Introducción a la búsqueda personalizada

En esta página se presentan y se enumeran las funciones de Vertex AI Search para aplicaciones personalizadas. La página también incluye enlaces a las funciones, los tutoriales y las listas de comprobación disponibles para que puedas empezar a usar Vertex AI Search en aplicaciones personalizadas.

¿Qué es Vertex AI Search para aplicaciones personalizadas?

Vertex AI Search para aplicaciones personalizadas es un potente motor de búsqueda y descubrimiento de contenido con la calidad de Google que puedes integrar en tus aplicaciones que contengan datos de sitios web y otros datos estructurados o sin estructurar. La función de búsqueda va más allá de la concordancia básica de palabras clave y usa la IA para ofrecer resultados muy relevantes, proporcionar experiencias de búsqueda y navegación personalizadas, y generar respuestas de IA basadas en tus datos.

Puedes usar la aplicación de búsqueda personalizada para datos independientes del sector que se encuentren en sitios web públicos o que tengan un formato estructurado o no estructurado. Además, Vertex AI Search ofrece otras aplicaciones de búsqueda y recomendaciones específicas de verticales.

Funciones clave

Estas son las principales funciones de Vertex AI Search:

  • Búsqueda de alta calidad: aprovecha la experiencia de Google en búsquedas para comprender la intención de los usuarios, incluso con consultas complejas y en lenguaje natural. Combina la búsqueda por palabras clave y la búsqueda semántica para ofrecer los mejores resultados.
  • Exploración personalizada: ofrece resultados personalizados sin una consulta de búsqueda específica y un feed personalizado basado en el contexto y los patrones de navegación del usuario. Es ideal para las experiencias de descubrimiento, ya que permite ver páginas de categorías y feeds de inicio personalizados.
  • Fuentes de datos: funciona con las siguientes fuentes de datos:
    • Sitio web: indexa tus sitios web públicos y usa funciones avanzadas, como el enriquecimiento del índice con los datos estructurados de tus sitios web.
    • Datos estructurados: busca en datos organizados en un formato definido, como bases de datos, archivos JSON en Cloud Storage o tablas de BigQuery. Por ejemplo, catálogos de hoteles, anuncios inmobiliarios y directorios de restaurantes.
    • Datos sin estructurar: busca en documentos como archivos PDF, HTML y TXT, o en archivos de imagen como JPEG y PNG, que estén almacenados en Cloud Storage o BigQuery.
    • Búsqueda combinada: busca en varios almacenes de datos que combinan datos de las fuentes de datos mencionadas anteriormente. Por ejemplo, puedes crear una aplicación de búsqueda y conectarla a un almacén de datos de un sitio web y a un almacén de datos de documentos. De esta forma, tus usuarios podrán buscar en todo tu contenido a la vez.
  • Generación de respuestas de IA fundamentadas: genera respuestas de IA basadas en tus datos con citas de los documentos de origen. También puedes hacer preguntas de seguimiento y consultas relacionadas.
  • Personalización: mejora los resultados y la clasificación con el tiempo aprendiendo de las interacciones de los usuarios registradas en eventos de usuario, como los clics y las conversiones.
  • Personalización: ofrece varias formas de ajustar y configurar la experiencia de búsqueda y navegación para adaptarla a las necesidades de tu empresa.

Información general

En el siguiente diagrama se muestran los componentes clave de la búsqueda personalizada y cómo interactúan:

Componentes clave de la búsqueda personalizada genérica
Imagen 1. Diferentes componentes de la búsqueda personalizada

Los componentes de Vertex AI Search para la búsqueda personalizada se pueden explicar de la siguiente manera:

