O Gráfico de Conhecimento melhora o Gemini Enterprise associando dados em três pilares principais: pessoas, conteúdo e interações. O Knowledge Graph melhora a qualidade e a experiência de pesquisa ao compreender a relação entre diferentes instâncias e entidades no seu corpus, oferecendo uma pesquisa mais detalhada e sensível ao contexto.
O Gráfico de Conhecimento melhora as capacidades de pesquisa através do seguinte:
- Enriquecer os dados relacionados com pessoas com o contexto organizacional, incluindo hierarquias e relações derivadas com outras entidades.
- Melhorar o reconhecimento de entidades, as relações e a compreensão da intenção para descobrir mais estatísticas a partir das consultas dos utilizadores.
- Melhorar as respostas de pesquisa com dados precisos e baseados no contexto, o que facilita aos utilizadores a localização de pessoas relevantes e informações organizacionais.
Origens de dados compatíveis com o Gráfico de Conhecimento
O Gráfico de Conhecimento está disponível para apps que tenham as seguintes origens de dados:
- Origens de dados de pessoas
- Pessoas que usam o conector personalizado
- Microsoft Entra ID
- Jira Cloud
- Jira Data Center
- SharePoint Cloud
Antes de começar
Para usar as funcionalidades do Gráfico de Conhecimento, tem primeiro de associar dados de pessoas ao Gráfico de Conhecimento configurando um conetor de pessoas. Sem a associação de dados de pessoas, estas funcionalidades não funcionam corretamente.
Os dados de pessoas alimentam as principais capacidades do Gráfico de Conhecimento, incluindo o seguinte:
- Resolução de entidades
- Compreensão do contexto
- Personalização
- Preenchimento automático
- Recomendações
Origens suportadas para dados de pessoas
Cada app só pode ter um conetor de pessoas. No entanto, pode configurar conetores de pessoas diferentes para apps diferentes. Escolha uma origem de dados com base no seu sistema de identidades:
Se a sua organização usar o Google Cloud Identity, use o conetor de identidade avançado da Google.
Se estiver a usar a Workforce Identity Federation, selecione as origens de terceiros ou as origens nativas correspondentes.
O Gemini Enterprise suporta as seguintes opções para carregar os dados das pessoas para o Gráfico de Conhecimento:
Fontes do Workspace
O conector de identidade avançada da Google sincroniza os dados de pessoas do Google Workspace, copiando-os diretamente para o índice do Vertex AI Search. Ao copiar dados para o índice, este conector ativa a funcionalidade completa do gráfico de conhecimentos, incluindo o processamento de linguagem natural (PLN). O conetor de identidade avançada da Google é nativo da nuvem e comporta-se de forma semelhante ao conetor avançado do Drive, persistindo os dados no índice.
Quando o conetor está ativo, tem de:
- Desassocie o arquivo de dados do People Search existente, se estiver em utilização.
- Adicione o novo arquivo de dados ao seu motor.
Origens nativas
O conetor de pessoas personalizado permite-lhe carregar dados de pessoas do BigQuery ou do Cloud Storage através de um esquema especificado pela Google. Esta opção é ideal para organizações com origens de identidades personalizadas ou híbridas.
Origens de terceiros
O Gemini Enterprise suporta os seguintes fornecedores de identidade de terceiros para carregar dados de pessoas:
Acerca da anotação de consultas com o Gráfico de Conhecimento
A anotação de consultas com o Gráfico de Conhecimento melhora a compreensão das consultas de pesquisa através da associação de dados estruturados a termos de pesquisa. Este processo melhora a precisão e a relevância dos resultados da pesquisa através de estatísticas contextuais do Gráfico de Conhecimento.
Ao contrário dos painéis de informações autónomos, a anotação de consultas funciona de forma independente ao enriquecer as consultas de pesquisa com metadados, o que permite uma deteção de entidades, uma associação de entidades e uma compreensão do contexto do utilizador mais precisas. Quando introduz um termo de pesquisa, o Gráfico de Conhecimento ajuda a categorizar e interpretar a consulta com base na respetiva relação com pessoas, organizações, problemas ou outras entidades.
