Apps und Datenspeicher

Auf dieser Seite werden Vertex AI Search-Anwendungen und ‑Datenspeicher beschrieben.

Mit Vertex AI Search erstellen Sie eine Such- oder Empfehlungsanwendung und verbinden sie mit einem Datenspeicher. Ein Google Cloud Projekt kann mehrere Apps enthalten.

Beziehung zwischen Apps und Datenspeichern

Die Beziehung zwischen Anwendungen und Datenspeichern hängt vom Anwendungstyp ab:

  • Allgemeine Suchanwendungen haben eine m:n-Beziehung zu Datenspeichern. Wenn mehrere Datenspeicher mit einer einzigen generischen Suchanwendung verbunden sind, wird dies als Kombinierte Suche bezeichnet. Informationen zu den Einschränkungen beim Verbinden einer Such-App mit mehreren Datenspeichern finden Sie unter Zusammengeführte Suche.

  • Eine Anwendung für allgemeine Empfehlungen hat eine 1:1-Verbindung zu ihrem Datenspeicher.

  • Eine Medienanwendung hat eine n:1-Beziehung zu ihrem Datenspeicher. Eine App kann nur mit einem Datenspeicher verbunden werden, während ein Datenspeicher mit mehreren Apps verbunden werden kann. Beispielsweise können eine Anwendung für die Mediensuche und eine Anwendung für Medienempfehlungen gleichzeitig denselben Datenspeicher nutzen.

  • Eine Anwendung zur Suche in Gesundheitsdaten hat eine n:1-Beziehung zu ihrem Datenspeicher. Eine App kann nur mit einem Datenspeicher verbunden werden, während ein Datenspeicher mit mehreren Apps verbunden werden kann. So können beispielsweise eine Anwendung für Patienten und eine Anwendung für Dienstleister mit demselben Datenspeicher verbunden sein.

    Beim Batch-Datenimport von Gesundheitsdaten werden die Daten in einen Datenspeicher in einer App importiert. Beim Streaming-Datenimport (Vorabversion) von Gesundheitsdaten werden die Daten in eine Entität importiert, eine Art Datenspeicher in einem Daten-Connector. Ein Daten-Connector ist auch eine Art von Datenspeicher, der sich in einer App befindet.

Sobald ein Datenspeicher mit einer Anwendung verbunden ist, kann er nicht mehr getrennt werden.

Methode zur App-Erstellung und Datenaufnahme

Wie Sie eine App erstellen und Daten aufnehmen, hängt vom Datentyp ab:

  • Für Websitedaten können Sie entweder die Google Cloud Console oder die API verwenden. Wenn Sie mit der API erstellte Websitedaten verwenden möchten, müssen Sie sie einer App zuordnen, für die in der Google Cloud Console Enterprise-Funktionen aktiviert sind.

  • Für strukturierte oder unstrukturierte Daten können Sie entweder dieGoogle Cloud Console oder die API verwenden.

  • Für Gesundheitsdaten können Sie entweder die Google Cloud Console oder die API verwenden.

Dokumente

Jeder Datenspeicher enthält einen oder mehrere Datensätze, die als Dokumente bezeichnet werden. Die Art von Dokument hängt vom Datentyp im Datenspeicher ab:

  • Website. Ein Dokument ist eine Webseite.

  • Strukturierte Daten Ein Dokument ist eine Zeile in einer Tabelle oder ein JSON-Datensatz mit einem bestimmten Schema. Sie können dieses Schema selbst festlegen oder KI-Anwendungen das Schema aus den aufgenommenen Daten ableiten lassen.

  • Strukturierte Daten für Medien Ein Dokument ist eine Zeile in einer Tabelle oder ein JSON-Datensatz mit einem medienspezifischen Schema. Die Dokumente sind Einträge zu Medieninhalten wie Videos, Nachrichtenartikeln, Musikdateien und Podcasts. Ein Dokument enthält Informationen, die das Medienelement beschreiben. Mindestens sind folgende Angaben erforderlich: Titel, URI des Inhaltsspeicherorts, Kategorien, Dauer und Datum der Verfügbarkeit.