  • Almacén de datos: tu contenido de diferentes fuentes de datos se almacena en un almacén de datos de Vertex AI Search. Los datos de origen pueden ser datos de sitios web públicos o datos estructurados y sin estructurar.
  • Procesamiento e indexación de datos: Vertex AI Search comprende e indexa tus datos, lo que crea una representación que se puede buscar y recuperar. Esto incluye lo siguiente:
    • Extracción de palabras clave: identifica y genera los términos importantes necesarios para obtener la información correcta.
    • Comprensión semántica mediante incrustaciones: crea incrustaciones de vectores para captar el significado del contenido.
    • Procesamiento de metadatos: procesa sus documentos mediante los datos estructurados o los metadatos del documento. Por ejemplo, la ubicación en un catálogo de hoteles o las fechas de modificación o creación en los metadatos de una página web.
    • Análisis avanzado de documentos: comprende la estructura de los documentos y anota información avanzada, como tablas, imágenes y gráficos, mediante OCR o análisis de diseño.
  • Aplicación de búsqueda: en el centro de la búsqueda personalizada se encuentra una aplicación de búsqueda que se conecta a uno o varios almacenes de datos que recogen datos de diferentes fuentes. En el caso de la búsqueda combinada, los datos se ingieren a través de conectores. Puedes configurar el comportamiento de búsqueda y navegación a nivel de aplicación.
  • Consulta de usuario: la entrada de un usuario destinada a obtener información de tu aplicación. Puede ser de dos tipos:
    • Consulta de búsqueda: el usuario introduce una consulta de búsqueda específica con texto o imágenes. La búsqueda textual se basa en la función de autocompletar.
    • Consulta de navegación o exploración: búsqueda exploratoria para ofrecer contenido personalizado y relevante sin una consulta específica. Se basa en la actividad anterior del usuario y en otras señales, como la página de categoría y la ubicación actuales.
  • Obtención y clasificación: hay varios subcomponentes para obtener y clasificar los resultados:
    • Comprensión de consultas de búsqueda: Vertex AI Search analiza una consulta de búsqueda con lo siguiente:
      • Procesamiento del lenguaje natural: para entender la intención.
      • Filtros con comprensión del lenguaje natural: traduce las ubicaciones de las consultas en lenguaje natural a coordenadas geográficas y las condiciones de las consultas en lenguaje natural a filtros.
      • Gráfico de conocimiento: para desambiguar términos y ampliar la búsqueda.
      • Funciones opcionales: incluye corrección ortográfica, sinónimos y reformulación de consultas.
    • Recuperación: Vertex AI Search busca los documentos o fragmentos más relevantes mediante los siguientes métodos:
      • Concordancia con palabras clave para la búsqueda: búsqueda convencional basada en términos.
      • Búsqueda semántica: usa las inserciones para encontrar contenido conceptualmente similar.
      • Filtrado: se aplican los filtros que haya configurado (por ejemplo, fecha, categoría o puntuación de relevancia).
    • Clasificación: Vertex AI Search clasifica los resultados en función de los siguientes factores:
      • Relevancia: combinación de la concordancia semántica y de palabras clave durante la búsqueda.
      • Señales web para la búsqueda en sitios web: factores como la calidad y la popularidad de la página.
      • Impulsar y ocultar: tus reglas personalizadas para promocionar o degradar determinados resultados.
      • Personalización: aprende de las interacciones de los usuarios. Este paso es opcional, pero muy recomendable.
      • Orden: aplica instrucciones de orden, por ejemplo, por fecha.
  • Resultados y generación de respuestas:
    • Resultados de búsqueda: se devuelve una lista ordenada de documentos o fragmentos relevantes con funciones opcionales, como fragmentos, respuestas extractivas y segmentos extractivos. Los resultados que se muestran se pueden configurar con los controles de servicio. También puedes ajustar los resultados de búsqueda.
    • Generación de respuestas: se genera una respuesta concisa y sintetizada basada en los resultados principales y relevantes, con citas. Usa funciones avanzadas de LLM.
    • Búsqueda personalizada: se devuelve un conjunto personalizado de documentos con la mayor probabilidad prevista de interacción o conversión. Esta predicción usa un modelo avanzado que aprende de las interacciones de los usuarios.
  • Eventos de usuario: un rastreador de las interacciones de los usuarios, como los clics y las visualizaciones, que ayuda a Vertex AI Search a aprender y mejorar la búsqueda y la personalización. Los eventos de usuario ayudan a optimizar los KPIs de tu empresa, como la interacción, las conversiones y los ingresos.

Funciones y configuraciones principales

Las siguientes funciones y configuraciones están disponibles para tus aplicaciones de búsqueda personalizadas. En cada fase, puedes personalizar estos ajustes para ofrecer los mejores resultados a tus usuarios.

Componentes clave de la búsqueda personalizada genérica
Imagen 2. Funciones y configuraciones clave de la búsqueda personalizada

A continuación, se indican las configuraciones disponibles:

Siguientes pasos