Introdução à pesquisa personalizada

Esta página apresenta e enumera as capacidades da Vertex AI Search para apps personalizadas. A página também fornece links para as funcionalidades, os tutoriais e as listas de verificação disponíveis para começar a usar a Vertex AI Search para apps personalizadas.

O que é o Vertex AI Search para apps personalizadas?

A Vertex AI Search for custom apps é um motor de pesquisa e descoberta de conteúdo potente e de qualidade Google que pode integrar nas suas aplicações que contêm dados de Websites e outros dados estruturados ou não estruturados. A capacidade de pesquisa vai além da correspondência básica de palavras-chave e usa a IA para oferecer resultados altamente relevantes, proporcionar experiências de navegação e pesquisa personalizadas e gerar respostas de IA baseadas nos seus dados.

Pode usar a app de pesquisa personalizada para dados independentes do vertical que se encontram em Websites públicos ou num formato estruturado ou não estruturado. Além disso, o Vertex AI Search oferece outras apps de pesquisa e recomendações específicas de verticais.

Principais capacidades

As principais capacidades do Vertex AI Search são as seguintes:

  • Pesquisa de alta qualidade: tira partido da experiência de pesquisa da Google para compreender a intenção do utilizador, mesmo com consultas complexas e consultas de linguagem natural. Combina a pesquisa semântica e por palavras-chave para apresentar os melhores resultados.
  • Navegação personalizada: fornece resultados personalizados sem uma consulta de pesquisa específica e um feed personalizado com base no contexto e nos padrões de navegação de um utilizador. É ideal para experiências de descoberta para ver páginas de categorias personalizadas e feeds iniciais.
  • Origens de dados: funciona com as seguintes origens de dados:
    • Website: indexe os seus Websites públicos e use funcionalidades avançadas, como o enriquecimento do índice com os dados estruturados nos seus Websites.
    • Dados estruturados: pesquise dados organizados num formato definido, como bases de dados, ficheiros JSON no Cloud Storage ou tabelas do BigQuery, por exemplo, catálogos de hotéis, anúncios imobiliários e diretórios de restaurantes.
    • Dados não estruturados: pesquise em documentos como PDFs, ficheiros HTML e ficheiros TXT ou ficheiros de imagem como ficheiros JPEG e PNG armazenados no Cloud Storage ou no BigQuery.
    • Pesquisa combinada: pesquise em várias bases de dados que combinam dados das origens de dados mencionadas acima. Por exemplo, pode criar uma app de pesquisa e associá-la a um arquivo de dados de Websites e a um arquivo de dados de documentos. Isto permite que os utilizadores pesquisem todo o seu conteúdo de uma só vez.
  • Geração de respostas de IA fundamentadas: gera respostas de IA fundamentadas nos seus dados, com citações dos documentos de origem. Também pode fazer perguntas de seguimento e consultas relacionadas.
  • Personalização: melhora os resultados e a classificação ao longo do tempo através da aprendizagem com as interações dos utilizadores captadas em eventos do utilizador, como cliques e conversões.
  • Personalização: oferece várias formas de ajustar e configurar a experiência de pesquisa e navegação de acordo com as necessidades da sua empresa.

Vista geral

O diagrama seguinte mostra os componentes principais da pesquisa personalizada e como funcionam em conjunto:

componentes principais da pesquisa personalizada genérica
Figura 1. Diferentes componentes da pesquisa personalizada

Os componentes do Vertex AI Search para a pesquisa personalizada podem ser explicados da seguinte forma:

  • Armazenamento de dados: o seu conteúdo de diferentes origens de dados é armazenado num armazenamento de dados do Vertex AI Search. Os dados de origem podem ser dados de Websites públicos ou dados estruturados e não estruturados.
  • Tratamento e indexação de dados: o Vertex AI Search compreende e indexa os seus dados, criando uma representação pesquisável e recuperável. Isto inclui o seguinte:
    • Extração de palavras-chave: identifica e gera termos importantes necessários para obter as informações corretas.
    • Compreensão semântica através de incorporações: cria incorporações de vetores para captar o significado do conteúdo.
    • Processamento de metadados: processa os seus documentos através dos dados estruturados ou dos metadados do documento. Por exemplo, a localização num catálogo de hotéis, as datas de modificação ou criação nos metadados de uma página Web.
    • Análise avançada de documentos: compreende a estrutura dos documentos e anota informações avançadas, como tabelas, imagens e gráficos, através de OCR ou análise de esquemas.
  • App de pesquisa: no centro da pesquisa personalizada encontra-se uma app de pesquisa que se liga a um ou mais repositórios de dados que fornecem dados de diferentes origens. Para a pesquisa combinada, os dados são carregados através de conetores. Configura o comportamento de pesquisa e navegação ao nível da app.
  • Consulta do utilizador: a entrada de um utilizador destinada a obter informações da sua app, que pode ser de dois tipos:
    • Consulta de pesquisa: o utilizador introduz uma consulta de pesquisa segmentada através de texto ou imagens. A pesquisa textual é baseada no preenchimento automático.
    • Consulta de navegação ou exploração: uma pesquisa exploratória para fornecer conteúdo personalizado relevante sem uma consulta específica. É baseada na atividade anterior do utilizador e noutros sinais, como a página de categoria atual e a localização.
  • Obtenção e classificação: existem vários subcomponentes para a obtenção e a classificação dos resultados:
    • Compreensão de consultas para a pesquisa: o Vertex AI Search analisa uma consulta de pesquisa através do seguinte:
      • Processamento de linguagem natural: para compreender a intenção.
      • Filtros com compreensão de linguagem natural: traduz as localizações de consultas de linguagem natural em geocoordenadas e as condições em consultas de linguagem natural em filtros.
      • Gráfico de conhecimentos: para desambiguar termos e expandir a pesquisa.
      • Funcionalidades opcionais: inclui correção ortográfica, sinónimos e reformulação de consultas.
    • Obtenção: a Pesquisa Vertex AI encontra os documentos ou os fragmentos mais relevantes com base nos seguintes métodos:
      • Correspondência de palavras-chave para pesquisa: pesquisa convencional baseada em termos.
      • Pesquisa semântica: usar incorporações para encontrar conteúdo conceptualmente semelhante.
      • Filtragem: aplicação de todos os filtros que configurou, por exemplo, data, categoria ou classificação de relevância.
    • Classificação: a Pesquisa do Vertex AI classifica os resultados com base nos seguintes fatores:
      • Relevância: uma combinação de correspondência semântica e de palavras-chave durante a pesquisa.
      • Sinais da Web para a pesquisa de Websites: fatores como a qualidade da página e a popularidade.
      • Realçar e ocultar: as suas regras personalizadas para promover ou despromover determinados resultados.
      • Personalização: aprendizagem a partir das interações dos utilizadores. Este passo é opcional, mas vivamente recomendado.
      • Ordenar: aplicar instruções de ordenação, por exemplo, por data.
  • Resultados e geração de respostas:
    • Resultados da pesquisa: é devolvida uma lista classificada de documentos ou fragmentos relevantes com funcionalidades opcionais, como fragmentos, respostas extrativas e segmentos extrativos. Os resultados apresentados podem ser configurados com a ajuda dos controlos de publicação. Também pode ajustar os resultados da pesquisa.
    • Geração de respostas: é gerada uma resposta concisa e sintetizada com base nos resultados relevantes e principais, com citações. Isto usa funcionalidades avançadas de MDIs.
    • Navegação personalizada: é devolvido um conjunto personalizado de documentos com a probabilidade prevista mais elevada de interação ou conversão. Esta previsão usa um modelo avançado que aprende com as interações dos utilizadores.
  • Eventos do utilizador: um rastreador de interações do utilizador, como cliques e visualizações, que ajuda a Pesquisa da Vertex AI a aprender e melhorar a pesquisa e a personalização. Os eventos do utilizador ajudam a otimizar os IEDs da sua empresa, incluindo a interação, a conversão e a receita.

Principais funcionalidades e configurações

As funcionalidades e as configurações que se seguem estão disponíveis para as suas apps de pesquisa personalizadas. Em cada fase, pode personalizar estas definições para apresentar os melhores resultados aos seus utilizadores.

componentes principais da pesquisa personalizada genérica
Figura 2. Principais funcionalidades e configurações na pesquisa personalizada

Para explicar melhor, seguem-se as configurações disponíveis:

O que se segue?