  • Strukturierte Daten für Drittanbieter-Datenquellen (Vorabversion mit Zulassungsliste) Ein Dokument ist eine Entität, die spezifisch für die Datenquelle des Drittanbieters ist, wie ein Jira-Problem oder ein Confluence-Bereich.

  • Unstrukturierte Daten Ein Dokument ist eine Datei im Format HTML, PDF mit eingebettetem Text oder TXT. Die PPTX- und DOCX-Formate sind in der Vorabversion verfügbar.

  • FHIR-Gesundheitsdaten Ein Dokument ist eine unterstützte FHIR R4-Ressource. Eine Liste der FHIR R4-Ressourcen, die von Vertex AI Search unterstützt werden, finden Sie unter Referenz für das Datenschema von Healthcare FHIR R4.

Datenspeicher und Apps

In KI-Anwendungen gibt es verschiedene Arten von Datenspeichern. Ein Datenspeicher kann nur einen Datentyp enthalten.

Websitedaten

Ein Datenspeicher mit Websitedaten verwendet Daten, die von öffentlichen Websites indexiert wurden. Sie können eine Reihe von URL-Mustern angeben, die in Ihren Datenspeicher aufgenommen werden sollen. Webseiten, die den URL-Mustern entsprechen, werden als eingeschlossene Webseiten bezeichnet. Sie können dann eine Suche für Daten einrichten, die von den enthaltenen Webseiten gecrawlt wurden.

Sie können beispielsweise URL-Muster wie yourexamplewebsite.com/faq/* und yourexamplewebsite.com/events/* angeben und die Suche in den Daten aktivieren, die von diesen Webseiten gecrawlt wurden und dem Muster entsprechen. Dazu gehören Text, mit Metadaten getaggte Bilder und andere strukturierte Daten wie meta-Tags, PageMap-Attribute und schema.org-Daten.

Es gibt zwei Arten von Website-Datenspeichern:

  • Grundlegende Websitesuche:

    • Bietet Suchfunktionen über den vorhandenen Index der Google Suche für die enthaltenen Websites.
    • Es ist keine Domainbestätigung erforderlich.

  • Erweiterte Websiteindexierung:

    • Bietet erweiterte Suchfunktionen für einen Index, der auf einer der folgenden Optionen basiert:
      • Die Eigentümer der Vertex AI Search-Anwendung können steuern, welche Webseiten indexiert werden, indem sie Sitemaps einreichen und verwalten. Weitere Informationen finden Sie unter Websites mithilfe von Sitemaps indexieren und aktualisieren. So wird der Index ohne manuelles Eingreifen auf dem neuesten Stand gehalten.
      • Die App-Inhaber von Vertex AI Search können eine anfängliche Indexierung durchführen, die dem Index der Google Suche entspricht, und dann die Abdeckung des Index erweitern, indem sie die Websites bei Bedarf noch einmal crawlen, um sie auf dem neuesten Stand zu halten. Weitere Informationen finden Sie unter Webseiten aktualisieren. Die erweiterten Funktionen der erweiterten Websiteindexierung sind unter Erweiterte Websiteindexierung aufgeführt.
    • Die Inhaber von Vertex AI Search-Datenspeichern müssen die Domains bestätigen, zu denen die enthaltenen Websites gehören. Weitere Informationen finden Sie unter Websitedomains bestätigen.
    • Bietet die Möglichkeit, dem Datenspeicherschema strukturierte Daten hinzuzufügen. Eine Website enthält unstrukturierte Daten. Sie können Ihren Webseiten jedoch strukturierte Daten in Form von meta-Tags, PageMap-Attributen und Schema.org-Daten hinzufügen. Sie können diese strukturierten Daten dann verwenden, um das Datenspeicherschema zu bearbeiten, wie im Hilfeartikel Strukturierte Daten für die erweiterte Indexierung von Websites verwenden beschrieben.

Nächste Schritte

Für die Websitesuche:

Strukturierte Daten

Ein Datenspeicher mit strukturierten Daten ermöglicht die semantische Suche oder Empfehlungen auf Basis strukturierter Daten. Sie können Daten aus BigQuery oder Cloud Storage importieren. Sie können strukturierte JSON-Daten auch manuell über die API hochladen.

