Esta página apresenta e lista os recursos da Pesquisa da Vertex AI para apps personalizados. A página também oferece links para os recursos, tutoriais e checklists disponíveis para você começar a usar a Pesquisa da Vertex AI para apps personalizados.
O que é a Vertex AI para Pesquisa em apps personalizados?
A Vertex AI para Pesquisa em apps personalizados é um mecanismo de pesquisa e descoberta de conteúdo avançado com a qualidade do Google que pode ser integrado aos seus aplicativos com dados de sites e outros dados estruturados ou não estruturados. A capacidade de pesquisa vai além da correspondência básica de palavras-chave e usa a IA para fornecer resultados altamente relevantes, oferecer experiências personalizadas de navegação e pesquisa e gerar respostas de IA com base nos seus dados.
Você pode usar um app de pesquisa personalizada para dados independentes de segmento que estão em sites públicos ou em formato estruturado ou não estruturado. Além disso, a Vertex AI para Pesquisa oferece outros apps de pesquisa e recomendações específicos de setor.
- Para informações sobre dados de mídia, consulte Introdução à pesquisa e às recomendações de mídia.
- Para informações sobre dados de comércio e varejo, consulte Vertex AI para Pesquisa no comércio.
- Para informações sobre dados de saúde, consulte a Lista de verificação da pesquisa de saúde.
Principais recursos
Estes são os principais recursos da Vertex AI para Pesquisa:
- Pesquisa de alta qualidade:usa a experiência de pesquisa do Google para entender a intenção do usuário, mesmo com consultas complexas e em linguagem natural. Ela combina pesquisa por palavra-chave e semântica para oferecer os melhores resultados.
- Navegação personalizada:oferece resultados personalizados sem uma consulta de pesquisa específica e um feed personalizado com base no contexto e nos padrões de navegação de um usuário. É ideal para experiências de descoberta, em que é possível ver páginas de categorias e feeds da página inicial personalizados.
- Fontes de dados:funciona com as seguintes fontes de dados:
- Site:indexe seus sites públicos e use recursos avançados, como o enriquecimento de índice com os dados estruturados nos seus sites.
- Dados estruturados:pesquise dados organizados em um formato definido, como bancos de dados, arquivos JSON no Cloud Storage ou tabelas do BigQuery. Por exemplo, catálogos de hotéis, anúncios de imóveis e diretórios de restaurantes.
- Dados não estruturados:pesquise documentos como PDFs, arquivos HTML e TXT ou arquivos de imagem como JPEG e PNG armazenados no Cloud Storage ou no BigQuery.
- Pesquisa combinada:pesquisa em vários repositórios de dados que combinam dados das fontes mencionadas acima. Por exemplo, é possível criar um app de pesquisa e conectá-lo a um repositório de dados de sites e outro de documentos. Isso permite que os usuários pesquisem todo o seu conteúdo de uma só vez.
- Geração de respostas de IA embasadas:gera respostas de IA baseadas nos seus dados, com citações dos documentos de origem. Você também pode fazer perguntas complementares e consultas relacionadas.
- Personalização:melhora os resultados e a classificação ao longo do tempo aprendendo com as interações do usuário capturadas em eventos do usuário, como cliques e conversões.
- Personalização:oferece várias maneiras de ajustar e configurar a experiência de pesquisa e navegação para atender às necessidades da sua empresa.
Visão geral
O diagrama a seguir mostra os principais componentes da Pesquisa personalizada e como eles funcionam juntos:
Os componentes da Vertex AI para Pesquisa personalizada podem ser explicados da seguinte maneira:
- Repositório de dados: seu conteúdo de diferentes fontes de dados é armazenado em um repositório de dados da Vertex AI para Pesquisa. Os dados de origem podem ser de sites públicos ou estruturados e não estruturados.
- Processamento e indexação de dados: a Vertex AI para Pesquisa entende e indexa seus dados, criando uma representação pesquisável e recuperável. Isso
inclui o seguinte:
- Extração de palavras-chave:identifica e gera termos importantes necessários para recuperar as informações corretas.