Os componentes principais da anotação de consultas incluem:
Deteção de menções: identifica entidades principais (por exemplo, pessoas) e relações (por exemplo, gestor) numa consulta de pesquisa e associa-as a dados estruturados.
Compreensão do contexto do utilizador: analisa o contexto do utilizador e obtém sinais do utilizador relacionados (por exemplo, principais colegas) para refinar a relevância da pesquisa.
Associação de entidades: resolve ambiguidades associando termos às respetivas entidades mais relevantes (por exemplo, distinguindo entre "Apple" como empresa e como fruto).
Painéis do Gráfico de Conhecimento
Depois de ativar o gráfico de conhecimento, o motor de pesquisa integra os painéis
enriquecidos nos resultados da pesquisa, apresentando informações mais precisas e orientadas pelo contexto
para ajudar os utilizadores a encontrar rapidamente pessoas, funções e organizações relevantes. Quando
efetua uma pesquisa, a API search responde com painéis detalhados que fornecem
contexto e estatísticas adicionais relacionados com a consulta de pesquisa.
Os seguintes tipos de painéis aparecem na página de resultados da pesquisa, o que melhora a sua capacidade de identificar entidades relevantes.
Painel Pessoas: este painel inclui informações como o cargo, o departamento e as relações da pessoa com outras pessoas (por exemplo, a hierarquia, os subordinados diretos e os colegas). Ajuda a encontrar rapidamente pessoas relevantes e as respetivas funções na organização. O painel Pessoas é melhorado com o Gráfico de Conhecimento e as pessoas são apresentadas como cartões de formato longo, o que oferece uma vista abrangente da função e das relações da pessoa na organização. A resposta da API Knowledge Graph Search inclui painéis de dados enriquecidos num formato de pesquisa unificado de uma caixa. O painel Pessoas contém o cargo, o departamento e informações de pessoas relacionadas (como a cadeia de gestão, os subordinados diretos ou os colegas de equipa com os mesmos gestores). Os campos derivados do Gráfico de Conhecimento são devolvidos em
derived_struct_datano resultado do painel Pessoas.Painel da organização: este painel fornece detalhes importantes sobre a organização, como o nome, a descrição e as informações do Website. A resposta da API Knowledge Graph Search inclui painéis de dados enriquecidos num formato de pesquisa unificado de caixa única. O painel Organization apresenta o nome, a descrição e as informações do Website da organização.Os resultados da organização são devolvidos no campo
knowledge_graph_resultsno resultado do painel Organization.
Configurações do Gráfico de Conhecimento
O Gráfico de Conhecimento melhora os resultados da pesquisa através da integração de painéis enriquecidos com informações precisas e orientadas pelo contexto de origens de dados internas e externas.
Tipos de gráficos de conhecimento
Existem dois tipos de grafos de conhecimentos:
Google Cloud Gráfico de Conhecimento: expande os resultados da pesquisa incorporando origens de dados externas. Isto alarga o âmbito dos resultados da pesquisa e melhora a relevância com estatísticas adicionais. Google Cloud O Gráfico de Conhecimento só está disponível em apps definidas para a localização Global.
Gráfico de Conhecimento privado: tira partido dos dados organizacionais internos para gerar resultados da pesquisa enriquecidos. Melhora a relevância ao incorporar conhecimentos exclusivos, como relações, funções e cargos, e fornece anotações de consultas mais precisas em termos contextuais.
Altere as configurações do Gráfico de Conhecimento
As configurações do Gráfico de Conhecimento estão ativadas para todas as apps Gemini Enterprise. Antes de fazer alterações, pode ver o impacto nos resultados da pesquisa da seguinte forma:
| Configuração | Ativado | Desativado |
|---|---|---|
| Google Cloud Gráfico de Conhecimento | Expande a pesquisa com dados externos. | Limita a pesquisa a dados internos. |
| Gráfico de Conhecimento privado | Melhora a pesquisa com dados internos. | Remove dados derivados internos. |
Para modificar as configurações do Gráfico de Conhecimento, consulte a secção Gerir configuração do Gráfico de Conhecimento.
