Cette page explique comment prévisualiser les recommandations à l'aide de la console Google Cloud et obtenir les résultats des recommandations à l'aide de l'API. Consultez l'onglet "REST" pour obtenir des exemples d'appels d'API qui peuvent vous aider à intégrer des recommandations dans votre application.
La procédure à suivre dépend du type de données que vous avez : données média ou données personnalisées.
- Obtenir des recommandations de contenus multimédias
- Obtenir des recommandations personnalisées pour une application avec des données structurées
Obtenir des recommandations de contenus multimédias
Console
Pour utiliser la console Google Cloud afin de prévisualiser les recommandations de contenus multimédias, procédez comme suit :
Dans la console Google Cloud , accédez à la page AI Applications.
Cliquez sur le nom de l'application pour laquelle vous souhaitez prévisualiser les recommandations.
Cliquez sur Configurations > Entraînement. Si la valeur Prêt à interroger est "Oui", l'application est prête à être prévisualisée.
Cliquez sur Aperçu.
Cliquez sur le champ ID du document. La liste des ID des documents s'affiche.
Cliquez sur l'ID du document pour lequel vous souhaitez obtenir des recommandations. Vous pouvez également saisir un ID de document dans le champ ID du document.
Cliquez sur Sélectionner une configuration de diffusion, puis sélectionnez la configuration de diffusion à prévisualiser.
Facultatif : Saisissez l'ID de visiteur (également appelé pseudo-ID utilisateur) d'un utilisateur pour lequel vous avez collecté des événements utilisateur. Si vous laissez ce champ vide ou saisissez un ID de visiteur inexistant, vous prévisualiserez les recommandations en tant que nouvel utilisateur.
Cliquez sur Obtenir des recommandations. Une liste de documents recommandés s'affiche.
Cliquez sur un document pour afficher les détails le concernant.
REST
Pour utiliser l'API afin d'obtenir des recommandations de contenus multimédias, utilisez la méthode servingConfigs.recommend
:
Trouvez l'ID de votre moteur et l'ID de votre configuration de diffusion. Si vous disposez déjà de votre ID de moteur et de vos ID de configuration de diffusion, passez à l'étape 2.
Dans la console Google Cloud , accédez à la page AI Applications.
Cliquez sur le nom de l'application.
Dans le volet de navigation, cliquez sur Configurations.
Si vous ne disposez que d'une seule configuration de diffusion, récupérez l'ID de configuration de diffusion affiché dans l'onglet Diffusion.
Si plusieurs configurations de diffusion sont listées dans l'onglet Diffusion, recherchez celle à partir de laquelle vous souhaitez obtenir des recommandations. L'ID de votre configuration de diffusion correspond à la valeur de la colonne ID.
Cliquez sur l'onglet Entraînement. L'ID du moteur correspond à la valeur de la ligne ID de l'application.
Assurez-vous que l'application est prête à être prévisualisée :
Dans la console Google Cloud , accédez à la page AI Applications.
Cliquez sur le nom de l'application.
Cliquez sur Configurations > Entraînement. Si la valeur Prêt à interroger est "Oui", l'application est prête à être prévisualisée.
Obtenez des recommandations.
curl -X POST \ -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \ -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \ -d '{ "validateOnly": false, "userEvent": { "eventType": "view-item", "userPseudoId": "USER_PSEUDO_ID", "documents": [{ "id": "DOCUMENT_ID" }], "filter": "FILTER_STRING" } }' \ "https://discoveryengine.googleapis.com/v1beta/projects/PROJECT_ID/locations/global/collections/default_collection/dataStores/DATA_STORE_ID/servingConfigs/SERVING_CONFIG_ID:recommend"
Remplacez les éléments suivants :
PROJECT_ID
: par l'ID du projet.DATA_STORE_ID
: ID de votre data store.DOCUMENT_ID
: ID du document pour lequel vous souhaitez prévisualiser les recommandations. Utilisez l'ID que vous avez utilisé pour ce document au moment de l'ingestion de vos données.USER_PSEUDO_ID
: identifiant pseudonymisé de l'utilisateur. Vous pouvez utiliser un cookie HTTP pour ce champ, qui identifie de manière unique un visiteur sur un seul appareil. Ne définissez pas ce champ sur le même identifiant pour plusieurs utilisateurs, car cela combinerait leurs historiques d'événements et dégraderait la qualité du modèle. N'incluez pas d'informations permettant d'identifier personnellement l'utilisateur dans ce champ.SERVING_CONFIG_ID
: ID de votre configuration de diffusion.FILTER
: Facultatif. Champ de texte qui vous permet de filtrer un ensemble de champs spécifié à l'aide de la syntaxe des expressions de filtre. La valeur par défaut est une chaîne vide, ce qui signifie qu'aucun filtre n'est appliqué. Pour en savoir plus, consultez Filtrer les recommandations.
