En esta página, se presenta la búsqueda con respuestas y preguntas adicionales para Vertex AI Search y se muestra cómo implementarla en apps de búsqueda genéricas con llamadas a métodos.
Nota: Las funciones de respuesta y seguimiento no se pueden aplicar a los datos de medios de comunicación o atención médica.
en tiendas físicas. La búsqueda con respuestas y preguntas adicionales se basa en el método de respuesta. El método de respuesta reemplaza las funciones de resumen del método search anterior y todas las funciones del método converse obsoleto.
El método de respuesta también tiene algunas características adicionales importantes, como el
y la capacidad de manejar consultas complejas.
Término clave: En esta página, el término respuesta se refiere a una respuesta generada por IA que
se basa en los resultados de una consulta. En esencia, es igual al
summary , que se puede generar con el método de búsqueda. Funciones del método de respuesta
Las funciones clave del método de respuesta son las siguientes:
La capacidad de generar respuestas para consultas complejas. Por ejemplo, el método de respuesta puede desglosar las consultas compuestas, como la siguiente, en varias consultas más pequeñas para mostrar mejores resultados que se usan para generar mejores respuestas:
"¿Cuáles son los ingresos respectivos de Google Cloud y Google Ads en 2024?"
"Después de cuántos años desde su fundación, ¿Google alcanzó los USD 1,000 millones
ingresos?".
La capacidad de combinar la búsqueda y la generación de respuestas en una conversación de varios turnos llamando al método de respuesta en cada turno
La capacidad de vincularse con el método de búsqueda para reducir la latencia de búsqueda Puedes llamar al método de búsqueda y al método de respuesta por separado, y renderizar los resultados de la búsqueda y las respuestas en diferentes iframes en diferentes momentos. Esta
significa que puedes mostrar a los usuarios resultados de la búsqueda (los 10 vínculos azules) en
milisegundos. No es necesario que esperes a que se generen las respuestas para poder mostrar los resultados de la búsqueda.
Las características de respuesta y seguimiento pueden dividirse en tres fases de la consulta:
buscar y responder:
Cuándo usar la respuesta y cuándo usar la búsqueda
Vertex AI Search tiene dos métodos que se usan para consultar apps. Tienen diferentes, pero
los atributos que se superponen.
Usa el método answer en los siguientes casos:
Quieres una respuesta (o resumen) generada por IA de los resultados de la búsqueda.
Quieres realizar búsquedas de varios turnos, es decir, búsquedas que conservan el contexto para permitir
preguntas adicionales.
Usa el método search en las siguientes situaciones:
Solo necesitas los resultados de la búsqueda, no una respuesta generada.
Quieres que se muestren más de diez resultados de la búsqueda ("vínculos azules").
Tienes alguno de los siguientes estados:
Datos multimedia o de atención médica
Tus propias incorporaciones
Controles de sinónimos o redireccionamientos
Facetas
Códigos de país de los usuarios
Usa los métodos de respuesta y búsqueda juntos en las siguientes situaciones:
Quieres mostrar más de diez resultados de la búsqueda y quieres una respuesta generada.
Tienes problemas de latencia y deseas mostrar y mostrar los resultados de la búsqueda rápidamente antes de que se muestre la respuesta generada.
Funciones de la fase de consulta
La función de respuesta y seguimiento admite el procesamiento de consultas en lenguaje natural.
En esta sección, se describen y se ilustran las diversas opciones de reformulación y clasificación de consultas.
Reformulación de consultas
La reformulación de consultas está activada de forma predeterminada. Esta función elige la mejor manera de reformular las consultas automáticamente para mejorar los resultados de la búsqueda. Esta función también puede controlar
que no requieren reformulación.
Divide consultas complejas en varias consultas y realiza operaciones síncronas
subconsulta.
Por ejemplo, una consulta compleja se divide en cuatro consultas más pequeñas y simples.
Entrada del usuario
Subconsultas creadas a partir de la consulta compleja
¿Qué trabajos y pasatiempos tienen en común Andie Ram y Arnaud Clément?
Ocupación de Andie Ram
Ocupación de Arnaud Clément
Pasatiempo de Andie Ram
Pasatiempo de Arnaud Clément
Sintetiza las consultas de varios turnos para que las preguntas adicionales sean conscientes del contexto y tengan estado.
Por ejemplo, las consultas sintetizadas a partir de la entrada del usuario en cada turno pueden verse así:
Entrada del usuario
Consulta sintetizada
Turno 1: laptops para la escuela
laptops para la escuela
Turno 2: no en Mac
laptops para la escuela, no mac
Turno 3: pantalla más grande y también necesito teclado inalámbrico y
ratón
laptops con pantallas más grandes para la escuela, no Mac, con teclado y mouse inalámbricos
Cumplido 4: y una mochila
laptops de pantalla más grande para la escuela, no Mac, con teclado y mouse inalámbricos, y una mochila para ellas
Simplifica las consultas largas para mejorar la recuperación.
Por ejemplo, una consulta larga se abrevia como una consulta simple.
Entrada del usuario
Consulta simplificada
Estoy tratando de averiguar por qué el botón “Agregar al carrito” de nuestro sitio web no funciona correctamente. Al parecer, cuando un usuario hace clic en el botón, el artículo no se agrega al carrito y recibe un mensaje de error. Revisé el código y parece estar
correcto, por lo que no sé bien cuál podría ser el problema. ¿Puedes ayudarme?
solucionar este problema?
"Agregar al carrito" botón no funciona en el sitio web.
Realizar un razonamiento de varios pasos
Términos clave: Los pasos (también conocidos como saltos ) se
usarse para responder preguntas complejas. La pregunta se divide en
varios pasos de recuperación e inferencia
de información.
El razonamiento de varios pasos se basa en el paradigma ReAct (razonar + actuar), que permite a los LLM resolver tareas complejas con razonamiento de lenguaje natural.
De forma predeterminada, la cantidad máxima de pasos es cinco.
Por ejemplo:
Entrada del usuario
Dos pasos para generar la respuesta
¿Cuántos años después de su fundación, Google alcanzó los USD 1,000 millones en ingresos?
Paso 1: Paso 2:
Clasificación de consultas
Las opciones de clasificación de consultas son identificar consultas adversas y no respuestas
a buscar consultas. De forma predeterminada, las opciones de clasificación de consultas están desactivadas.
Para obtener más información acerca de búsquedas adversarias y sin respuesta, consulte Ignorar adversarios
consultas y también Ignorar las búsquedas que no sean del resumen
por lotes .
Funciones de la fase de búsqueda
Para la búsqueda, el método de respuesta tiene las mismas opciones que el método de búsqueda. Por ejemplo:
Funciones de la fase de respuesta
Durante la fase de respuesta, cuando se generan respuestas a partir de los resultados de la búsqueda,
Puedes habilitar las mismas funciones que en el método de búsqueda. Por ejemplo:
Antes de comenzar
Según el tipo de app que tengas, completa los siguientes requisitos:
Si tienes una app de búsqueda estructurada o no estructurada, asegúrate de cumplir con los siguientes requisitos:
se activó: Funciones avanzadas de LLM
Si tienes una app de búsqueda de sitios web, asegúrate de que las siguientes opciones estén activadas:
Si tienes una aplicación de búsqueda combinada (es decir, una aplicación que está conectada a más
de un almacén de datos), comunícate con tu equipo de Cuentas de Google y solicítale que te agreguen a
está en la lista de entidades permitidas de la API answer con la búsqueda combinada.
Búsqueda y respuesta (básica)
El siguiente comando muestra cómo llamar al método answer y
obtener una respuesta generada y una lista de resultados de la búsqueda, con vínculos
fuentes de datos.
Este comando solo muestra la entrada necesaria. Las opciones se dejan con sus valores predeterminados.