Estrutura e mapeamento do Gráfico de Conhecimento privado
O gráfico de conhecimento privado usa um modelo de dados de gráfico de propriedades. Foi concebida para exemplos de utilização empresariais e suporta tipos específicos de entidades e relações. Pode obter os dados de documentos importados através de conetores suportados. O Gráfico de Conhecimento privado usa regras internas para:
- Mapeie os dados do esquema de armazenamento de dados original para as propriedades das entidades.
- Crie relações entre entidades associando identificadores.
O motor do Gráfico de Conhecimento constrói o respetivo gráfico aplicando estas regras internas a todos os documentos dos conetores suportados.
Tipos e relações de entidades do Gráfico de Conhecimento
| Tipos de entidades do Gráfico de Conhecimento | Tipos de relações do Gráfico de Conhecimento | Conetores suportados |
|---|---|---|
| Pessoa | Gestor | Fontes do Workspace → Pesquisa de pessoas |
| Relatório de linha pontilhada | Pessoas que usam o conetor personalizado |
Mapeamento do esquema da origem de dados para as propriedades das entidades
| Campo do documento de origem | Notas |
|---|---|
name.familyName,
name.givenName,
name.displayName |
Uma concatenação de givenName e
familyName. Se estiver vazio, use
displayName. |
personId |
Usado para identificar uma pessoa de forma exclusiva. |
employeeId |
- |
employmentStatus |
- |
organizations[0].jobTitle |
O cargo no primeiro elemento de organizações (matriz). |
websites[0].value |
O primeiro valor dos Websites (matriz). |
topCoworkers |
- |
Ciclo de vida do Gráfico de Conhecimento
O Gráfico de Conhecimento do seu motor passa por vários estados à medida que é ativado, atualizado e gerido. A compreensão dos seguintes estados ajuda a saber o que esperar e que ações estão disponíveis para si.
unspecifiedO Gráfico de Conhecimento não está ativado para o motor ou está pendente de inicialização. Para a ativar, tem de configurar a definição
knowledge_graph_config.enable_private_knowledge_graphparatrue.initializationA construção inicial do Gráfico de Conhecimento está em execução. Durante este estado, o grafo de conhecimentos não está disponível para processamento.
Enquanto estiver no estado
initialization:- Não pode ativar nem desativar o Gráfico de Conhecimento.
- Não pode eliminar o motor.
- As alterações resultantes da associação ou desassociação de arquivos de dados compatíveis com o Gráfico de Conhecimento não são refletidas imediatamente no gráfico. Para mais informações, consulte as origens de dados compatíveis com o Gráfico de Conhecimento.
activeO Gráfico de Conhecimento é fiável e está a ser apresentado ativamente. Este é o estado selecionado para um Gráfico de Conhecimento funcional.
batch_updateO Gráfico de Conhecimento está a ser atualizado para incorporar alterações recentes dos respetivos dados de origem. Uma alteração na origem de dados suportada para o Gráfico de Conhecimento ou uma sincronização periódica entre o Gráfico de Conhecimento e a respetiva origem de dados suportada aciona esta ação. O gráfico de conhecimentos permanece ativo, mas está potencialmente dessincronizado com os dados de origem alterados porque as atualizações ainda estão em curso.
Enquanto estiver no estado
batch_update:- Não pode ativar nem desativar o Gráfico de Conhecimento.
- Não pode eliminar o motor.
- As alterações resultantes da associação ou desassociação de arquivos de dados suportados pelo Gráfico de Conhecimento estão sujeitas a uma reflexão atrasada no gráfico. Para mais informações, consulte as origens de dados compatíveis com o Gráfico de Conhecimento.
deletingO Gráfico de Conhecimento está desativado para o motor e está a ser eliminado. O Gráfico de Conhecimento não está disponível para processamento.