Sie können beispielsweise Such- oder Empfehlungsfunktionen für einen Produktkatalog für Ihren E-Commerce-Shop oder ein Ärzteverzeichnis für die Suche nach oder Empfehlungen von Anbietern aktivieren.

In KI-Anwendungen wird das Schema automatisch anhand der importierten Daten erkannt. Optional können Sie ein Schema für Ihre Daten angeben. Wenn Sie ein Schema für Ihre Daten angeben, wird die Qualität der Ergebnisse in der Regel verbessert.

Nächste Schritte

Für die allgemeine Suche:

Für allgemeine Empfehlungen:

Strukturierte Daten für Medien

Medienanwendungen können nur mit Mediendatenspeichern verbunden werden. Mediendatenspeicher sind strukturierte Datenspeicher mit einem von Google definierten Schema oder mit einem eigenen benutzerdefinierten Schema, das eine bestimmte Gruppe von fünf medienbezogenen Feldern enthält. Weitere Informationen zum Schema finden Sie unter Mediendokumente und Datenspeicher.

Sie können beispielsweise Empfehlungen aktivieren, indem Sie eine App für Medienempfehlungen für einen Filmkatalog oder eine Nachrichtenwebsite erstellen, damit Ihre Nutzer passende und personalisierte Vorschläge erhalten.

Neben Mediendokumenten enthalten Mediendatenspeicher auch Informationen zu Nutzerereignissen, mit denen Vertex AI Search Empfehlungen anpassen und nach Nutzern suchen kann. Für Medien-Apps sind Nutzerereignisse erforderlich. Informationen zu Nutzerereignissen finden Sie unter Nutzerereignisse in Echtzeit aufzeichnen.

Nächste Schritte

Strukturierte Daten für Datenspeicher von Drittanbietern

Die folgenden Connectors für Datenquellen von Drittanbietern sind in der Vorabversion mit Zulassungsliste verfügbar:

  • Confluence
  • Jira
  • Salesforce
  • SharePoint Online
  • Slack

Daten von diesen Drittanbietern gelten als strukturierte Daten.

Wenn Sie einen neuen Connector einrichten, wählen Sie eine Synchronisierungshäufigkeit aus. Außerdem können Sie auswählen, welche Entitäten synchronisiert werden sollen. Die Entitäten variieren je nach Quelle, z. B. Probleme für Jira und Inhalte und Gruppenbereiche für Confluence. Für jede Entität wird ein eindeutiger Datenspeicher erstellt. Entitätsdatenspeicher werden nach Connectorinstanz gruppiert.

Nächste Schritte

Für die Suche:

Empfehlungen:

Unstrukturierte Daten

Ein Datenspeicher für unstrukturierte Daten ermöglicht die semantische Suche in Daten wie Dokumenten und Bildern.

Unstrukturierte Datenspeicher unterstützen Dokumente im HTML-, PDF- mit eingebettetem Text und TXT-Format. Die PPTX- und DOCX-Formate sind in der Vorabversion verfügbar.

Die Suche liefert Ergebnisse in Form von 10 URLs und zusammengefassten Antworten für Suchanfragen in natürlicher Sprache. Dokumente müssen mit den entsprechenden Zugriffsberechtigungen in einen Cloud Storage-Bucket hochgeladen werden. So kann beispielsweise eine Finanzinstitution die Suche in ihrem privaten Korpus von Finanzforschungspublikationen oder ein Biotech-Unternehmen die Suche oder Empfehlungen in seinem privaten Repository für medizinische Forschung ermöglichen.

Nächste Schritte

Für die Suche:

FHIR-Gesundheitsdaten

Eine Suchanwendung für Gesundheitsdaten verwendet FHIR R4-Daten, die aus einem FHIR-Speicher der Cloud Healthcare API importiert wurden. Eine Liste der FHIR R4-Ressourcen, die von Vertex AI Search unterstützt werden, finden Sie unter Referenz für das Datenschema von Healthcare FHIR R4. Ein FHIR R4-Datenspeicher muss einige Anforderungen erfüllen, um als Datenquelle für den Vertex AI Search-Datenspeicher verwendet werden zu können. Weitere Informationen finden Sie unter FHIR-Daten aus dem Gesundheitswesen für die Datenaufnahme vorbereiten.