REST Para realizar una búsqueda y obtener resultados con una respuesta generada, haz lo siguiente:
Ejecuta el siguiente comando de curl:
curl -X POST -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
"https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID /locations/global/collections/default_collection/engines/APP_ID /servingConfigs/default_search:answer" \
-d '{
"query": { "text": "QUERY "}
}'
Reemplaza lo siguiente:
PROJECT_ID APP_ID QUERY
Comando de ejemplo y resultado parcial
curl -X POST -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
"https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/my-project-123/locations/global/collections/default_collection/engines/my-app/servingConfigs/default_search:answer" \
-d '{"query": { "text": "Which database is faster, bigquery or spanner?"}}'
What is the performance of BigQuery? "
},
"observation": {
"searchResults": [
{
"document": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/branches/0/documents/9ab3ef91bcfde1fcd091efe9df7c699c",
"uri": "https://cloud.google.com/bigquery/docs/best-practices-performance-overview",
"title": "Introduction to optimizing query performance | BigQuery | Google Cloud",
"snippetInfo": [
{
"snippet": "After a query begins execution, \u003cb\u003eBigQuery\u003c/b\u003e calculates how many slots each query stage uses based on the stage size and complexity and the number of slots ...",
"snippetStatus": "SUCCESS"
}
]
},
{
"document": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/branches/0/documents/4e545c5cb69b06b251265114d9099cb4",
"uri": "https://cloud.google.com/bigquery/docs/query-insights",
"title": "Get query performance insights | BigQuery | Google Cloud",
"snippetInfo": [
{
"snippet": "This document describes how to use the query execution graph to diagnose query \u003cb\u003eperformance\u003c/b\u003e issues, and to see query \u003cb\u003eperformance\u003c/b\u003e insights. \u003cb\u003eBigQuery\u003c/b\u003e offers ...",
"snippetStatus": "SUCCESS"
}
]
},
{
"document": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/branches/0/documents/d34672d877eefe596f9c7d1a3d7076b1",
"uri": "https://cloud.google.com/bigquery/docs/best-practices-performance-compute",
"title": "Optimize query computation | BigQuery | Google Cloud",
"snippetInfo": [
{
"snippet": "After addressing the query \u003cb\u003eperformance\u003c/b\u003e insights, you can further optimize your query by performing the following tasks: Reduce data that is to be processed ...",
"snippetStatus": "SUCCESS"
}
]
},
...
{
"document": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/branches/0/documents/75ce2f05833683e60ddc21a11ce0466f",
"uri": "https://cloud.google.com/blog/products/data-analytics/troubleshoot-and-optimize-your-bigquery-analytics-queries-with-query-execution-graph/",
"title": "Troubleshoot and optimize your BigQuery analytics queries with query execution graph | Google Cloud Blog",
"snippetInfo": [
{
"snippet": "Since query \u003cb\u003eperformance\u003c/b\u003e is multi-faceted, \u003cb\u003eperformance\u003c/b\u003e insights might only provide a partial picture of the overall query \u003cb\u003eperformance\u003c/b\u003e. Execution graph. When ...",
"snippetStatus": "SUCCESS"
}
]
}
]
}
},
{
"searchAction": {
"query": " What is the performance of Spanner? "
},
"observation": {
"searchResults": [
{
"document": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/branches/0/documents/f3d036b60379873acf7c73081c5e5b5c",
"uri": "https://cloud.google.com/spanner/docs/performance",
"title": "Performance overview | Spanner | Google Cloud",
"snippetInfo": [
{
"snippet": "These \u003cb\u003eperformance\u003c/b\u003e improvements should result in higher throughput and better latency in \u003cb\u003eSpanner\u003c/b\u003e nodes in both regional and multi-region instance configurations.",
"snippetStatus": "SUCCESS"
}
]
},
{
"document": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/branches/0/documents/422496248ade354c73b4c906b8eb9b5f",
"uri": "https://cloud.google.com/blog/products/databases/announcing-cloud-spanner-price-performance-updates",
"title": "Announcing Cloud Spanner price-performance updates | Google Cloud Blog",
"snippetInfo": [
{
"snippet": "Alongside lower costs, Cloud \u003cb\u003eSpanner\u003c/b\u003e provides single-digit ms latencies and strong consistency across multiple availability zones in the same region.",
"snippetStatus": "SUCCESS"
}
]
},
{
"document": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/branches/0/documents/53c2a1a6990480ba4aa05cc6b4404562",
"uri": "https://cloud.google.com/blog/topics/developers-practitioners/understanding-cloud-spanner-performance-metrics-scale-key-visualizer",
"title": "Understanding Cloud Spanner performance metrics at scale with Key Visualizer | Google Cloud Blog",
"snippetInfo": [
{
"snippet": "Designed for \u003cb\u003eperformance\u003c/b\u003e tuning and instance sizing, you can use Key Visualizer today in the web-based Cloud Console for all \u003cb\u003eSpanner\u003c/b\u003e databases at no additional ...",
"snippetStatus": "SUCCESS"
}
]
},
...
{
"document": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/branches/0/documents/a6501ecd5d6391e3ade49097bab0ad3a",
"uri": "https://cloud.google.com/blog/products/databases/a-technical-overview-of-cloud-spanners-query-optimizer",
"title": "A technical overview of Cloud Spanner's query optimizer | Google Cloud Blog",
"snippetInfo": [
{
"snippet": "... performance. Typically, a join will ... Google is continuously improving out-of-the-box \u003cb\u003eperformance of Spanner\u003c/b\u003e and reducing the need for manual tuning.",
"snippetStatus": "SUCCESS"
}
]
}
]
}
}
]
}
]
},
"answerQueryToken": "NMwKDAj1_d62BhC72_X_AhIkNjZkN2I4YWEtMDAwMC0yYTdiLWIxMmMtMDg5ZTA4MjhlNzY0"
}
En este ejemplo, la consulta se divide en partes: “¿Cuál es
rendimiento de Spanner?” y “¿Cuál es el rendimiento de BigQuery?”.
Comandos de la fase de consulta
En esta sección, se muestra cómo especificar opciones para la fase de consulta de la llamada al método answer .
Búsqueda y respuesta (reformulación inhabilitada)
En el siguiente comando, se muestra cómo llamar al método answer y mostrar una respuesta generada y una lista de resultados de la búsqueda. La respuesta podría ser
es diferente de la respuesta anterior porque la opción de reformulación está inhabilitada.
REST Para buscar y obtener resultados con una respuesta generada sin aplicar la consulta
reformulando la frase, haz lo siguiente:
Ejecuta el siguiente comando curl:
curl -X POST -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
"https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID /locations/global/collections/default_collection/engines/APP_ID /servingConfigs/default_search:answer" \
-d '{
"query": { "text": "QUERY "},
"queryUnderstandingSpec": {
"queryRephraserSpec": {
"disable": true
}
}
}'
Reemplaza lo siguiente:
PROJECT_ID APP_ID QUERY
Ejemplo de comando y resultado parcial
curl -X POST -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
"https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/my-project-123/locations/global/collections/default_collection/engines/my-app/servingConfigs/default_search:answer" \
-d '{
"query": { "text": "Which database is faster, bigquery or spanner?"},
"queryUnderstandingSpec": { "queryRephraserSpec": { "disable": true } }
}'
Which database is faster, bigquery or spanner? "
},
"observation": {
"searchResults": [
{
"document": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/branches/0/documents/ecc0e7547253f4ca3ff3328ce89995af",
"uri": "https://cloud.google.com/blog/topics/developers-practitioners/how-spanner-and-bigquery-work-together-handle-transactional-and-analytical-workloads",
"title": "How Spanner and BigQuery work together to handle transactional and analytical workloads | Google Cloud Blog",
"snippetInfo": [
{
"snippet": "A federated \u003cb\u003equery\u003c/b\u003e might not be as \u003cb\u003efast\u003c/b\u003e as querying local \u003cb\u003eBigQuery tables\u003c/b\u003e. There may be higher latency because of the small wait time for the source \u003cb\u003edatabase\u003c/b\u003e to ...",
"snippetStatus": "SUCCESS"
}
]
},
{
"document": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/branches/0/documents/d7e238f73608a860e00b752ef80e2941",
"uri": "https://cloud.google.com/blog/products/databases/cloud-spanner-gets-stronger-with-bigquery-federated-queries",
"title": "Cloud Spanner gets stronger with BigQuery-federated queries | Google Cloud Blog",
"snippetInfo": [
{
"snippet": "... \u003cb\u003equick\u003c/b\u003e lookup on \u003cb\u003edata\u003c/b\u003e that's in \u003cb\u003eSpanner\u003c/b\u003e -- you can ... Set up an external \u003cb\u003edata\u003c/b\u003e source for the \u003cb\u003eSpanner\u003c/b\u003e shopping \u003cb\u003edatabase\u003c/b\u003e in \u003cb\u003eBigQuery\u003c/b\u003e. ... The \u003cb\u003equery\u003c/b\u003e is executed in ...",
"snippetStatus": "SUCCESS"
}
]
},
{
"document": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/branches/0/documents/f3d036b60379873acf7c73081c5e5b5c",
"uri": "https://cloud.google.com/spanner/docs/performance",
"title": "Performance overview | Spanner | Google Cloud",
"snippetInfo": [
{
"snippet": "The information on this page applies to both GoogleSQL and PostgreSQL \u003cb\u003edatabases\u003c/b\u003e. Note: We are in the process of rolling out \u003cb\u003eperformance\u003c/b\u003e and storage changes that ...",
"snippetStatus": "SUCCESS"
}
]
},
...