Enquanto estiver no estado
deleting:- Não pode ativar nem desativar o Gráfico de Conhecimento.
- Não pode eliminar o motor.
Faça a gestão da configuração do Gráfico de Conhecimento
Pode gerir as configurações através da consola ou da API.
Antes de começar:
- Tem de ter criado uma app Gemini Enterprise.
- Reveja o artigo Alterar configurações do Grafo de conhecimentos para ver o impacto da alteração das configurações nas apps existentes.
Use o procedimento seguinte para atualizar as configurações do Gráfico de Conhecimento na consola:
Consola
Para usar a Google Cloud consola para gerir as configurações do Grafo de conhecimentos, siga estes passos:
Na Google Cloud consola, aceda à página Gemini Enterprise.
Na página Apps, clique na app cujas configurações do Knowledge Graph quer atualizar.
Navegue para Configurações > separador Gráfico de conhecimentos.
Ative/desative o Google Cloud Gráfico de Conhecimento ou o Gráfico de Conhecimento privado com base nas suas necessidades.
Clique no botão Guardar depois de confirmar todas as instruções ou avisos.
Os efeitos da ativação e desativação do Gráfico de Conhecimento são os seguintes:
Google Cloud Gráfico de Conhecimento:
- A ativação do Google Cloud Gráfico de Conhecimento concede acesso a dados enriquecidos de origens externas, alargando o contexto da pesquisa.
- A desativação limita os resultados da pesquisa a dados internos, removendo o acesso ao contexto externo.
Gráfico de Conhecimento privado:
- A ativação do gráfico de conhecimentos privado regenera os dados derivados internos e as anotações de consultas são devolvidas após um período máximo de um dia.
- A desativação desta opção elimina os dados derivados internos e remove as anotações de consultas, o que reduz a precisão e a riqueza da pesquisa.
API
Pode modificar as definições do Grafo de conhecimentos através da API:
{
"engine": {
"name": "projects/<project_id>/locations/<location>/collections/<collection_id>/engines/<engine_id>",
"knowledge_graph_config": {
"enable_cloud_knowledge_graph": true,
"enable_private_knowledge_graph": true
}
},
"update_mask": {
"paths": "knowledge_graph_config"
}
}
Veja painéis de conhecimentos nos resultados da pesquisa
Pode ver como os resultados da pesquisa enriquecidos com o gráfico de conhecimentos são apresentados na sua aplicação de pesquisa. Para interfaces de pesquisa baseadas em painéis, o painel do gráfico de conhecimentos aparece como uma caixa de informações enriquecidas juntamente com os resultados da pesquisa normais. Integra detalhes relevantes de entidades, como nomes, descrições, imagens e relações, oferecendo uma experiência de pesquisa mais informativa e contextualmente relevante. Estes resultados melhorados ajudam a encontrar rapidamente estatísticas importantes relacionadas com a sua consulta.
