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Empfehlungen filtern

Wenn Sie eine Empfehlungs-App haben, können Sie Dokumentfelder verwenden, um Ihre Empfehlungsergebnisse zu filtern. Auf dieser Seite wird erläutert, wie Sie Dokumentfelder verwenden, um eine Empfehlung auf eine bestimmte Gruppe von Dokumenten zu filtern. Die Beispiele auf dieser Seite beziehen sich zwar auf Medienempfehlungen, die hier gezeigten Prinzipien gelten aber auch für benutzerdefinierte Empfehlungen. Weitere Informationen zu Media-Empfehlungen finden Sie unter Einführung in Vertex AI Search for Media.

Empfehlungen und Datenspeicheraktualisierungen filtern

Nach jeder Aktualisierung des Datenspeichers müssen Sie bis zu 8 Stunden warten, bis das Modell neu trainiert wurde. Das liegt daran, dass das Modell die aktuellen Werte in den Dokumentmetadaten sowie die als filterbar konfigurierten Felder kennen muss. Sie müssen warten, bis Dokument- und Schemaänderungen übernommen wurden. Bei Empfehlungen (im Gegensatz zur Suche) erfolgt die Filterung nicht in Echtzeit.

Filter und Einstellungen für die Diversifizierung (nur Medienempfehlungen)

Neben Filtern wirkt sich auch die Diversifizierungseinstellung einer App auf die Ergebnisse aus, die in einer Antwort auf eine Media-Empfehlung zurückgegeben werden. Die Auswirkungen von Filtern und Diversifizierung werden kombiniert. Die Diversifizierung erfolgt zuerst und die Filterung an zweiter Stelle.

Wenn Sie eine hohe, regelbasierte Vielfalt mit der attributbasierten Filterung nach Kategorie kombinieren, erhalten Sie oft eine leere Ausgabe. Das liegt daran, dass bei hoher Vielfalt nur ein Ergebnis pro Kategorie zurückgegeben wird.

Sie möchten beispielsweise Filme empfehlen, die auf „Toy Story“ basieren. Sie haben die regelbasierte Diversitätsstufe auf „Hoch“ festgelegt. Da die Vielfalt hoch ist, wird in der Kategorie „Kinderfilme“ nur ein Film zurückgegeben, obwohl viele Filme empfohlen werden könnten (z. B. WALL·E). Wenn der Filter für Kinderfilme angewendet wird, wird nur WALL·E als Empfehlung zurückgegeben.

Allgemeine Informationen zur Diversifizierung finden Sie unter Medienempfehlungen diversifizieren.

Hinweise

Sie müssen eine Empfehlungs-App und einen Datenspeicher erstellt haben. Weitere Informationen finden Sie unter Media-Apps erstellen oder Benutzerdefinierten Datenspeicher für Empfehlungen erstellen.

Beispieldokumente

Sehen Sie sich diese Beispielmediendokumente an. Sie können sich diese Beispieldokumente ansehen, während Sie diese Seite lesen.

{"id":"1","schemaId":"default_schema","structData":{"title":"Toy Story (1995)","categories":["Adventure","Animation","Children","Comedy","Fantasy"],"uri":"http://mytestdomain.movie/content/1","available_time":"2023-01-01T00:00:00Z","media_type":"movie"}}
{"id":"88125","schemaId":"default_schema","structData":{"title":"Harry Potter and the Deathly Hallows: Part 2 (2011)","categories":["Action","Adventure","Drama","Fantasy","Mystery","IMAX"],"uri":"http://mytestdomain.movie/content/88125","available_time":"2023-01-01T00:00:00Z","media_type":"movie"}}
{"id":"2857","schemaId":"default_schema","structData":{"title":"Yellow Submarine (1968)","categories":["Adventure","Animation","Comedy","Fantasy","Musical"],"uri":"http://mytestdomain.movie/content/2857","available_time":"2023-01-01T00:00:00Z","media_type":"movie"}}
{"id":"60069","schemaId":"default_schema","structData":{"title":"WALL·E (2008)","categories":["Adventure","Animation","Children","Romance","Sci-Fi"],"uri":"http://mytestdomain.movie/content/60069","available_time":"2023-01-01T00:00:00Z","media_type":"movie"}}

Filterausdrücke

Verwenden Sie Filterausdrücke, um die Filter für Empfehlungen zu definieren.

Syntax für Filterausdrücke

In der folgenden erweiterten Backus-Naur-Form wird die Syntax für Filterausdrücke zusammengefasst, die Sie zum Definieren Ihrer Empfehlungsfilter verwenden können.