{
"document": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/branches/0/documents/47b09cb5ad5e3ab3b1eb93d99ecb0896",
"uri": "https://cloud.google.com/blog/products/databases/rewe-uses-cloud-spanner-to-optimize-for-speed-and-performance",
"title": "REWE uses Cloud Spanner to optimize for speed and performance | Google Cloud Blog",
"snippetInfo": [
{
"snippet": "As a fully managed relational \u003cb\u003edatabase\u003c/b\u003e, \u003cb\u003eSpanner\u003c/b\u003e provides unlimited scale, strong consistency, and up to 99.999% availability. By choosing this approach to ...",
"snippetStatus": "SUCCESS"
}
]
}
]
}
}
]
}
]
},
"answerQueryToken": "M8gKCwjp_t62BhC7wOFMEiQ2NmQ3YjhhZS0wMDAwLTJhN2ItYjEyYy0wODllMDgyOGU3NjQ"
}
Búsqueda y respuesta (especifica la cantidad máxima de pasos)
En el siguiente comando, se muestra cómo llamar al método answer y mostrar una respuesta generada y una lista de resultados de la búsqueda. La respuesta es
es diferente de las respuestas anteriores
porque la cantidad de pasos de reformulación
un aumento de ese tamaño.
REST Para buscar y obtener resultados con una respuesta generada que permite hasta cinco reformulaciones
pasos, haz lo siguiente:
Ejecuta el siguiente comando de curl:
curl -X POST -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
"https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID /locations/global/collections/default_collection/engines/APP_ID /servingConfigs/default_search:answer" \
-d '{
"query": { "text": "QUERY "},
"queryUnderstandingSpec": {
"queryRephraserSpec": {
"maxRephraseSteps": MAX_REPHRASE
}
}
}'
Reemplaza lo siguiente:
PROJECT_ID APP_ID QUERY MAX_REPHRASE 5.
Si no se establece o se establece en un valor inferior a 1, el valor es el predeterminado, 1.
Comando de ejemplo
curl -X POST -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
"https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/my-project-123/locations/global/collections/default_collection/engines/my-app/servingConfigs/default_search:answer" \
-d '{
"query": { "text": "How much longer does it take to train a recommendations model than a search model"},
"queryUnderstandingSpec": {
"queryRephraserSpec": {
"maxRephraseSteps": 5
}
}
}'
Cómo buscar y responder con la clasificación de consultas
El siguiente comando muestra cómo llamar al método answer para
indaga si una consulta es adversaria, sin búsqueda de respuestas o ninguna de las dos.
La respuesta incluye el tipo de clasificación para la consulta, pero la respuesta en sí no se ve afectada por la clasificación.
Si quieres cambiar el comportamiento de la respuesta según el tipo de consulta, puedes
hacerlo en la fase de respuesta. Consulta Ignorar adversarios
consultas y también Ignorar las búsquedas que no sean del resumen
por lotes .
REST Para determinar si una consulta es adversaria o no busca una respuesta, haz lo siguiente:
Ejecuta el siguiente comando de curl:
curl -X POST -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
"https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID /locations/global/collections/default_collection/engines/APP_ID /servingConfigs/default_search:answer" \
-d '{
"query": { "text": "QUERY "},
"queryUnderstandingSpec": {
"queryClassificationSpec": {
"types": ["QUERY_CLASSIFICATION_TYPE "]
}
}
}'
Reemplaza lo siguiente:
PROJECT_ID APP_ID QUERY QUERY_CLASSIFICATION_TYPE ADVERSARIAL_QUERY, NON_ANSWER_SEEKING_QUERY o ambos.
Comando de ejemplo y resultado parcial
curl -X POST -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
"https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/my-project-123/locations/global/collections/default_collection/engines/my-app/servingConfigs/default_search:answer" \
-d '{
"query": {
"text": "Hello!"},
"queryUnderstandingSpec": {
"queryClassificationSpec": {
"types": ["ADVERSARIAL_QUERY", "NON_ANSWER_SEEKING_QUERY"]
}
}
}'
"type": "NON_ANSWER_SEEKING_QUERY",
"positive": true
}
]
}
},
"answerQueryToken": "NMwKDAjVloK3BhCdt8u9AhIkNjZkYmFhNWItMDAwMC0yZTBkLTg0ZDAtMDg5ZTA4MmRjYjg0"
}
En este ejemplo, la consulta "hello" no es adversarial, pero se clasifica como
y los que no buscan respuestas.
Comandos de la fase de búsqueda: Busca y responde con opciones de resultados de la búsqueda
Esta sección muestra cómo especificar opciones para la parte de la fase de búsqueda de la
llamada de método answer , opciones como establecer la cantidad máxima
de documentos mostrados, boosting y filtrado, y cómo obtener una respuesta cuando
tú proporcionas tus propios resultados de la búsqueda.
En el siguiente comando, se muestra cómo llamar al método answer y especificar varias opciones para cómo se muestra el resultado de la búsqueda. (La columna
los resultados son independientes de la respuesta).
REST Para configurar varias opciones relacionadas con qué resultados de la búsqueda se muestran y cómo, haz lo siguiente:
Ejecuta el siguiente comando curl:
curl -X POST -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
"https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID /locations/global/collections/default_collection/engines/APP_ID /servingConfigs/default_search:answer" \
-d '{
"query": { "text": "QUERY "},
"searchSpec": {
"searchParams": {
"maxReturnResults": MAX_RETURN_RESULTS ,
"filter": "FILTER ",
"boostSpec": BOOST_SPEC ,
"orderBy": "ORDER_BY ",
"searchResultMode": SEARCH_RESULT_MODE
}
}
}'
Reemplaza lo siguiente:
PROJECT_ID APP_ID QUERY MAX_RETURN_RESULTS FILTER Filtrar
búsqueda genérica de datos estructurados o no estructurados .BOOST_SPEC Mejorar los resultados de la búsqueda .ORDER_BY Documento
. La expresión orderBy distingue mayúsculas de minúsculas.
Si no se puede reconocer este campo, se muestra un INVALID_ARGUMENT
que se devuelven.SEARCH_RESULT_MODE DOCUMENTS o CHUNKS. Para obtener más información, consulta Cómo analizar y dividir documentos y ContentSearchSpec .
Este campo solo está disponible en la versión v1alpha de la API.
Ejemplo de comando y resultado
curl -X POST -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
"https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/my-project-123/locations/global/collections/default_collection/engines/my-app/servingConfigs/default_search:answer" \
-d '{
"query": {
"text": "Does spanner database have an API?"},
"searchSpec": {
"searchParams": { "maxReturnResults": 3 }
}
}'
En este ejemplo, el número de documentos mostrados se limita a tres.
Comandos de la fase de respuesta
En esta sección, se muestra cómo especificar opciones específicas de la respuesta para la llamada al método answer .
Ignora las búsquedas adversas y las que no buscan respuestas
El siguiente comando muestra cómo evitar responder consultas adversas y
consultas que no buscan respuesta cuando se llama al método answer .
REST Para omitir responder consultas adversas o que no lo hacen, haz lo siguiente:
lo siguiente:
Ejecuta el siguiente comando de curl:
curl -X POST -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
"https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID /locations/global/collections/default_collection/engines/APP_ID /servingConfigs/default_search:answer" \
-d '{
"query": { "text": "QUERY "},
"answerGenerationSpec": {
"ignoreAdversarialQuery": true,
"ignoreNonAnswerSeekingQuery": true
}
}'
Reemplaza lo siguiente:
PROJECT_ID APP_ID QUERY
Ejemplo de comando y resultado parcial
curl -X POST -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)"
-H "Content-Type: application/json"
"https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/my-project-123/locations/global/collections/default_collection/engines/my-app/servingConfigs/default_search:answer" \
-d '{
"query": { "text": "Hello"},
"answerGenerationSpec": {
"ignoreAdversarialQuery": true ,
"ignoreNonAnswerSeekingQuery": true }
}'
A summary could not be generated for your search query. Here are some search results. ",
"steps": [
{
"state": "SUCCEEDED",
"description": "Rephrase the query and search.",
"actions": [
{
"searchAction": {
"query": "Hello"
},
"observation": {
"searchResults": [
{
"document": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/branches/0/documents/69e92e5b1de5b1e583fbe95f94dd4cbf",
"uri": "https://support.google.com/voice/thread/152245405/google-voice-is-randomly-automatically-sending-hello-replies-to-incoming-texts?hl=en",
"title": "Google voice is randomly/automatically sending \"Hello!\" replies to incoming texts",
"snippetInfo": [
{
"snippet": "There IS a new "Smart reply" feature on the Android or iOS client apps, but you'd have to a) receive a SMS/MMS, b) open it up, c) look at the three suggested ...",
"snippetStatus": "SUCCESS"
}
]
},
{
"document": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/branches/0/documents/16d65e2af7fa854d1a00995525646dc3",
"uri": "https://support.google.com/voice/thread/112990484/google-voice-sending-hello-in-response-to-text-messages?hl=en",
"title": "Google Voice sending \"Hello,\" in response to text messages",
"snippetInfo": [
{
"snippet": "When I receive text messages, a reply is instantly sent out reading "\u003cb\u003eHello\u003c/b\u003e," and I cannot figure out how this is happening. I have no linked accounts, ...",
"snippetStatus": "SUCCESS"
}
]
},
{
"document": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/branches/0/documents/b3bdde4957f588a1458c533269626d09",
"uri": "https://support.google.com/voice/thread/4307458/lately-an-automatic-text-response-saying-hello-is-going-out-how-do-i-stop-this?hl=en",
"title": "Lately an automatic text response saying, \"Hello\" is going out. How do I stop this? - Google Voice Community",
"snippetInfo": [
{
"snippet": "You need to find out what app is causing it and deactivate or delete it. Last edited Apr 16, 2019.",
"snippetStatus": "SUCCESS"
}
]
},
...
