",
"interpolationType": "LINEAR",
"controlPoints": [
{
"attributeValue": "7D",
"boostAmount": 0.35
},
{
"attributeValue": "30D",
"boostAmount": 0.30
}
]
}
}
}
}
Google 会尽力推断这些日期，但推断出的日期可能与实际日期不符。只有在 Google 有较高信心时，才会填充这些字段。如果缺少这些日期值，这些字段将变为可为 null。
最佳实践是，Google 建议您的网域所有者或网站管理员为您的网页更新这些属性，并在更新后手动刷新 Vertex AI Search 网站数据存储区。如需了解详情，请参阅帮助 Google 搜索确定您网页的最准确日期一文，并了解结构化数据在 Google 搜索中的运作方式。
如需添加自定义结构化数据属性以丰富索引，请参阅向数据存储区方案添加自定义结构化数据属性
调整增强金额
除了影响结果排名的因素（例如关键字匹配、上下文匹配和相关性）之外，提升条件也会显著影响结果排名。因此，您必须仔细校准提升幅度。Google 建议您先从精确的较低提升幅度（例如 0.1 或更低）开始，然后根据搜索结果进行调整。
使用相关性过滤条件的示例用例
在将 boostSpec 字段与相关性过滤条件搭配使用时，对提升幅度的调节尤为重要。如需详细了解相关性过滤条件，请参阅按文档级相关性过滤搜索结果。
假设您有不同发布日期的不同文档。对于特定查询，下表表示未实现任何加权条件或相关性过滤条件时的绝对排名，并指示要查询的文档的相关性。
| 文档 | 发布日期 | 相关性 | 排名 |
|---|---|---|---|
| A | 2024 年 2 月 1 日 | 高 | #1 |
| B | 2024 年 3 月 1 日 | 高 | #2 |
| C | 2024 年 4 月 1 日 | 最低 | #3 |
| D | 2024 年 5 月 1 日 | 中 | #4 |
| E | 2024 年 6 月 1 日 | 低 | #5 |
2024 年 6 月 6 日，您在搜索请求中添加了以下搜索条件：
- 相关性过滤条件设置为
LOW。 - 增强值，例如，过去 31 天内发布的文档的增强值为 0.7，超过一周但不超过 60 天前发布的文档的增强值为 0.6。
在搜索结果中，系统会先按相关性过滤结果，然后再应用提升幅度。因此，应用的条件会以如下方式改变搜索结果中网页的排名：
| 文档 | 发布日期 | 相关性 | 排名 |
|---|---|---|---|
| E | 2024 年 6 月 1 日 | 低 | #1 |
| D | 2024 年 5 月 1 日 | 中 | #2 |
| A | 2024 年 2 月 1 日 | 高 | #3 |
| B | 2024 年 3 月 1 日 | 高 | #4 |
由于相关性过滤条件，相关性最低的结果会被滤除。与查询不太相关的文档会被评为顶部结果，因为它们的提升幅度较大。相关性越高，排名就越低。
因此，Google 建议您从精确的较低值开始设置加权金额，并根据搜索结果调整该值。在此示例中，从 0.1 或更低的提升幅度开始，可能会在顶部获取更相关的结果。