O exemplo JSON seguinte mostra como um painel Pessoas aparece numa resposta da API:
one_box_results: [
{
one_box_type: PEOPLE
search_results: [
{
document: {
name: "projects/<pii data>/locations/global/collections/default_collection/dataStores/people-v17-df-sprint_1731449540556/branches/0/documents/<name>"
derived_struct_data: {
fields: [
{
key: "management_chain"
value: {
list_value: {
values: [
{
struct_value: {
fields: [
{
key: "person_id"
value: {
string_value: "<persons name>"
}
},
{
key: "job_title"
value: {
string_value: "Account Executive"
}
},
{
key: "name"
value: {
string_value: "<persons name>"
}
}
]
}
},
{
struct_value: {
fields: [
{
key: "name"
value: {
string_value: "<persons name>"
}
},
{
key: "job_title"
value: {
string_value: "Account Executive"
}
},
{
key: "person_id"
value: {
string_value: "<persons name>"
}
}
]
}
}
]
}
}
},
{
key: "teammates_with_same_manager"
value: {
list_value: {
values: [
{
struct_value: {
fields: [
{
key: "person_id"
value: {
string_value: "<persons name>"
}
},
{
key: "job_title"
value: {
string_value: "Account Executive"
}
},
{
key: "name"
value: {
string_value: "<persons name>"
}
}
]
}
}
]
}
}
},
{
key: "direct_reports"
value: {
list_value: {
values: [
{
struct_value: {
fields: [
{
key: "job_title"
value: {
string_value: "Account Strategist, Lead Generation"
}
},
{
key: "name"
value: {
string_value: "<persons name>"
}
},
{
key: "person_id"
value: {
string_value: "<persons name>"
}
}
]
}
},
{
struct_value: {
fields: [
{
key: "person_id"
value: {
string_value: "<persons name>"
}
},
{
key: "name"
value: {
string_value: "<persons name>"
}
},
{
key: "job_title"
value: {
string_value: "Account Strategist, Mid-Market Sales, Google Customer Solutions"
}
}
]
}
}
]
}
}
}
]
}
}
}
]
}
]
O exemplo JSON seguinte mostra como um painel Organization aparece numa resposta da API:
{
one_box_type: ORGANIZATION
knowledge_graph_results: [
{
knowledge_graph_source_type: CLOUD_KG
context: {
struct_value: {
fields: [
{
key: "@vocab"
value: {
string_value: "http://schema.org/"
}
}
]
}
}
type: {
string_value: "ItemList"
}
item_list_element: {
values: [
{
struct_value: {
fields: [
{
key: "result"
value: {
struct_value: {
fields: [
{
key: "@id"
value: {
string_value: "c-025prnpgp"
}
},
{
key: "identifier"
value: {
list_value: {
values: [
{
struct_value: {
fields: [
{
key: "name"
value: {
string_value: "googleKgMID"
}
},
{
key: "value"
value: {
string_value: "/m/0k8z"
}
},
{
key: "@type"
value: {
string_value: "PropertyValue"
}
}
]
}
},
{
struct_value: {
fields: [
{
key: "value"
value: {
string_value: "Q312"
}
},
{
key: "@type"
value: {
string_value: "PropertyValue"
}
},
{
key: "name"
value: {
string_value: "wikidataQID"
}
}
]
}
}
]
}
}
},
{
key: "@type"
value: {
list_value: {
values: [
{
string_value: "Corporation"
},
{
string_value: "Thing"
},
{
string_value: "Organization"
}
]
}
}
},
{
key: "name"
value: {
string_value: "Apple"
}
},
{
key: "detailedDescription"
value: {
struct_value: {
fields: [
{
key: "url"
value: {
string_value: "https://en.wikipedia.org/wiki/Apple_Inc."
}
},
{
key: "articleBody"
value: {
string_value: "Apple Inc. is an American multinational corporation and technology company headquartered and incorporated in Cupertino, California, in Silicon Valley. It is best known for its consumer electronics, software, and services. "
}
},
{
key: "license"
value: {
string_value: "https://en.wikipedia.org/wiki/Wikipedia:Text_of_Creative_Commons_Attribution-ShareAlike_3.0_Unported_License"
}
}
]
}
}
},
{
key: "description"
value: {
string_value: "Technology company"
}
},
{
key: "image"
value: {
struct_value: {
fields: [
{
key: "contentUrl"
value: {
string_value: "https://encrypted-tbn1.gstatic.com/images?q=tbn:ANd9GcTMHrvLPmr_8yVjoTYsyxhRGtPMcA90bcJl9_RehtJU0tr64KNR"
}
},
{
key: "url"
value: {
string_value: "https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Apple_logo_black.svg"
}
}
]
}
}
},
{
key: "url"
value: {
string_value: "http://www.apple.com/"
}
}
]
}
}
}
]
}
}
]
}
}
]
}
O que se segue?
Use incorporações personalizadas.