{
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"title": "Hello.Hello the lost phone - Google Workspace Admin Community",
"snippetInfo": [
{
"snippet": "\u003cb\u003eHello\u003c/b\u003e the lost phone. My wife lost her phone but she cannot remember her emails pasward to help track .",
"snippetStatus": "SUCCESS"
}
]
}
]
}
}
]
}
],
"answerSkippedReasons": [
"NON_ANSWER_SEEKING_QUERY_IGNORED"
]
},
"answerQueryToken": "NMwKDAjFgN-2BhDlsKaZARIkNjZkN2I0NmItMDAwMC0yZmQ5LTkwMDktZjQwMzA0M2E5YTg4"
}
En este ejemplo, se determina que la consulta no busca una respuesta, por lo que no se genera ninguna.
Mostrar solo las respuestas relevantes
Vertex AI Search puede evaluar la relevancia de los resultados para una
para cada búsqueda. Si no se determina que no hay resultados lo suficientemente relevantes, entonces
de generar una respuesta a partir de resultados no relevantes o mínimamente relevantes, puedes
elige mostrar una respuesta alternativa: “We do not have a summary for your query.”
El siguiente comando muestra cómo devolver la respuesta de resguardo en el caso de
resultados irrelevantes cuando se llama al método answer .
REST Para mostrar una respuesta de resguardo si no se encuentran resultados relevantes, haz lo siguiente:
Ejecuta el siguiente comando de curl:
curl -X POST -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
"https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID /locations/global/collections/default_collection/engines/APP_ID /servingConfigs/default_search:answer" \
-d '{
"query": { "text": "QUERY "},
"answerGenerationSpec": {
"ignoreLowRelevantContent": true
}
}'
Reemplaza lo siguiente:
PROJECT_ID APP_ID QUERY
Ejemplo de comando y resultado
curl -X POST -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
"https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/my-project-123/locations/global/collections/default_collection/engines/my-app/servingConfigs/default_search:answer" \
-d '{"query": { "text": "foobar"}, "answerGenerationSpec": {
"ignoreLowRelevantContent": true
} }'
"answerText": "We do not have a summary for your query.",
"steps": [
{
"state": "SUCCEEDED",
"description": "Rephrase the query and search.",
"actions": [
{
"searchAction": {
"query": "foobar"
},
"observation": {
"searchResults": [
{
"document": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/branches/0/documents/719b79786f0c143717c569eade5305d9",
"uri": "https://support.google.com/websearch/thread/261714267/google-foobar-bug-console-disappeared?hl=en",
"title": "Google Foobar Bug - Console Disappeared",
"snippetInfo": [
{
"snippet": "Google \u003cb\u003eFoobar\u003c/b\u003e Bug - Console Disappeared. After I logged in today the top bar says "The \u003cb\u003eFoobar\u003c/b\u003e Challenge will be turned down on 1 April 2024. If you run out of ...",
"snippetStatus": "SUCCESS"
}
]
},
{
"document": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/branches/0/documents/932369826585ff45f6ab3eba01ba6933",
"uri": "https://support.google.com/websearch/thread/95251114/unable-to-contact-foobar-recruiter?hl=en",
"title": "Unable to contact Foobar Recruiter - Google Search Community",
"snippetInfo": [
{
"snippet": "Access is by invitation only so you will need to have the proper credentials to login. You can always reach out using the contact us button, but there is no ...",
"snippetStatus": "SUCCESS"
}
]
},
{
"document": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/branches/0/documents/fb736a30ff90d058be755f0a04a522a8",
"uri": "https://support.google.com/websearch/thread/121151780/foobar-challenge-appeared-to-me-then-disappeared?hl=en",
"title": "Foobar challenge appeared to me then disappeared - Google Search Community",
"snippetInfo": [
{
"snippet": "Hi. I got the \u003cb\u003efoobar\u003c/b\u003e challenge some months ago. But then it disappeared immediately, maybe by misclick (though I don't think I misclicked).",
"snippetStatus": "SUCCESS"
}
]
},
...
{
"document": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/branches/0/documents/f56f2656b0d02b839509d0e67e60c1c9",
"uri": "https://support.google.com/chrome/thread/159931759/cannot-access-google-foobar-challenge?hl=en",
"title": "Cannot Access Google FooBar Challenge",
"snippetInfo": [
{
"snippet": "I knew I wouldn't have time for it today, so I just kept the tab in the background. Tonight, I went to go close all my tabs, but the page had changed. It said " ...",
"snippetStatus": "SUCCESS"
}
]
}
]
}
}
]
}
],
"answerSkippedReasons": [
"NO_RELEVANT_CONTENT"
]
},
"answerQueryToken": "M8gKCwiokvy2BhDtv8EDEiQ2NmQ5NDQxZC0wMDAwLTIxMGQtOWU2Yi1mNDAzMDQ1ZGJkMzA"
}
En este ejemplo, se determinó que los resultados no eran lo suficientemente relevantes para la consulta, por lo que se mostró la respuesta de resguardo en lugar de una respuesta y resultados generados.
Especifica el modelo de respuesta
El siguiente comando muestra cómo cambiar la versión del modelo que se usa para generar
respuestas.
Para obtener información sobre los modelos compatibles, consulta Versiones de modelos de generación de respuestas y ciclo de vida .
REST Para generar una respuesta con un modelo diferente del predeterminado, haz lo siguiente:
Ejecuta el siguiente comando de curl:
curl -X POST -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
"https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID /locations/global/collections/default_collection/engines/APP_ID /servingConfigs/default_search:answer" \
-d '{
"query": { "text": "QUERY "},
"answerGenerationSpec": {
"modelSpec": {
"modelVersion": "MODEL_VERSION ",
}
}
}'
Reemplaza lo siguiente:
PROJECT_ID APP_ID QUERY MODEL_VERSION Versiones y ciclo de vida del modelo de generación de respuestas .
Comando de ejemplo y resultado parcial
curl -X POST -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
"https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/my-project-123/locations/global/collections/default_collection/engines/my-app/servingConfigs/default_search:answer" \
-d '{"query": { "text": "Compare bigquery with spanner database?"}, "answerGenerationSpec": {
"modelSpec": {
"modelVersion": "preview",
}
} }'
En este ejemplo, se usa la versión preliminar del modelo en lugar del modelo predeterminado.
Especifica un preámbulo personalizado
El siguiente comando muestra cómo configurar un preámbulo para la respuesta generada. R
el preámbulo contiene instrucciones en lenguaje natural para personalizar la respuesta. Tú
pueden solicitar personalizaciones como la longitud, el nivel de detalle y el estilo de los resultados.
(como “simple”), el idioma de salida, el enfoque de la respuesta y el formato (como
tablas, viñetas y XML). Por ejemplo, un preámbulo podría ser “Explícalo como si fueras un niño de diez años”.
El preámbulo puede tener un efecto significativo en la calidad de la
una respuesta en particular. Para obtener información sobre qué escribir en los preámbulos y ejemplos de buenos preámbulos, consulta Acerca de los preámbulos personalizados .
REST Para generar una respuesta con un modelo diferente del predeterminado, haz lo siguiente:
Ejecuta el siguiente comando de curl:
curl -X POST -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
"https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID /locations/global/collections/default_collection/engines/APP_ID /servingConfigs/default_search:answer" \
-d '{
"query": { "text": "QUERY "},
"answerGenerationSpec": {
"promptSpec": {
"preamble": "PREAMBLE ",
}
}
}'
Reemplaza lo siguiente:
PROJECT_ID APP_ID QUERY PREAMBLE show the answer format in
an ordered list o give a very detailed answer.