  # A single expression or multiple expressions that are joined by "AND" or "OR".
  filter = expression, { " AND " | "OR", expression };
  # An expression can be prefixed with "-" or "NOT" to express a negation.
  expression = [ "-" | "NOT " ],
    # A parenthesized expression
    | "(", expression, ")"
    # A simple expression applying to a textual field.
    # Function "ANY" returns true if the field contains any of the literals.
    textual_field, ":", "ANY", "(", literal, { ",", literal }, ")"
    # OR filter by "available"
    available, ":", "true",
  # A literal is any double-quoted string. You must escape backslash (\) and
  # quote (") characters.
  literal = double-quoted string;
  textual_field = see the tables below;

Einschränkungen für Filterausdrücke

Für Filterausdrücke für Empfehlungen gelten die folgenden Einschränkungen:

Die Tiefe der Einbettung von AND- und OR-Operatoren in Klammern ist begrenzt. Die logischen Ausdrücke im Filter müssen in konjunktiver Normalform (Conjunctive Normal Form, CNF) vorliegen. Der komplexeste unterstützte logische Ausdruck kann eine durch AND verbundene Liste von Klauseln sein, die nur OR-Operatoren enthalten, z. B.: (... OR ... OR ...) AND (... OR ...) AND (... OR ...)
Ausdrücke können mit dem Schlüsselwort NOT oder mit - negiert werden. Dies funktioniert nur mit ANY()-Ausdrücken mit einem einzelnen Argument.
available-Einschränkungen müssen auf der obersten Ebene angegeben werden. Sie können nicht als Teil einer OR-Klausel oder einer Negation (NOT) verwendet werden. Sie können nur available: true verwenden. Wenn Sie diesen Filter weglassen, werden möglicherweise abgelaufene und noch nicht verfügbare Dokumente als Empfehlungen zurückgegeben.

Das Feld available wird der folgenden Logik zugeordnet:

datetime.now >= available_time AND datetime.now <= expire_time

Wenn expire_time nicht festgelegt ist, wird datetime.now <= expire_time auf true aufgelöst.
Die maximale Anzahl von Begriffen in der AND-Klausel der obersten Ebene beträgt 20.
Eine OR-Klausel kann bis zu 100 Argumente enthalten, die in ANY()-Ausdrücken enthalten sind. Wenn eine OR-Klausel mehrere ANY()-Ausdrücke enthält, werden alle ihre Argumente auf dieses Limit angerechnet. categories: ANY("drama", "comedy") OR categories: ANY("adventure") hat beispielsweise drei Argumente.

Beispiele für Filterausdrücke

In der folgenden Tabelle finden Sie Beispiele für gültige und ungültige Filterausdrücke. Außerdem werden die Gründe dafür angegeben, warum die ungültigen Beispiele ungültig sind.

Ausdruck	Gültig	Hinweise
`language_code: ANY("en", "fr")`	Ja
`NOT language_code: ANY("en")`	Ja
`NOT language_code: ANY("en", "fr")`	Nein	Negiert eine `ANY()` mit mehr als einem Argument.
`language_code: ANY("en", "fr") OR categories: ANY("drama")`	Ja
`(language_code: ANY("en") OR language_code: ANY("fr")) AND categories: ANY("drama")`	Ja
`(language_code: ANY("en") AND language_code: ANY("fr")) OR categories: ANY("drama")`	Nein	Nicht in konjunktiver Normalform.
`(language_code: ANY("en")) AND (available: true)`	Ja
`(language_code: ANY("en")) OR (available: true)`	Nein	Kombiniert `available` in einem `OR`-Ausdruck mit anderen Bedingungen.

Der folgende Filterausdruck filtert nach Dokumenten, die in die Kategorie „Drama“ oder „Action“ fallen, nicht auf Englisch sind und verfügbar sind:

categories: ANY("drama", "action") AND NOT language_code: ANY("en") AND available: true

Filterlimits

Jedes filterbare Dokumentfeld belegt in jedem Ihrer Modelle etwas Arbeitsspeicher. Die folgenden Grenzwerte sollen negative Auswirkungen auf die Leistung der Anzeigenbereitstellung verhindern:

In Ihrem Schema können bis zu 10 benutzerdefinierte Felder als filterbar festgelegt werden.

Wenn beim App-Training mehr als 10 benutzerdefinierte Felder gefunden werden, werden nur 10 verwendet.
Ihr Schema kann bis zu 100.000.000 filterbare Feldwerte enthalten.

Sie können die Gesamtzahl der filterbaren Feldwerte in Ihrem Schema schätzen, indem Sie die Anzahl der Dokumente in Ihrem Schema mit der Anzahl der filterbaren Felder multiplizieren. Wenn Sie diese Limits überschreiten, geschieht Folgendes:
- Sie können keine zusätzlichen Felder als filterbar festlegen.
- Das App-Training schlägt fehl.