Introducción a la búsqueda personalizada

En esta página, se presentan y se enumeran las capacidades de Vertex AI Search para apps personalizadas. En la página, también se proporcionan vínculos a las funciones, los instructivos y las listas de tareas disponibles para que comiences a usar Vertex AI Search en apps personalizadas.

¿Qué es Vertex AI Search para apps personalizadas?

Vertex AI Search para apps personalizadas es un potente motor de búsqueda y descubrimiento de contenido con la calidad de Google que puedes integrar en tus aplicaciones que contienen datos de sitios web y otros datos estructurados o no estructurados. La capacidad de búsqueda va más allá de la concordancia básica de palabras clave y usa la IA para ofrecer resultados muy pertinentes, brindar experiencias de búsqueda y exploración personalizadas, y generar respuestas de IA basadas en tus datos.

Puedes usar una app de búsqueda personalizada para datos independientes de la vertical que se encuentren en sitios web públicos o en formato estructurado o no estructurado. Además, Vertex AI Search ofrece otras apps de búsqueda y recomendaciones específicas para cada vertical.

Funciones clave

Estas son las capacidades clave de Vertex AI Search:

  • Búsqueda de alta calidad: Aprovecha la experiencia de búsqueda de Google para comprender la intención del usuario, incluso con consultas complejas y de lenguaje natural. Combina la búsqueda semántica y por palabra clave para ofrecer los mejores resultados.
  • Exploración personalizada: Proporciona resultados personalizados sin una búsqueda específica y un feed personalizado según el contexto y los patrones de navegación del usuario. Es ideal para las experiencias de descubrimiento, ya que permite ver páginas de categorías personalizadas y feeds de la página principal.
  • Fuentes de datos: Funciona con la siguiente variedad de 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 datos organizados en un formato definido, como bases de datos, archivos JSON en Cloud Storage o tablas de BigQuery (por ejemplo, catálogos de hoteles, listas de bienes raíces y directorios de restaurantes).
    • Datos no estructurados: Realiza búsquedas en documentos como archivos PDF, HTML y TXT, o archivos de imágenes como archivos JPEG y PNG que se almacenan 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 app de búsqueda y conectarla a un almacén de datos de sitios web y a un almacén de datos de documentos. Esto permite que los usuarios busquen en todo tu contenido a la vez.
  • Generación de respuestas fundamentadas de la IA: Genera respuestas de la IA fundamentadas en tus datos, con citas a los documentos fuente. También puedes hacer preguntas de seguimiento y consultas relacionadas.
  • Personalización: Mejora los resultados y la clasificación con el tiempo, ya que aprende de las interacciones de los usuarios registradas en los eventos del usuario, como los clics y las conversiones.
  • Personalización: Ofrece varias formas de ajustar y configurar la experiencia de búsqueda y exploración para que se adapte a las necesidades de tu empresa.

Descripción general

En el siguiente diagrama, se muestran los componentes clave de la Búsqueda personalizada y cómo funcionan juntos:

Componentes clave de la búsqueda personalizada genérica
Figura 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 no estructurados.
  • 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 términos importantes necesarios para recuperar la información correcta.
    • Comprensión semántica con embeddings: Crea embeddings de vectores para capturar el significado del contenido.
    • Procesamiento de metadatos: Procesa tus documentos con 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 del documento y anota información avanzada, como tablas, imágenes y gráficos, con OCR o análisis de diseño.
  • App de búsqueda: En el centro de la búsqueda personalizada, se encuentra una app de búsqueda que se conecta a uno o más almacenes de datos que aportan datos de diferentes fuentes. En el caso de la búsqueda combinada, los datos se transfieren a través de conectores. Configuras el comportamiento de búsqueda y navegación a nivel de la app.
  • Consulta del usuario: Es la entrada de un usuario que tiene como objetivo recuperar información de tu app. Puede ser de dos tipos:
    • Consulta de búsqueda: El usuario ingresa una consulta de búsqueda segmentada con texto o imágenes. La búsqueda textual se basa en la función de autocompletar.
    • Búsqueda o consulta de navegación: Es una búsqueda exploratoria para ofrecer contenido relevante y personalizado sin una consulta específica. Se basa en la actividad anterior del usuario y otros indicadores, como la página de categoría y la ubicación actuales.
  • Recuperación y clasificación: Existen varios subcomponentes para la recuperación y clasificación de los resultados:
    • Comprensión de la búsqueda: Vertex AI Search analiza una búsqueda con los siguientes elementos:
      • Procesamiento de lenguaje natural: Para comprender la intención
      • Filtros con comprensión del lenguaje natural: Traducen las ubicaciones de las búsquedas en lenguaje natural a coordenadas geográficas y las condiciones de las búsquedas en lenguaje natural a filtros.
      • Gráfico de conocimiento: Para desambiguar términos y expandir la búsqueda
      • Funciones opcionales: Incluye corrección ortográfica, sinónimos y reformulación de la búsqueda.
    • Recuperación: Vertex AI Search encuentra los documentos o fragmentos más relevantes según los siguientes métodos:
      • Concordancia de palabras clave para la búsqueda: Búsqueda convencional basada en términos.
      • Búsqueda semántica: Usa embeddings para encontrar contenido conceptualmente similar.
      • Filtrado: Se aplican los filtros que configuraste, por ejemplo, fecha, categoría o puntuación de relevancia.
    • Clasificación: Vertex AI Search clasifica los resultados según los siguientes factores:
      • Relevancia: Es una combinación de concordancia semántica y de palabras clave durante la búsqueda.
      • Indicadores web para la búsqueda en sitios web: Factores como la calidad y la popularidad de la página
      • Mejora y ocultamiento: Son tus reglas personalizadas para promover o degradar ciertos resultados.
      • Personalización: Aprendizaje a partir de las interacciones del usuario Este paso es opcional, pero se recomienda.
      • Ordenamiento: Aplicar instrucciones de ordenamiento, por ejemplo, por fecha
  • Generación de respuestas y resultados:
    • Resultados de la búsqueda: Se devuelve una lista clasificada de documentos o fragmentos relevantes con funciones opcionales, como fragmentos, respuestas extractivas y segmentos extractivos. Los resultados que se entregan se pueden configurar con la ayuda de los controles de entrega. También puedes ajustar los resultados de la búsqueda.
    • Generación de respuestas: Se genera una respuesta concisa y sintetizada basada en los resultados principales y pertinentes, con citas. Esto usa funciones avanzadas de LLM.
    • Exploración personalizada: Se devuelve un conjunto personalizado de documentos con la mayor probabilidad prevista de participación o conversión. Esta predicción usa un modelo avanzado que aprende de las interacciones de los usuarios.
  • Eventos del usuario: Es un registro de las interacciones del usuario, como los clics y las vistas, que ayuda a Vertex AI Search a aprender y mejorar la búsqueda y la personalización. Los eventos del usuario ayudan a optimizar los KPIs de tu empresa, como la participación, las conversiones y los ingresos.

Funciones y configuraciones clave

Las siguientes funciones y configuraciones están disponibles para tus apps de búsqueda personalizadas. En cada etapa, puedes personalizar estos parámetros de configuración para ofrecer los mejores resultados a tus usuarios.

Componentes clave de la búsqueda personalizada genérica
Figura 2. Funciones y parámetros de configuración clave en la búsqueda personalizada

Para explicarlo mejor, estas son las configuraciones disponibles:

¿Qué sigue?