Ejemplo de comando y resultado
curl -X POST -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)"
-H "Content-Type: application/json"
"https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/my-project-123/locations/global/collections/default_collection/engines/my-app/servingConfigs/default_search:answer" \
-d '{
"query": { "text": "what is bigquery?"},
"answerGenerationSpec": {
"promptSpec": {
"preamble": "Explain like you are a ten years old
kid ",
}
}
}'
BigQuery is like a super-powered storage space for your data, but it's in the cloud, not on your computer. It's like a giant warehouse for all your information, but you don't have to build or manage it yourself. You can use BigQuery to find patterns and insights in your data, like figuring out what people like to buy or how many people visited your website. It's like having a super-smart assistant that can help you understand your data better. BigQuery is really good at working with lots of data, even billions of pieces of information. \n",
"steps ": [
{
"state": "SUCCEEDED",
"description": "Rephrase the query and search.",
"actions": [
{
"searchAction": {
"query": "What is BigQuery?"
},
"observation": {
"searchResults": [
{
"document": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/branches/0/documents/2d032dc582689e8c0ecea7fc7bfa3189",
"uri": "https://cloud.google.com/bigquery",
"title": "BigQuery enterprise data warehouse | Google Cloud",
"snippetInfo": [
{
"snippet": "\u003cb\u003eBigQuery\u003c/b\u003e is a fully managed, AI-ready data analytics platform that helps you maximize value from your data and is designed to be multi-engine, multi-format, ...",
"snippetStatus": "SUCCESS"
}
]
},
{
"document": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/branches/0/documents/4474f4a5a18ecd611dedfe323dfe55d9",
"uri": "https://cloud.google.com/bigquery/docs/introduction",
"title": "BigQuery overview | Google Cloud",
"snippetInfo": [
{
"snippet": "\u003cb\u003eBigQuery\u003c/b\u003e is a fully managed, AI-ready data platform that helps you manage and analyze your data with built-in features like machine learning, search, ...",
"snippetStatus": "SUCCESS"
}
]
},
{
"document": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/branches/0/documents/c840fdef90d86328f13bbedbdbf0ac10",
"uri": "https://cloud.google.com/bigquery/docs/query-overview",
"title": "Overview of BigQuery analytics | Google Cloud",
"snippetInfo": [
{
"snippet": "\u003cb\u003eBigQuery\u003c/b\u003e lets you save queries and share queries with others. When you save a query, it can be private (visible only to you), shared at the project level ( ...",
"snippetStatus": "SUCCESS"
}
]
},
...
{
"document": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/branches/0/documents/5cbfab8ce1d5f6ffe45fef22900c9a00",
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"snippetInfo": [
{
"snippet": "\u003cb\u003eBigQuery\u003c/b\u003e is Google Cloud's fully managed and serverless enterprise data warehouse solution, designed to help you make informed decisions quickly, so you can ...",
"snippetStatus": "SUCCESS"
}
]
}
]
}
}
]
}
]
},
"answerQueryToken": "NMwKDAi8hN-2BhC0jMCPARIkNjZkN2I4MzItMDAwMC0yMTliLTkxN2EtMDg5ZTA4MjA0YjFj"
}
En este ejemplo, el preámbulo solicita una respuesta más simple que la que podría proporcionar la configuración predeterminada.
Cómo incluir citas
El siguiente comando muestra cómo solicitar que se incluyan citas con el
una respuesta en particular.
REST Para generar una respuesta con un modelo diferente del predeterminado, haz lo siguiente:
Ejecuta el siguiente comando de curl:
curl -X POST -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
"https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID /locations/global/collections/default_collection/engines/APP_ID /servingConfigs/default_search:answer" \
-d '{
"query": { "text": "QUERY "},
"answerGenerationSpec": {
"includeCitations": INCLUDE_CITATIONS
}
}'
Reemplaza lo siguiente:
PROJECT_ID APP_ID QUERY INCLUDE_CITATIONS false.
Ejemplo de comando y resultado parcial
curl -X POST -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
"https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/my-project-123/locations/global/collections/default_collection/engines/my-app/servingConfigs/default_search:answer" \
-d '{"query": { "text": "What is SQL"}, "answerGenerationSpec": {
"includeCitations": true
}
}'
"citations": [
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"endIndex": "137",
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"referenceId": "0"
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"referenceId": "1"
}
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}
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}
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"startIndex": "576",
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"sources": [
{
"referenceId": "3"
}
]
}
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"references": [
{
"chunkInfo": {
"content": "There may be a second table that stores visit information. A relational database uses a unique ID for each row to maintain the linked patient information across the two tables. This way, you can quickly look up the visits of each patient. Sign up for a free trial for any of Google Cloud's SQL databases, which include AlloyDB, Cloud SQL, and Spanner. Get started for free What is SQL? SQL (Structured Query Language) is a programming language used to store, retrieve, and manage data in a relational database. SQL statements are English-like, making the language accessible to software developers, data analysts, and other practitioners. Benefits of SQL databases Enterprises choose SQL databases for being: Efficient. Relational databases are incredibly efficient in managing complex queries. Fast. SQL databases can retrieve large amounts of data, quickly. This makes them highly desirable for real-time transactional data. Reliable. SQL databases provide a high degree of data integrity and are ACID-compliant. SQL database engines There are numerous SQL database engines (products) used to build software applications. Some of the most popular include PostgreSQL, MySQL, SQL Server, and Oracle. Some database engines are open source while others are commercial offerings. ",
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"title": "SQL Databases | Google Cloud"
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"chunkInfo": {
"content": "PostgreSQL vs. SQL Server: What's the difference? | Google Cloud Page Contents Topics PostgreSQL vs. SQL PostgreSQL vs SQL Server: What are the key differences? Trying to find the right database for your applications? When it comes to choosing a database technology, the most common SQL options to consider are PostgreSQL vs. SQL Server. While both systems share many core features, there are some key differences—the major one being that PostgreSQL is open source and SQL Server is owned by Microsoft. Today, it is more vital than ever for companies to be able to manage, store, and activate data for modern business operations. With the growing assortment of databases available to choose from, it can be overwhelming to pick the right one for your applications. The most important thing to remember is that no single database will be a good match for every project requirement, so it's critical to understand the option that will work best for your specific use case. So, what is PostgreSQL vs. SQL Server? In this short guide, we'll discuss the basic differences between PostgreSQL and SQL Server. Get started for freeStay informed What is SQL? Structured Query Language or SQL, as it's more commonly known, is a programming language used to manage, query, and retrieve data in a relational database. ",
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"title": "PostgreSQL vs. SQL Server: What's the difference? | Google Cloud"
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"chunkInfo": {
"content": "SQL Databases | Google Cloud Page Contents Topics What are SQL databases? What are SQL databases? A SQL database, also known as a relational database, is a system that stores and organizes data into highly structured tables of rows and columns. These databases offer Structured Query Language (SQL) to read and write the data, and are categorized as relational database management systems (RDBMS). SQL statements are used to create and update the structure of tables, read and write data, manage user permissions, and perform administrative tasks. For example, a CREATE statement is used to create a table, an INSERT statement adds a new row to a table, and a SELECT statement performs a database query. Statements that make structural or administrative changes are usually reserved for software developers and administrators, while read and write operations are performed by end-user applications. A relational database maintains the ability to link information across multiple tables. This format makes it easy to quickly gain insights about the relationships between various columns or data points in these tables. A relational database can create indexes for particular columns for faster lookups. For example, a healthcare facility might maintain a table containing rows of patient information, where each row is one patient and the columns contain data points, such as the patient's name, insurance information, and contact details. ",
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"title": "SQL Databases | Google Cloud"
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"chunkInfo": {
"content": "It is the standard language used by relational database management systems (RDBMS), including PostgreSQL, SQL Server, MySQL, and Oracle Database. SQL typically uses commands written in statement format for queries and other database operations, which allow users to manipulate data in relational database tables. While originally created for relational databases, SQL acts as a foundation for many of today's technology capabilities, making SQL knowledge an essential skill for many technology roles today, including data analysts, database engineers, and even backend programming. However, you will find that there are different variants of SQL depending on the database or database management system that you choose. What is Microsoft SQL Server? SQL Server is a leading RDBMS that is built on top of SQL and developed by Microsoft. It is used to manage and store data to support numerous enterprise use cases for business intelligence, transaction processing, data analytics, and machine learning services. SQL Server has a row-based table structure that allows you to connect related data elements from different tables without having to store data multiple times in a database. In general, Microsoft SQL Server is known for its high availability, fast performance when handling large workloads, and easy integration with other applications to gain business intelligence across your entire data estate. For more information, we recommend reviewing the official SQL Server documentation. ",