- Compreensão semântica usando embeddings:cria embeddings de vetores para capturar o significado do conteúdo.
- Processamento de metadados:processa seus documentos usando os dados estruturados ou metadados deles. Por exemplo, o local em um catálogo de hotéis ou as datas de modificação ou criação nos metadados de uma página da Web.
- Análise avançada de documentos:entende a estrutura do documento e anota informações avançadas, como tabelas, imagens e gráficos, usando OCR ou análise de layout.
- App de pesquisa: no centro da pesquisa personalizada está um app de pesquisa, que se conecta a um ou mais repositórios de dados que trazem dados de diferentes fontes. Na pesquisa combinada, os dados são ingeridos por conectores. Você configura o comportamento de pesquisa e navegação no nível do app.
- Consulta do usuário: a entrada de um usuário destinada a recuperar informações do seu app, que pode ser de dois tipos:
- Consulta de pesquisa: o usuário insere uma consulta de pesquisa segmentada usando texto ou imagens. A pesquisa textual é feita com o preenchimento automático.
- Consulta ou navegação: uma pesquisa exploratória para oferecer conteúdo personalizado e relevante sem uma consulta específica. Ela é gerada com base na atividade anterior do usuário e em outros indicadores, como a página de categoria e a localização atuais.
- Recuperação e classificação:há vários subcomponentes para recuperação e classificação de resultados:
- Entendimento de consultas para pesquisa:a Vertex AI para Pesquisa analisa uma consulta de pesquisa usando o seguinte:
- Processamento de linguagem natural:para entender a intenção.
- Filtros com processamento de linguagem natural:traduz locais de consultas em linguagem natural para geocoordenadas e condições de consultas em linguagem natural para filtros.
- Mapa de informações:para eliminar a ambiguidade dos termos e ampliar a pesquisa.
- Recursos opcionais:inclui correção ortográfica, sinônimos e reformulação de consultas.
- Recuperação:a Vertex AI para Pesquisa encontra os documentos ou blocos mais relevantes com base nos seguintes métodos:
- Correspondência de palavras-chave para pesquisa:pesquisa convencional baseada em termos.
- Pesquisa semântica:usa embeddings para encontrar conteúdo conceitualmente semelhante.
- Filtragem:aplicação de todos os filtros configurados, como data, categoria ou pontuação de relevância.
- Ranking:a Vertex AI para Pesquisa classifica os resultados com base nos seguintes fatores:
- Relevância:uma combinação de correspondência semântica e de palavras-chave durante a pesquisa.
- Indicadores da Web para pesquisa em sites:fatores como qualidade e popularidade da página.
- Intensificação e encerramento:suas regras personalizadas para promover ou rebaixar determinados resultados.
- Personalização:aprendizado com as interações do usuário. Isso é opcional, mas altamente recomendado.
- Ordenação:aplicação de instruções de ordenação, por exemplo, por data.
- Entendimento de consultas para pesquisa:a Vertex AI para Pesquisa analisa uma consulta de pesquisa usando o seguinte:
- Resultados e geração de respostas:
- Resultados da pesquisa:uma lista classificada de documentos ou partes relevantes é retornada com recursos opcionais, como snippets, respostas e segmentos extraídos. Os resultados veiculados podem ser configurados com a ajuda dos controles de veiculação. Você também pode ajustar os resultados da pesquisa.
- Geração de respostas:uma resposta concisa e sintetizada é gerada com base nos resultados mais relevantes e principais, com citações. Isso usa recursos avançados de LLM.
- Navegação personalizada:um conjunto personalizado de documentos com a maior probabilidade prevista de engajamento ou conversão é retornado. Essa previsão usa um modelo avançado que aprende com as interações do usuário.
- Eventos do usuário:um rastreador de interações do usuário, como cliques e visualizações, que ajuda a Vertex AI Search a aprender e melhorar a pesquisa e a personalização. Os eventos do usuário ajudam a otimizar seus KPIs de negócios, incluindo engajamento, conversão e receita.