Un résultat semblable aux lignes suivantes doit s'afficher :
{ "results": [{"id": "sample-id-1"}, {"id": "sample-id-2"}], "attributionToken": "abc123" }
Google recommande d'associer les jetons d'attribution, que nous incluons dans chaque réponse de recherche et recommandation, aux actions effectuées par un utilisateur en réponse à ces réponses de recherche et recommandations. Cela peut améliorer la qualité de vos réponses et recommandations de recherche au fil du temps. Pour ce faire, ajoutez des valeurs attributionToken
aux URL de chacun des liens que vous affichez sur votre site Web pour les réponses ou les recommandations de recherche. Par exemple, https://www.example.com/54321/?rtoken=abc123
. Lorsqu'un utilisateur clique sur l'un de ces liens, incluez la valeur attributionToken
dans l'événement utilisateur que vous enregistrez.
Obtenir des recommandations pour une application avec des données structurées personnalisées
Console
Pour utiliser la console Google Cloud afin de prévisualiser les recommandations personnalisées pour votre application structurée, procédez comme suit :
Dans la console Google Cloud , accédez à la page AI Applications.
Cliquez sur le nom de l'application pour laquelle vous souhaitez prévisualiser les recommandations.
Cliquez sur Aperçu.
Cliquez sur le champ ID du document. La liste des ID des documents s'affiche.
Cliquez sur l'ID du document pour lequel vous souhaitez obtenir des recommandations. Vous pouvez également saisir un ID de document dans le champ ID du document.
Cliquez sur Obtenir des recommandations. Une liste de documents recommandés s'affiche.
Cliquez sur un document pour afficher les détails le concernant.
REST
Pour utiliser l'API afin d'obtenir des recommandations personnalisées pour une application avec des données structurées, utilisez la méthode servingConfigs.recommend
:
Trouvez l'ID de votre moteur. Si vous disposez déjà de votre ID de moteur, passez à l'étape 2.
Dans la console Google Cloud , accédez à la page AI Applications.
Cliquez sur le nom de l'application.
Obtenez l'ID du moteur à partir de l'URL de la console Google Cloud . Il s'agit du texte entre
engines/
et/data
. Par exemple, si l'URL contientgen-app-builder/engines/demo_1234567890123/data/records
L'ID du moteur est alors
demo_1234567890123
.
Trouvez l'ID de votre data store. Si vous disposez déjà de l'ID de votre data store, passez à l'étape suivante.
Dans la console Google Cloud , accédez à la page Applications d'IA et cliquez sur Data stores dans le menu de navigation.
Cliquez sur le nom de votre data store.
Sur la page Données de votre datastore, obtenez l'ID du datastore.
Assurez-vous que votre moteur est prêt à être prévisualisé en interrogeant la méthode
GetEngine
jusqu'à ce qu'elle renvoie"servingState":"ACTIVE"
. À ce moment-là, le moteur est prêt à être prévisualisé.curl -X GET \ -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \ -H "Content-Type: application/json" \ "https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/global/collections/default_collection/engines/ENGINE_ID
Remplacez les éléments suivants :
PROJECT_ID
: par l'ID du projet.ENGINE_ID
: ID de votre moteur.
Obtenez des recommandations.
curl -X POST \ -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "userEvent": { "eventType":"view-item", "userPseudoId":"USER_PSEUDO_ID", "documents":[{"id":"DOCUMENT_ID"}]}}' \ "https://discoveryengine.googleapis.com/v1beta/projects/PROJECT_ID/locations/global/collections/default_collection/dataStores/DATA_STORE_ID/servingConfigs/SERVING_CONFIG_ID:recommend"
Remplacez les éléments suivants :
PROJECT_ID
: par l'ID du projet.DATA_STORE_ID
: ID de votre data store.DOCUMENT_ID
: ID du document pour lequel vous souhaitez prévisualiser les recommandations. Utilisez l'ID que vous avez utilisé pour ce document au moment de l'ingestion de vos données.USER_PSEUDO_ID
: identifiant pseudonymisé de l'utilisateur. Vous pouvez utiliser un cookie HTTP pour ce champ, qui identifie de manière unique un visiteur sur un seul appareil. Ne définissez pas ce champ sur le même identifiant pour plusieurs utilisateurs, car cela combinerait leurs historiques d'événements et dégraderait la qualité du modèle. N'incluez pas d'informations permettant d'identifier personnellement l'utilisateur dans ce champ.SERVING_CONFIG_ID
: ID de votre configuration de diffusion. L'ID de configuration de diffusion est le même que l'ID du moteur. Utilisez donc l'ID du moteur ici.
C#
Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API AI Applications C#.
Pour vous authentifier auprès des applications d'IA, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
Go
Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API AI Applications Go.
Pour vous authentifier auprès des applications d'IA, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
Java
Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API AI Applications Java.
Pour vous authentifier auprès des applications d'IA, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
Node.js
Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API AI Applications Node.js.
Pour vous authentifier auprès des applications d'IA, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
PHP
Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API AI Applications PHP.
Pour vous authentifier auprès des applications d'IA, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
Python
Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API AI Applications Python.
Pour vous authentifier auprès des applications d'IA, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.
Ruby
Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API AI Applications Ruby.
Pour vous authentifier auprès des applications d'IA, configurez les Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local.