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"title": "PostgreSQL vs. SQL Server: What's the difference? | Google Cloud"
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{
"chunkInfo": {
"content": "Send feedback The GoogleSQL language in Spanner bookmark_borderbookmark Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Dismiss Got it GoogleSQL is the new name for Google Standard SQL! New name, same great SQL dialect. This page provides an overview of supported statements in GoogleSQL. GoogleSQL is an ANSI compliant Structured Query Language (SQL) which includes the following types of supported statements: Query statements, also known as Data Query Language (DQL) statements, are the primary method to analyze data in Spanner. They scan one or more tables or expressions and return the computed result rows. Data Definition Language (DDL) statements let you create and modify database objects such as tables, views, and database roles. Data Manipulation Language (DML) statements enable you to update, insert, and delete data from your Spanner tables. Data Access Control statements let you grant and revoke access privileges at the table and column level. Transaction Control statements allow you to manage transactions for data modifications. Was this helpful? Send feedback Except as otherwise noted, the content of this page is licensed under the Creative Commons Attribution 4.0 License, and code samples are licensed under the Apache 2.0 License. For details, see the Google Developers Site Policies. Java is a registered trademark of Oracle and/or its affiliates. ",
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"title": "The GoogleSQL language in Spanner | Google Cloud"
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"chunkInfo": {
"content": "FAQ Expand all What is Cloud SQL? Cloud SQL is a service that delivers fully managed relational databases in the cloud. It offers MySQL, PostgreSQL, and SQL Server database engines. How is Cloud SQL different from other cloud databases? Cloud SQL is valued for its openness, ease of use, security, cost-efficiency, and Google Cloud integration—in fact, more than 95% of Google Cloud's top 100 customers use it. If you're comparing PostgreSQL options on Google Cloud, view our comparison chart. What's the difference between the Enterprise and Enterprise Plus editions? For PostgreSQL, the Enterprise Plus edition brings enhanced availability, performance, and data protection capabilities. Specifically, it provides a 99.99% availability SLA with near-zero downtime maintenance, optimized hardware and software configurations, intelligent data caching for read-intensive transactional workloads, a configurable data cache option and 35 days of log retention. For MySQL, the Enterprise Plus edition brings enhanced availability, performance, and data protection capabilities. Specifically, it provides a 99.99% availability SLA with near-zero downtime maintenance, optimized hardware and software configurations, intelligent data caching for read-intensive transactional workloads, a configurable data cache option, 35 days of log retention and advanced disaster recovery capabilities like orchestrated failover and switchback. ",
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"title": "Cloud SQL for MySQL, PostgreSQL, and SQL Server | Google Cloud"
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"content": "PostgreSQL versus SQL PostgreSQL is an open-source, object-relational database (ORDBMS) designed for enterprise-level performance and is valued for its reliability and robust features. Its long history of development and its use of SQL makes it one of the most popular open source databases worldwide. Its default procedural language is an extension of pgSQL (PL/pgSQL), with procedural language extensions of Tcl, Perl, and Python included in the standard distribution (written as PL/Tcl, PL/Perl, and PL/Python). Many more languages are supported through extensions, including Java, Ruby, C, C++, Delphi, and JavaScript. For a more in-depth comparison, visit our PostgreSQL versus SQL guide. MySQL versus SQL MySQL is a popular open source relational database created in 1995 and currently sponsored by Oracle. It supports SQL queries and can be administered either through a graphical user interface (GUI) or a command line. MySQL can be deployed manually on a physical machine or through a cloud service provider. Enterprises are increasingly choosing fully managed services to reduce the maintenance burden of their databases. What is SQL Server? SQL Server is a Microsoft-owned database that runs SQL queries. Dive into the differences between PostgreSQL and SQL Server. ",
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"content": "Send feedback On this page BigQuery SQL dialects Changing from the default dialect What's next Introduction to SQL in BigQuery bookmark_borderbookmark Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Dismiss Got it GoogleSQL is the new name for Google Standard SQL! New name, same great SQL dialect. This document provides an overview of supported statements and SQL dialects in BigQuery. GoogleSQL is an ANSI compliant Structured Query Language (SQL) which includes the following types of supported statements: Query statements, also known as Data Query Language (DQL) statements, are the primary method to analyze data in BigQuery. They scan one or more tables or expressions and return the computed result rows. Procedural language statements are procedural extensions to GoogleSQL that allow you to execute multiple SQL statements in one request. Procedural statements can use variables and control-flow statements, and can have side effects. Data Definition Language (DDL) statements let you create and modify database objects such as tables, views, functions, and row-level access policies. Data Manipulation Language (DML) statements enable you to update, insert, and delete data from your BigQuery tables. Data Control Language (DCL) statements let you control BigQuery system resources such as access and capacity. Transaction Control Language (TCL) statements allow you to manage transactions for data modifications. ",
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"document": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/branches/0/documents/2f6fc3e29873518196cb50195d7ded45",
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"title": "Introduction to SQL in BigQuery | Google Cloud"
}
}
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"content": "Database administration Cloud SQL pricing Connect to a Cloud SQL managed database Cloud SQL updates Configuration updates System updates What's next Home Cloud SQL Documentation Guides Was this helpful? Send feedback Cloud SQL overview bookmark_borderbookmark Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Dismiss Got it On this page Database configurations with Cloud SQL Use cases for Cloud SQL What Cloud SQL provides What is a Cloud SQL instance? Database administration Cloud SQL pricing Connect to a Cloud SQL managed database Cloud SQL updates Configuration updates System updates What's next Cloud SQL is a fully managed relational database service for MySQL, PostgreSQL, and SQL Server. This frees you from database administration tasks so that you have more time to manage your data. This page discusses basic concepts and terminology for Cloud SQL, which provides SQL data storage for Google Cloud. For a more in-depth explanation of key concepts, see the key terms and features pages. For information about how Cloud SQL databases compare with one another, see Cloud SQL feature support by database engine. Database configurations with Cloud SQL The following video shows you the benefits of using Cloud SQL. ",
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"content": "Cloud SQL documentation View all product documentation Cloud SQL is a fully-managed database service that helps you set up, maintain, manage, and administer your relational databases on Google Cloud Platform. You can use Cloud SQL with MySQL, PostgreSQL, or SQL Server. Not sure what database option is right for you? Learn more about our database services. Learn more about Cloud SQL. Documentation resources Find quickstarts and guides, review key references, and get help with common issues. format_list_numbered Guides Cloud SQL overview Database engine feature support MySQL PostgreSQL SQL Server find_in_page Reference gcloud commands REST API Client libraries info Resources Pricing Release notes Resources Try Cloud SQL for yourself Create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads. Try Cloud SQL free Was this helpful? Except as otherwise noted, the content of this page is licensed under the Creative Commons Attribution 4.0 License, and code samples are licensed under the Apache 2.0 License. For details, see the Google Developers Site Policies. Java is a registered trademark of Oracle and/or its affiliates. Last updated 2024-08-29 UTC. ",
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{
"state": "SUCCEEDED",
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"query": "What is SQL?"
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{
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"title": "SQL Databases | Google Cloud",
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"title": "What is Cloud SQL? | Google Cloud Blog",
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"snippet": "It is a fully managed relational database for MySQL, PostgreSQL and \u003cb\u003eSQL\u003c/b\u003e Server. It reduces maintenance cost and automates database provisioning, storage ...",
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"snippetStatus": "SUCCESS"
}
]
}
]
}
}
]
}
]
},
"answerQueryToken": "NMwKDAiFm_y2BhC_nfrYAxIkNjZkYjg3NjItMDAwMC0yZTBkLTg0ZDAtMDg5ZTA4MmRjYjg0"
}
Establece el código de idioma de las respuestas
En el siguiente comando, se muestra cómo establecer el código de idioma de las respuestas.
REST Para generar una respuesta con un modelo diferente al predeterminado, haz lo siguiente:
Ejecuta el siguiente comando de curl:
curl -X POST -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
"https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID /locations/global/collections/default_collection/engines/APP_ID /servingConfigs/default_search:answer" \
-d '{
"query": { "text": "QUERY "},
"answerGenerationSpec": {
"answerLanguageCode": "ANSWER_LANGUAGE_CODE "
}
}'
Reemplaza lo siguiente:
PROJECT_ID APP_ID QUERY ANSWER_LANGUAGE_CODE BCP47: Etiquetas para identificar idiomas .