Principais recursos e configurações
Os seguintes recursos e configurações estão disponíveis para seus apps de pesquisa personalizada. Em cada etapa, você pode personalizar essas configurações para veicular os melhores resultados aos usuários.
Para elaborar, confira as configurações disponíveis:
- Preparação de dados:
- Esquema para dados estruturados: defina a estrutura dos seus dados com nomes e tipos de campos. Você pode fornecer seu próprio esquema ou deixar que a Vertex AI Search o detecte automaticamente. Para mais informações, consulte Fornecer ou detectar automaticamente um esquema.
- Metadados: adicione metadados aos seus documentos e páginas da Web estruturados ou não estruturados para melhorar a pesquisa e ativar a filtragem. Para mais informações, consulte o seguinte:
- Divisão em partes: divida os documentos em partes menores para melhorar a relevância e o processamento do LLM. Para mais informações, consulte Analisar e dividir documentos em partes.
- Análise: use uma das seguintes opções para extrair texto, imagens e outras anotações:
- Analisador digital para extrair texto legível por máquina.
- Parser de OCR para PDFs para extrair texto de PDFs ou imagens digitalizadas.
- Analisador de layout para detectar a estrutura do documento e anotar imagens e gráficos para melhor agrupação e compreensão do documento, o que é necessário para documentos complexos e aplicativos RAG.
- Embeddings personalizados: faça upload dos seus próprios embeddings de vetor preparados. Para mais informações, consulte Usar incorporações personalizadas.
- Ingestão de dados: a Vertex AI para Pesquisa oferece diferentes tipos de ingestão para dados de várias fontes, como:
- Rastreamento de dados do site
- Ingerir dados estruturados e não estruturados do Cloud Storage e do BigQuery ou pela API REST
- Configuração de pesquisa e navegação:
- Configurações de campo: controle como os campos são configurados para pesquisa e geração de respostas, como pesquisáveis, recuperáveis ou indexáveis. Para mais informações, consulte Configurar definições de campo.
- Preenchimento automático: ofereça sugestões de consulta enquanto os usuários digitam. Para mais informações, consulte Configurar o preenchimento automático.
- Controles de veiculação: crie regras para modificar o comportamento da pesquisa. Para mais informações, consulte
Configurar controles de exibição para pesquisa.
- Aumentar/ocultar: promova ou rebaixe resultados específicos com base em filtros.
- Filtrar: remove resultados com base em filtros.
- Sinônimos: tratam determinados termos como equivalentes.
- Redirecionamento: envia os usuários para um URL específico para determinadas consultas.
- Controles de promoção: promova resultados dentro e fora do seu repositório de dados da Vertex AI para Pesquisa.
- Ajuste de pesquisa (pré-lançamento): treine ainda mais o modelo com base em pares de consulta e extração de texto. Para mais informações, consulte Melhorar os resultados da pesquisa com o ajuste da pesquisa.
- Configurações específicas do site:
- Indexação avançada: para mais detalhes, consulte Ativar a indexação avançada de sites.
- Atualizar páginas da Web: você pode atualizar documentos no seu site regularmente usando atualização automática ou manual ou optar pela atualização baseada em sitemap.
- Recuperação: configure os seguintes métodos de recuperação:
- Ranking: aumente ou diminua os resultados recuperados, ordene os resultados da pesquisa na Web ou ordene os resultados de repositórios de dados estruturados.
- Resultados da pesquisa: use a Vertex AI para Pesquisa para fazer o seguinte:
- Receber respostas e acompanhamentos.
- Receber resumos de pesquisa.
- Receber snippets e conteúdo extrativo.
- Gerar uma experiência de navegação personalizada que exige eventos do usuário
- Eventos do usuário: registram interações do usuário, como cliques e visualizações, para melhorar a pesquisa e a personalização. Para mais informações, consulte Sobre eventos do usuário.
A seguir
- Comece a usar a pesquisa personalizada.
- Siga a lista de verificação da pesquisa personalizada e a lista de verificação da pesquisa no site para configurar seu próprio app de pesquisa personalizada com todas as configurações.