Einführung in die benutzerdefinierte Suche

Auf dieser Seite werden die Funktionen von Vertex AI Search für benutzerdefinierte Apps vorgestellt und aufgelistet. Außerdem finden Sie auf der Seite Links zu den verfügbaren Funktionen, Anleitungen und Checklisten, damit Sie mit Vertex AI Search für benutzerdefinierte Apps loslegen können.

Was ist Vertex AI Search für benutzerdefinierte Apps?

Vertex AI Search für benutzerdefinierte Apps ist eine leistungsstarke Such- und Content-Discovery-Engine in Google-Qualität, die Sie in Ihre Anwendungen mit Websitedaten und anderen strukturierten oder unstrukturierten Daten einbinden können. Die Suchfunktion geht über den einfachen Keyword-Abgleich hinaus und nutzt KI, um hochrelevante Ergebnisse zu liefern, personalisierte Such- und Browserfunktionen bereitzustellen und KI-Antworten zu generieren, die auf Ihren Daten basieren.

Sie können eine benutzerdefinierte Suchanwendung für branchenunabhängige Daten verwenden, die auf öffentlichen Websites oder in strukturiertem oder unstrukturiertem Format vorliegen. Außerdem bietet Vertex AI Search weitere branchenspezifische Such- und Empfehlungsanwendungen.

Hauptmerkmale

Die wichtigsten Funktionen von Vertex AI Search sind:

  • Hochwertige Suche:Die Google-Suche nutzt das Know-how von Google, um die Nutzerabsicht zu verstehen, auch bei komplexen und in natürlicher Sprache formulierten Anfragen. Dabei werden Schlagwortsuche und semantische Suche kombiniert, um die besten Ergebnisse zu liefern.
  • Personalisiertes Browsen:Bietet personalisierte Ergebnisse ohne spezifische Suchanfrage und einen personalisierten Feed basierend auf dem Kontext und den Navigationsmustern eines Nutzers. Sie eignet sich ideal für die Suche nach personalisierten Kategorieseiten und Startseitenfeeds.
  • Datenquellen:Funktioniert mit den folgenden Datenquellen:
    • Website:Sie können Ihre öffentlichen Websites indexieren und erweiterte Funktionen wie die Indexanreicherung mit den strukturierten Daten auf Ihren Websites nutzen.
    • Strukturierte Daten:Suche in Daten, die in einem definierten Format organisiert sind, z. B. Datenbanken, JSON-Dateien in Cloud Storage oder BigQuery-Tabellen, z. B. Hotelkataloge, Immobilienangebote und Restaurantverzeichnisse.
    • Unstrukturierte Daten:Sie können Dokumente wie PDFs, HTML-Dateien und TXT-Dateien oder Bilddateien wie JPEG- und PNG-Dateien durchsuchen, die in Cloud Storage oder BigQuery gespeichert sind.
    • Zusammengeführte Suche:Suche in mehreren Datenspeichern, in denen Daten aus den oben genannten Datenquellen zusammengeführt werden. Sie können beispielsweise eine Suchanwendung erstellen und sie mit einem Website-Datenspeicher und einem Dokument-Datenspeicher verbinden. So können Ihre Nutzer alle Ihre Inhalte gleichzeitig durchsuchen.
  • Fundierte KI-Antworten generieren:Generiert KI-Antworten, die auf Ihren Daten basieren, mit Zitaten der Quelldokumente. Sie können auch Folgefragen und ähnliche Anfragen stellen.
  • Personalisierung:Die Ergebnisse und das Ranking werden im Laufe der Zeit verbessert, da aus Nutzerinteraktionen gelernt wird, die in Nutzerereignissen wie Klicks und Conversions erfasst werden.
  • Anpassung:Es gibt verschiedene Möglichkeiten, die Suche und das Browsen an Ihre geschäftlichen Anforderungen anzupassen.

Übersicht

Das folgende Diagramm zeigt die wichtigsten Komponenten der benutzerdefinierten Suche und wie sie zusammenarbeiten:

Schlüsselkomponenten der generischen benutzerdefinierten Suche
Abbildung 1. Verschiedene Komponenten der benutzerdefinierten Suche

Die Komponenten von Vertex AI Search für die benutzerdefinierte Suche lassen sich so erklären:

  • Datenspeicher: Ihre Inhalte aus verschiedenen Datenquellen werden in einem Vertex AI Search-Datenspeicher gespeichert. Die Quelldaten können Daten von öffentlichen Websites oder strukturierte und unstrukturierte Daten sein.
  • Datenverarbeitung und ‑indexierung: Vertex AI Search analysiert und indexiert Ihre Daten und erstellt eine durchsuchbare und abrufbare Darstellung. Dazu gehören:
    • Keyword-Extraktion:Wichtige Begriffe werden identifiziert und generiert, die zum Abrufen der richtigen Informationen erforderlich sind.
    • Semantisches Verständnis mithilfe von Einbettungen:Erstellt Vektoreinbettungen, um die Bedeutung des Inhalts zu erfassen.
    • Metadatenverarbeitung:Ihre Dokumente werden anhand der strukturierten Daten oder Metadaten des Dokuments verarbeitet. Beispiele: Standort in einem Hotelkatalog, Änderungs- oder Erstellungsdatum in den Metadaten einer Webseite.
    • Erweitertes Parsen von Dokumenten:Die Dokumentstruktur wird erkannt und erweiterte Informationen wie Tabellen, Bilder und Grafiken werden mithilfe von OCR oder Layout-Parsing annotiert.
  • Suchanwendung: Das Herzstück der benutzerdefinierten Suche ist eine Suchanwendung, die mit einem oder mehreren Datenspeichern verbunden ist, die Daten aus verschiedenen Quellen liefern. Bei der zusammengeführten Suche werden die Daten über Connectors aufgenommen. Sie konfigurieren das Such- und Surfverhalten auf App-Ebene.
  • Nutzeranfrage: Die Eingabe eines Nutzers, mit der Informationen aus Ihrer App abgerufen werden sollen. Es gibt zwei Arten von Nutzeranfragen:
    • Suchanfrage: Der Nutzer gibt eine gezielte Suchanfrage mit Text oder Bildern ein. Die Textsuche basiert auf der automatischen Vervollständigung.
    • Navigationsanfrage oder Browsen: Eine explorative Suche, bei der personalisierte relevante Inhalte ohne spezifische Anfrage bereitgestellt werden. Sie basiert auf der bisherigen Aktivität des Nutzers und anderen Signalen wie der aktuellen Kategorieseite und dem Standort.
  • Abrufen und Ranking:Das Abrufen und Ranking von Ergebnissen umfasst mehrere Unterkomponenten:
    • Suchanfragen verstehen: Vertex AI Search analysiert eine Suchanfrage anhand der folgenden Elemente:
      • Natural Language Processing:Zum Erkennen der Intention.
      • Filter mit Natural Language Understanding:Übersetzt Orte aus Anfragen in natürlicher Sprache in geografische Koordinaten und die Bedingungen in Anfragen in natürlicher Sprache in Filter.
      • Knowledge Graph:Zur Disambiguierung von Begriffen und zur Erweiterung der Suche.
      • Optionale Funktionen:Dazu gehören Rechtschreibkorrektur, Synonyme und Umformulierung von Anfragen.
    • Abruf:Vertex AI Search findet die relevantesten Dokumente oder Chunks anhand der folgenden Methoden:
      • Keyword-Abgleich für die Suche:Herkömmliche Suche auf Grundlage von Begriffen.
      • Semantische Suche:Mit Einbettungen konzeptionell ähnliche Inhalte finden.
      • Filtern:Alle konfigurierten Filter werden angewendet, z. B. für Datum, Kategorie oder Relevanz.
    • Ranking:Vertex AI Search stuft die Ergebnisse anhand der folgenden Faktoren ein:
      • Relevanz:Eine Kombination aus Keyword- und semantischem Abgleich bei der Suche.
      • Websignale für die Website-Suche:Faktoren wie Seitenqualität und Beliebtheit.
      • Boosting und Burying:Ihre benutzerdefinierten Regeln zum Hoch- oder Herabstufen bestimmter Ergebnisse.
      • Personalisierung:Aus Nutzerinteraktionen lernen Dies ist optional, wird aber dringend empfohlen.
      • Sortierung:Sortieranweisungen anwenden, z. B. nach Datum.
  • Ergebnisse und Antwortgenerierung:
    • Suchergebnisse:Eine nach Relevanz sortierte Liste relevanter Dokumente oder Chunks wird mit optionalen Funktionen wie Snippets, extraktiven Antworten und extraktiven Segmenten zurückgegeben. Die bereitgestellten Ergebnisse können mithilfe von Bereitstellungseinstellungen konfiguriert werden. Sie können die Suchergebnisse auch optimieren.
    • Antwortgenerierung:Basierend auf den wichtigsten und relevanten Ergebnissen wird eine prägnante, zusammenfassende Antwort mit Quellenangaben generiert. Dabei werden erweiterte LLM-Funktionen verwendet.
    • Personalisiertes Durchsuchen:Es wird eine personalisierte Gruppe von Dokumenten mit der höchsten vorhergesagten Wahrscheinlichkeit für Interaktionen oder Conversions zurückgegeben. Für diese Vorhersage wird ein fortschrittliches Modell verwendet, das aus Nutzerinteraktionen lernt.
  • Nutzerereignisse:Ein Tracker für Nutzerinteraktionen wie Klicks und Aufrufe, der Vertex AI Search hilft, die Suche und Personalisierung zu optimieren. Nutzerereignisse helfen Ihnen, Ihre Unternehmens-KPIs zu optimieren, darunter Engagement, Conversions und Umsatz.

Wichtige Funktionen und Konfigurationen

Die folgenden Funktionen und Konfigurationen sind für Ihre benutzerdefinierten Such-Apps verfügbar. In jeder Phase können Sie diese Einstellungen anpassen, um Ihren Nutzern die besten Ergebnisse zu präsentieren.

Schlüsselkomponenten der generischen benutzerdefinierten Suche
Abbildung 2. Wichtige Funktionen und Konfigurationen in der benutzerdefinierten Suche

Hier sind die verfügbaren Konfigurationen:

Nächste Schritte