Ejemplo de comando y resultado
curl -X POST -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
"https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/my-project-123/locations/global/collections/default_collection/engines/my-app/servingConfigs/default_search:answer" \
-d '{"query": { "text": "What is SQL"}, "answerGenerationSpec": {
"answerLanguageCode": "es"
}
}'
"answerText": "SQL, que significa Structured Query Language, es un lenguaje de programación utilizado para almacenar, recuperar y administrar datos en una base de datos relacional. Las instrucciones de SQL son similares al inglés, lo que hace que el lenguaje sea accesible para desarrolladores de software, analistas de datos y otros profesionales. Las bases de datos SQL se utilizan para administrar y almacenar datos para apoyar numerosos casos de uso empresariales, como la inteligencia empresarial, el procesamiento de transacciones, el análisis de datos y los servicios de aprendizaje automático. SQL es el lenguaje estándar utilizado por los sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS), incluidos PostgreSQL, SQL Server, MySQL y Oracle Database. SQL se utiliza para crear y actualizar la estructura de las tablas, leer y escribir datos, administrar los permisos de los usuarios y realizar tareas administrativas. \n",
"steps": [
{
"state": "SUCCEEDED",
"description": "Rephrase the query and search.",
"actions": [
{
"searchAction": {
"query": "What is SQL?"
},
"observation": {
"searchResults": [
{
"document": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/branches/0/documents/7218ff4f57328d86059246d4af3a9953",
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"title": "SQL Databases | Google Cloud",
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"snippetStatus": "SUCCESS"
}
]
},
{
"document": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/branches/0/documents/f7cd9afab1282a9f57cdcee1885bb4c6",
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"snippetStatus": "SUCCESS"
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...
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"snippetStatus": "SUCCESS"
}
]
}
]
}
}
]
}
]
},
"answerQueryToken": "NMwKDAjim_y2BhDftIjEAhIkNjZkOTQ0NWQtMDAwMC0yMTBkLTllNmItZjQwMzA0NWRiZDMw"
}
En este ejemplo, aunque los documentos de origen están en inglés, la respuesta se proporciona en español.
Comandos para preguntas de seguimiento
Las preguntas adicionales son consultas de varios turnos. Después de la primera consulta en una sesión de seguimiento, la
“gira” tener en cuenta las interacciones anteriores. Con los seguimientos, el método de respuesta
también puede sugerir preguntas relacionadas, que los usuarios pueden elegir en lugar de
ingresando sus propias preguntas de seguimiento.
Todas las funciones de respuesta y seguimiento descritas en las secciones anteriores, como
citas, filtros, SafeSearch, ignorar determinados tipos de consultas y usar una
el preámbulo para personalizar las respuestas se puede aplicar junto con las preguntas de seguimiento.
Ejemplo de una sesión de seguimiento
El siguiente es un ejemplo de una sesión con seguimientos. Supongamos que quieres
sobre las vacaciones en México:
Sin las preguntas adicionales, no se podría responder a la pregunta "¿Cuál es el tipo de cambio?", ya que la búsqueda normal no sabría que quieres el tipo de cambio de México. Del mismo modo, sin seguimientos, no habría el contexto
necesario para darte temperaturas específicas para México.
Cuando preguntas "¿Cuál es el mejor momento del año para vacacionar en
México?". Además de responder tu pregunta, la respuesta y los seguimientos pueden sugerirte
preguntas que podrías hacer, como "¿Cuál es el mes más barato
a las vacaciones en México?". y "¿Cuáles son los meses de turismo en México?".
Una vez que se habilita la función de preguntas relacionadas, las preguntas se muestran como cadenas en ConverseConversationResponse .
Acerca de las sesiones
Para comprender cómo funcionan los seguimientos en Vertex AI Search, necesitas
para comprender las sesiones.
Una sesión se compone de consultas de texto que proporciona un usuario y respuestas que proporciona Vertex AI Search.
Estos pares de consulta y respuesta a veces se denominan turnos . En la
ejemplo anterior, el segundo turno se compone de "¿Cuál es el tipo de cambio?"
y "1 USD equivale a aproximadamente 17.65 pesos mexicanos".
Las sesiones se almacenan con la app.
En la aplicación, una sesión está representada por el valor session
recurso .
Además de contener los mensajes de consulta y respuesta, la sesión
recurso tiene:
Un nombre único (el ID de la sesión)
Un estado (en curso o completado).
Un seudo-ID del usuario, que es un ID de visitante que realiza un seguimiento del usuario. Se puede asignar de forma programática.
Una hora de inicio y una de finalización.
Un turno, que es un par de respuestas y consultas.
Almacena información de la sesión y obtén respuestas
Puedes usar la línea de comandos para generar respuestas de búsqueda y almacenarlas junto con cada búsqueda en una sesión.
REST Para usar la línea de comandos con el objetivo de crear una sesión y generar respuestas desde el
la entrada del usuario, sigue estos pasos:
Especifica la app en la que quieres almacenar la sesión:
curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $( gcloud auth print-access-token) " \
-H "Content-Type: application/json" \
"https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID /locations/global/collections/default_collection/engines/APP_ID /sessions" \
-d '{
"userPseudoId": "USER_PSEUDO_ID "
}'
Reemplaza lo siguiente:
PROJECT_ID : El ID del proyecto de Google Cloud.
APP_ID : Es el ID de la app de Vertex AI Search.
USER_PSEUDO_ID : Es un identificador único para hacer un seguimiento de un
visitante de búsqueda. Por ejemplo, puede implementarlo con una cookie HTTP
que identifica de forma exclusiva a un visitante en un solo dispositivo.
Ejemplo de comando y resultado
curl -X POST -H "Authorization: Bearer $( gcloud auth print-access-token) "
-H "Content-Type: application/json"
"https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/my-project-123/locations/global/collections/default_collection/engines/my-app/sessions"
-d '{
"userPseudoId": "test_user"
}'
{
"name" : "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/engines/my-app/sessions/16002628354770206943" ,
"state" : "IN_PROGRESS" ,
"userPseudoId" : "test_user" ,
"startTime" : "2024-09-13T18:47:10.465311Z" ,
"endTime" : "2024-09-13T18:47:10.465311Z"
}
Toma nota del ID de sesión y los números al final del campo name: en la
respuesta JSON. En el resultado del ejemplo, el ID es 5386462384953257772.
Necesitarás este ID en el siguiente paso.
Genera una respuesta y agrégala a una sesión en tu app:
curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $( gcloud auth print-access-token) " \
-H "Content-Type: application/json" \
"https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID /locations/global/collections/default_collection/engines/APP_ID /servingConfigs/default_search:answer" \
-d '{
"query": { "text": "QUERY "},
"session": "projects/PROJECT_ID /locations/global/collections/default_collection/engines/APP_ID /sessions/SESSION_ID ",
"searchSpec":{ "searchParams": {"filter": "FILTER "} }
}'
PROJECT_ID APP_ID QUERY SESSION_ID name:, tal como se indica en el paso 2. Para una sesión, usa el mismo ID de sesión en cada turno.
FILTER Filtrar
búsqueda genérica de datos estructurados o no estructurados y Filter
de la búsqueda en el sitio web .
Ejemplo de comando y resultado
curl -X POST -H "Authorization: Bearer $( gcloud auth print-access-token) "
-H "Content-Type: application/json"
"https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/my-project-123/locations/global/collections/default_collection/engines/my-app/servingConfigs/default_search:answer"
-d '{
"query": { "text": "Compare bigquery with spanner database?"},
"session": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/engines/my-app/sessions/16002628354770206943",
}'
{
"answer" : {
"name" : "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/engines/my-app/sessions/16002628354770206943/answers/4861507376861383072" ,
"state" : "SUCCEEDED" ,
"answerText" : "BigQuery and Spanner are both powerful tools that can be used together to handle transactional and analytical workloads. Spanner is a fully managed relational database optimized for transactional workloads, while BigQuery is a serverless data warehouse designed for business agility. Spanner provides seamless replication across regions in Google Cloud and processes over 1 billion requests per second at peak. BigQuery analyzes over 110 terabytes of data per second. Users can leverage federated queries to read data from Spanner and write to a native BigQuery table. \n" ,
"steps" : [
{
"state" : "SUCCEEDED" ,
"description" : "Rephrase the query and search." ,
"actions" : [
{
"searchAction" : {
"query" : "Compare bigquery with spanner database?"
