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.
- Informationen zu Media-Daten finden Sie unter Einführung in die Suche und Empfehlungen für Media.
- Informationen zu Commerce- und Einzelhandelsdaten finden Sie unter Vertex AI Search for Commerce.
- Informationen zu Gesundheitsdaten finden Sie in der Checkliste für die Suche im Gesundheitswesen.
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:
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.
- Suchanfragen verstehen: Vertex AI Search analysiert eine Suchanfrage anhand der folgenden Elemente:
- 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.
Hier sind die verfügbaren Konfigurationen:
- Datenvorbereitung:
- Schema für strukturierte Daten: Definieren Sie die Struktur Ihrer Daten mit Feldnamen und ‑typen. Sie können ein eigenes Schema angeben oder Vertex AI Search das Schema automatisch erkennen lassen. Weitere Informationen finden Sie unter Schema bereitstellen oder automatisch erkennen lassen.
- Metadaten: Fügen Sie Ihren strukturierten oder unstrukturierten Dokumenten und Webseiten Metadaten hinzu, um die Suche zu verbessern und das Filtern zu ermöglichen. Weitere Informationen finden Sie unter:
- Aufteilung: Teilen Sie Dokumente in kleinere Abschnitte auf, um die Relevanz und die Verarbeitung durch LLMs zu verbessern. Weitere Informationen finden Sie unter Dokumente parsen und in Chunks aufteilen.
- Parsing: Verwenden Sie eine der folgenden Optionen, um Text, Bilder und andere Anmerkungen zu extrahieren:
- Digitaler Parser zum Extrahieren von maschinenlesbarem Text.
- OCR-Parser für PDFs zum Extrahieren von Text aus gescannten PDFs oder Bildern.
- Layout Parser zum Erkennen der Dokumentstruktur und zum Annotieren von Bildern und Grafiken für eine bessere Segmentierung und ein besseres Dokumentverständnis, was für komplexe Dokumente und RAG-Anwendungen erforderlich ist.
- Benutzerdefinierte Einbettungen: Laden Sie Ihre eigenen vorbereiteten Vektoreinbettungen hoch. Weitere Informationen finden Sie unter Benutzerdefinierte Einbettungen verwenden.
- Datenaufnahme: Vertex AI Search bietet verschiedene Arten der Aufnahme von Daten aus unterschiedlichen Quellen, z. B.:
- Crawling von Websitedaten
- Strukturierte und unstrukturierte Daten aus Cloud Storage und BigQuery oder über die REST API aufnehmen
- Konfiguration für Suche und Browsen:
- Feldeinstellungen: Hier können Sie festlegen, wie Felder für die Suche und die Antwortgenerierung konfiguriert werden, z. B. ob sie durchsuchbar, abrufbar oder indexierbar sind. Weitere Informationen finden Sie unter Feldeinstellungen konfigurieren.
- Automatische Vervollständigung: Suchvorschläge während der Eingabe durch den Nutzer anzeigen Weitere Informationen finden Sie unter Automatische Vervollständigung konfigurieren.
- Steuerelemente für die Bereitstellung: Erstellen Sie Regeln, um das Suchverhalten zu ändern. Weitere Informationen finden Sie unter Bereitstellungssteuerung für die Suche konfigurieren.
- Hochstufen/Herabstufen: Bestimmte Ergebnisse basierend auf Filtern hoch- oder herabstufen.
- Filter: Entfernen Sie Ergebnisse basierend auf Filtern.
- Synonyme: Bestimmte Begriffe als gleichwertig behandeln.
- Weiterleiten: Nutzer bei bestimmten Anfragen an eine bestimmte URL weiterleiten.
- Promote-Steuerelemente: Ergebnisse innerhalb und außerhalb Ihres Vertex AI Search-Datenspeichers bewerben.
- Suchoptimierung (Vorabversion): Das Modell wird anhand von Paaren aus Abfragen und Textausschnitten weiter trainiert. Weitere Informationen finden Sie unter Suchergebnisse mit der Suchoptimierung verbessern.
- Websitespezifische Konfigurationen:
- Erweiterte Indexierung: Weitere Informationen finden Sie unter Erweiterte Websiteindexierung aktivieren.
- Webseiten aktualisieren: Sie können Dokumente auf Ihrer Website regelmäßig automatisch oder manuell aktualisieren oder die auf Sitemaps basierende Aktualisierung verwenden.
- Abruf: Konfigurieren Sie die folgenden Abrufmethoden:
- Ranking: Die abgerufenen Ergebnisse optimieren oder einbetten, Websuchergebnisse sortieren oder Ergebnisse aus Speichern für strukturierte Daten sortieren.
- Suchergebnisse: Mit Vertex AI Search haben Sie folgende Möglichkeiten:
- Antworten und Follow-ups erhalten:
- Suchzusammenfassungen erhalten:
- Snippets und Extraktionsinhalte abrufen
- Personalisierte Browsing-Erfahrung generieren, für die Nutzerereignisse erforderlich sind
- Nutzerereignisse: Nutzerinteraktionen wie Klicks und Aufrufe werden aufgezeichnet, um die Suche und Personalisierung zu verbessern. Weitere Informationen zu Nutzerereignissen
Nächste Schritte
- Erste Schritte mit der benutzerdefinierten Suche
- Folgen Sie der Checkliste für die benutzerdefinierte Suche und der Checkliste für die Website-Suche, um Ihre eigene benutzerdefinierte Such-App mit allen Konfigurationen einzurichten.