Nächste Schritte

Zusammengeführte Suche

Sie können eine App für die kombinierte Suche erstellen, bei der mehrere Datenspeicher mit einer einzigen allgemeinen Such-App verbunden werden können. Mit dieser Funktion können Sie mit einer App in mehreren Quellen und Datentypen suchen.

Wenn Sie eine gemischte Suchanwendung erstellen möchten, wählen Sie beim Erstellen einer neuen generischen Suchanwendung mehrere Datenspeicher aus. Wenn Sie beim Erstellen nicht mehrere Datenspeicher auswählen, können Sie später keine zusätzlichen Datenspeicher hinzufügen.

Sie können entweder in allen Datenspeichern suchen oder nach Ergebnissen aus einem einzelnen Datenspeicher filtern.

Es gelten folgende Einschränkungen:

  • Datenspeicher hinzufügen und entfernen:
    • Wenn Sie die kombinierte Suche für eine App aktivieren möchten, müssen Sie beim Erstellen der App mindestens zwei Datenspeicher damit verknüpfen.
    • Sie können einer App für die kombinierte Suche Datenspeicher hinzufügen oder daraus entfernen. Die App darf jedoch nie mit weniger als zwei Datenspeichern verbunden sein.
    • Wenn Sie beim Erstellen einer App einen einzelnen Datenspeicher mit einer Such-App verknüpfen, können Sie diesen Datenspeicher nicht mehr hinzufügen oder entfernen.
  • Für die Verwendung von Website-Datenspeichern für die kombinierte Suche muss die erweiterte Websiteindexierung aktiviert sein. Weitere Informationen finden Sie unter Erweiterte Websiteindexierung.
  • Datenspeicher mit unstrukturierten Daten, die mit BigQuery importiert wurden, werden nicht unterstützt.
  • Bei der kombinierten Suche sind die folgenden Felder in Suchanfragen zulässig:
    • query
    • pageSize
    • offset
    • dataStoreSpecs
    • pageToken
    • filter
    • spellCorrectionSpec
    • session
    • contentSearchSpec
      • summarySpec
      • extractiveContentSpec
      • searchResultMode
      • chunkSpec
    • facetSpec
    • boostSpec
    • relevanceThreshold
  • Bei der kombinierten Suche sind in dataStoreSpecs die folgenden Felder zulässig:
    • boostSpec
    • filter: Wenn sowohl für SearchRequest als auch für dataStoreSpecs Filter angegeben sind, werden beide Filter auf die Suchergebnisse angewendet.
  • Für Hybrid-Apps werden CRUD-Vorgänge (Create, Read, Update, Delete = Erstellen, Lesen, Aktualisieren und Löschen) für Bereitstellungskonfigurationen unterstützt. In einer Bereitstellungskonfiguration können nur die folgenden Felder hinzugefügt oder aktualisiert werden:
    • name
    • displayName
    • solutionType
    • genericConfig:
      • contentSearchSpec:
        • summarySpec
        • extractiveContentSpec
        • searchResultMode
        • chunkSpec
    • boostControlIds
    • synonymsControlIds
    • onewaySynonymsControlIds
    • filterControlIds
  • Für Apps mit kombinierter Suche werden CRUD-Vorgänge für die folgenden Steuerelemente unterstützt:
    • boostAction
    • synonymAction
    • filterAction
  • In Apps mit kombinierter Suche werden die folgenden Funktionen nicht unterstützt:
    • Auslieferungssteuerungen umleiten, ignorieren, ersetzen und trennen
    • Snippets, in denen contentSearchSpec.snippetSpec in Suchanfragen oder Bereitstellungskonfigurationen verwendet wird
    • Mit weiterführenden Fragen suchen
  • Pro Suchanwendung sind maximal 50 Datenspeicher zulässig.
  • Wenn für einen Datenspeicher eine CMEK-Konfiguration verwendet wird, muss für alle anderen Datenspeicher dieselbe CMEK-Konfiguration verwendet werden.