} ,
"observation" : {
"searchResults" : [
{
"document" : "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/branches/0/documents/ecc0e7547253f4ca3ff3328ce89995af" ,
"uri" : "https://cloud.google.com/blog/topics/developers-practitioners/how-spanner-and-bigquery-work-together-handle-transactional-and-analytical-workloads" ,
"title" : "How Spanner and BigQuery work together to handle transactional and analytical workloads | Google Cloud Blog" ,
"snippetInfo" : [
{
"snippet" : "Using Cloud \u003cb\u003eSpanner\u003c/b\u003e and \u003cb\u003eBigQuery\u003c/b\u003e also allows customers to build their \u003cb\u003edata\u003c/b\u003e clouds using Google Cloud, a unified, open approach to \u003cb\u003edata\u003c/b\u003e-driven transformation ..." ,
"snippetStatus" : "SUCCESS"
}
]
} ,
{
"document" : "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/branches/0/documents/d7e238f73608a860e00b752ef80e2941" ,
"uri" : "https://cloud.google.com/blog/products/databases/cloud-spanner-gets-stronger-with-bigquery-federated-queries" ,
"title" : "Cloud Spanner gets stronger with BigQuery-federated queries | Google Cloud Blog" ,
"snippetInfo" : [
{
"snippet" : "As enterprises compete for market share, their need for real-time insights has given rise to increased demand for transactional \u003cb\u003edatabases\u003c/b\u003e to support \u003cb\u003edata\u003c/b\u003e ..." ,
"snippetStatus" : "SUCCESS"
}
]
} ,
{
"document" : "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/branches/0/documents/e10a5a3c267dc61579e7c00fefe656eb" ,
"uri" : "https://cloud.google.com/blog/topics/developers-practitioners/replicating-cloud-spanner-bigquery-scale" ,
"title" : "Replicating from Cloud Spanner to BigQuery at scale | Google Cloud Blog" ,
"snippetInfo" : [
{
"snippet" : "... \u003cb\u003eSpanner data\u003c/b\u003e into \u003cb\u003eBigQuery\u003c/b\u003e for analytics. In this post, you will learn how to efficiently use this feature to replicate large tables with high throughput ..." ,
"snippetStatus" : "SUCCESS"
}
]
} ,
...
{
"document" : "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/branches/0/documents/8100ad36e1cac149eb9fc180a41d8f25" ,
"uri" : "https://cloud.google.com/blog/products/gcp/from-nosql-to-new-sql-how-spanner-became-a-global-mission-critical-database" ,
"title" : "How Spanner became a global, mission-critical database | Google Cloud Blog" ,
"snippetInfo" : [
{
"snippet" : "... SQL \u003cb\u003evs\u003c/b\u003e. NoSQL dichotomy may no longer be relevant." The \u 003cb\u 003eSpanner\u 003c/b\u 003e SQL query processor, while recognizable as a standard implementation, has unique ...",
" snippetStatus": " SUCCESS"
}
]
}
]
}
}
]
}
]
},
" session": {
" name": " projects/123456/locations/global/collections/default_collection/engines/my-app/sessions/16002628354770206943",
" state": " IN_PROGRESS",
" userPseudoId": " test_user",
" turns": [
{
" query": {
" queryId": " projects/123456/locations/global/questions/741830",
" text": " Compare bigquery with spanner database?"
},
" answer": " projects/123456/locations/global/collections/default_collection/engines/my-app/sessions/16002628354770206943/answers/4861507376861383072"
}
],
" startTime": " 2024 -09-13T18:47:10.465311Z",
" endTime": " 2024 -09-13T18:47:10.465311Z"
},
" answerQueryToken": " NMwKDAjFkpK3BhDU24uZAhIkNjZlNDIyZWYtMDAwMC0yMjVmLWIxMmQtZjQwMzA0M2FkYmNj"
}
Repite el paso 3 para cada consulta nueva en la sesión.
Obtén una sesión del almacén de datos
En el siguiente comando, se muestra cómo llamar al método get
REST Para obtener una sesión de un almacén de datos, haz lo siguiente:
Ejecuta el siguiente comando de curl:
curl -X GET -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
"https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID /locations/global/collections/default_collection/engines/APP_ID /sessions/SESSION_ID "
Reemplaza lo siguiente:
PROJECT_ID APP_ID SESSION_ID
Cómo borrar una sesión de la app
El siguiente comando muestra cómo llamar al método delete
De forma predeterminada, las sesiones que tienen más de 60 días se borran automáticamente.
Sin embargo, si quieres borrar una sesión específica, por ejemplo, si
incluye contenido sensible, usa esta llamada a la API para borrarlo.
REST Para borrar una sesión de una app, haz lo siguiente:
Ejecuta el siguiente comando curl:
curl -X DELETE -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
"https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID /locations/global/collections/default_collection/engines/APP_ID /sessions/SESSION_ID "
Reemplaza lo siguiente:
PROJECT_ID APP_ID SESSION_ID
Ejemplo de comando y resultado
curl -X DELETE -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)"
-H "Content-Type: application/json"
"https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/123456/locations/global/collections/default_collection/engines/my-app/sessions/16002628354770206943"
Cómo actualizar una sesión
Existen varios motivos por los que podrías querer actualizar una sesión. Por ejemplo:
para realizar una de las siguientes acciones:
Cómo marcar una sesión como completada
Cómo combinar los mensajes de una sesión en otra
Cómo cambiar el seudo-ID de un usuario
El siguiente comando muestra cómo llamar al método patch
REST Para actualizar una sesión desde una app, haz lo siguiente:
Ejecuta el siguiente comando de curl:
curl -X PATCH \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
"https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID /locations/global/collections/default_collection/engines/APP_ID /sessions/SESSION_ID ?updateMask=state" \
-d '{
"state": "NEW_STATE "
}'
Reemplaza lo siguiente:
PROJECT_ID APP_ID SESSION_ID NEW_STATE IN_PROGRESS.
Ejemplo de comando y resultado
curl -X PATCH -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)"
-H "Content-Type: application/json"
"https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/123456/locations/global/collections/default_collection/engines/my-app/sessions/16002628354770206943?updateMask=state"
-d '{
"state": "IN_PROGRESS"
}'
En este ejemplo, se cambia el estado de la sesión a abierta (en curso). Sigue un patrón similar para actualizar userPseudoId.
Cómo mostrar todas las sesiones
El siguiente comando muestra cómo llamar al método list
REST Para enumerar las sesiones de una app, haz lo siguiente:
Ejecuta el siguiente comando de curl:
curl -X GET \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
"https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID /locations/global/collections/default_collection/engines/APP_ID /sessions"
Reemplaza lo siguiente:
PROJECT_ID APP_ID
Ejemplo de comando y resultado
curl -X GET -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)"
-H "Content-Type: application/json"
"https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/123456/locations/global/collections/default_collection/engines/my-app/sessions"
La respuesta contiene una lista de sesiones y el nextPageToken. Si la respuesta es no
Se muestra nextPageToken, no hay más sesiones para enumerar. El tamaño de página predeterminado es 50.
Muestra la lista de sesiones de un usuario
El siguiente comando muestra cómo llamar al método list
REST Para obtener una lista de las sesiones asociadas con un usuario o visitante, haz lo siguiente:
Ejecuta el siguiente comando de curl:
curl -X GET \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
"https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID /locations/global/collections/default_collection/engines/APP_ID /sessions?filter=userPseudoId=USER_PSEUDO_ID "
Reemplaza lo siguiente:
PROJECT_ID APP_ID USER_PSEUDO_ID
Ejemplo de comando y resultado
curl -X GET -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)"
-H "Content-Type: application/json"
"https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/123456/locations/global/collections/default_collection/engines/my-app/sessions?filter=userPseudoId=test_user"
En este ejemplo, hay una sesión asociada con test_user. Se muestran las consultas y respuestas de la sesión.
Cómo mostrar una lista de sesiones de un usuario y un estado
En el siguiente comando, se muestra cómo llamar al método list
REST Para enumerar las sesiones de un usuario que están abiertas o cerradas y están asociadas a un determinado
usuario o visitante, haz lo siguiente:
Ejecuta el siguiente comando de curl:
curl -X GET -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
"https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID /locations/global/collections/default_collection/engines/APP_ID /sessions?filter=userPseudoId=USER_PSEUDO_ID %20AND%20state=STATE "
Reemplaza lo siguiente:
PROJECT_ID APP_ID USER_PSEUDO_ID STATE STATE_UNSPECIFIED (cerrado o desconocido) o IN_PROGRESS (abierto).
Ejemplo de comando y resultado
curl -X GET -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)"
-H "Content-Type: application/json"
"https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/123456/locations/global/collections/default_collection/engines/my-app/sessions?filter=userPseudoId=test_user%20AND%20state=IN_PROGRESS"
El resultado esperado es una respuesta vacía.
