Cette page présente la recherche avec réponse et suivis pour Vertex AI Search, et explique comment l'implémenter pour les applications de recherche génériques à l'aide d'appels de méthode.
Remarque :Les fonctionnalités de réponse et de suivi ne peuvent pas être appliquées aux magasins de données multimédias ou de santé.
La recherche avec réponse et questions complémentaires est basée sur la méthode de réponse. La méthode de réponse remplace les fonctionnalités de résumé de l'ancienne méthode search et toutes les fonctionnalités de la méthode converse obsolète.
La méthode de réponse présente également d'autres fonctionnalités importantes, telles que la possibilité de gérer des requêtes complexes.
Terme clé :sur cette page, le terme réponse désigne une réponse générée par IA, basée sur les résultats de recherche d'une requête. Il est essentiellement identique au résumé , qui peut être généré par la méthode de recherche.
Caractéristiques de la méthode de réponse
Voici les principales caractéristiques de la méthode de réponse:
Capacité à générer des réponses à des requêtes complexes Par exemple, la méthode de réponse peut décomposer les requêtes composées, comme la suivante, en plusieurs requêtes plus petites pour renvoyer de meilleurs résultats qui permettent d'obtenir de meilleures réponses:
"Quels sont les revenus respectifs de Google Cloud et de Google Ads en 2024 ?"
"Combien d'années après sa création Google a-t-il atteint un chiffre d'affaires d'un milliard de dollars ?"
Possibilité de combiner la recherche et la génération de réponses dans une conversation à plusieurs tours en appelant la méthode de réponse à chaque tour.
Possibilité d'associer la méthode de recherche pour réduire la latence de recherche. Vous pouvez appeler la méthode de recherche et la méthode de réponse séparément, et afficher les résultats de recherche et les réponses dans différentes iFrames à différents moments. Cela signifie que vous pouvez afficher les résultats de recherche de vos utilisateurs (les 10 liens bleus) en quelques millisecondes. Vous n'avez pas besoin d'attendre que les réponses soient générées pour afficher les résultats de recherche.
Les fonctionnalités de la réponse et des questions complémentaires peuvent être divisées en trois phases de la requête, de la recherche et de la réponse:
Quand utiliser la réponse et quand utiliser la recherche
Vertex AI Search propose deux méthodes pour interroger des applications. Elles présentent des fonctionnalités différentes, mais qui se chevauchent.
Utilisez la méthode answer lorsque:
Vous souhaitez obtenir une réponse (ou un résumé) générée par l'IA pour les résultats de recherche.
Vous souhaitez effectuer des recherches multitours, c'est-à-dire des recherches qui conservent le contexte et permettent de poser des questions complémentaires.
Utilisez la méthode search lorsque:
Vous n'avez besoin que des résultats de recherche, pas d'une réponse générée.
Vous souhaitez obtenir plus de 10 résultats de recherche ("liens bleus").
Vous présentez l'un des symptômes suivants:
Données multimédias ou de santé
Vos propres embeddings
Commandes de synonymes ou de redirection
Attributs
Codes pays des utilisateurs
Utilisez les méthodes de réponse et de recherche ensemble lorsque:
Vous souhaitez renvoyer plus de 10 résultats de recherche, et vous souhaitez obtenir une réponse générée.
Vous rencontrez des problèmes de latence et souhaitez afficher rapidement les résultats de recherche avant que la réponse générée ne soit renvoyée.
Fonctionnalités de la phase de requête
La fonctionnalité de réponse et de suivi est compatible avec le traitement des requêtes en langage naturel.
Cette section décrit et illustre les différentes options de reformulation et de classification des requêtes.
Reformulation de requêtes
La reformulation des requêtes est activée par défaut. Cette fonctionnalité choisit le meilleur moyen de reformuler automatiquement les requêtes pour améliorer les résultats de recherche. Cette fonctionnalité peut également gérer les requêtes qui ne nécessitent pas de reformulation.
Décomposez les requêtes complexes en plusieurs requêtes et effectuez des sous-requêtes synchrones.
Par exemple: une requête complexe est divisée en quatre requêtes plus petites et plus simples.
Entrée utilisateur
Sous-requêtes créées à partir de la requête complexe
Quels métiers et passe-temps Andie Ram et Arnaud Clément ont-ils en commun ?
Andie Ram profession
Profession d'Arnaud Clément
Andie Ram hobby
Loisir d'Arnaud Clément
Synthétiser les requêtes à plusieurs tours pour que les questions de suivi soient contextuelles et basées sur l'état.
Par exemple, les requêtes synthétisées à partir de l'entrée utilisateur à chaque tour peuvent se présenter comme suit :
Entrée utilisateur
Requête synthétisée
Tour 1: Ordinateurs portables pour les établissements scolaires
ordinateurs portables pour les établissements scolaires
Tour 2: pas de Mac
ordinateurs portables pour l'école, pas Mac
Tour 3: un écran plus grand et j'ai également besoin d'un clavier et d'une souris sans fil
Ordinateurs portables à grand écran pour l'école, pas de Mac, avec clavier et souris sans fil
Tour 4: et un sac à dos pour le transporter
Ordinateurs portables à grand écran pour l'école, pas de Mac, avec clavier et souris sans fil, et un sac à dos
Simplifiez les requêtes longues pour améliorer la récupération.
Par exemple, une requête longue est raccourcie en une requête simple.
Entrée utilisateur
Requête simplifiée
Je cherche à savoir pourquoi le bouton "Ajouter au panier" de notre site Web ne fonctionne pas correctement. Il semble que lorsqu'un utilisateur clique sur le bouton, l'article ne soit pas ajouté au panier et qu'il reçoive un message d'erreur. J'ai vérifié le code et il semble correct. Je ne sais donc pas quel pourrait être le problème. Pouvez-vous m'aider à résoudre ce problème ?
Le bouton "Ajouter au panier" ne fonctionne pas sur le site Web.
Effectuer un raisonnement en plusieurs étapes
Termes clés :les étapes (également appelées sauts ) permettent de répondre à des questions complexes. La question est décomposée en plusieurs étapes de récupération et d'inférence d'informations.
Le raisonnement en plusieurs étapes est basé sur le paradigme ReAct (reason + act), qui permet aux LLM de résoudre des tâches complexes à l'aide du raisonnement en langage naturel.
Par défaut, le nombre maximal d'étapes est de cinq.
Exemple :
Entrée utilisateur
Deux étapes pour générer la réponse
Combien d'années après sa création Google a-t-il atteint un milliard de dollars de chiffre d'affaires ?
Étape 1 :
[Réflexion] Je dois savoir quand Google a été fondé, puis je pourrai interroger ses revenus depuis lors.
[Action] Recherche : Quand Google a-t-il été fondé ?[Observer les résultats de recherche]: "1998"
Étape 2 :
[Réflexion] Je dois maintenant connaître les revenus annuels de Google depuis 1998 et savoir quand ils ont dépassé un milliard pour la première fois.
[Action] Recherche: revenus de Google depuis 1998
[Observer les résultats de recherche] Revenus de Google en 1998, revenus de Google en 1999…
[Réponse] Google a généré plus d'un milliard de dollars de revenus en 2003 [1], cinq ans après sa création en 1998 [2].
Classification des requêtes
Les options de classification des requêtes permettent d'identifier les requêtes malveillantes et les requêtes ne cherchant pas de réponse. Par défaut, les options de classification des requêtes sont désactivées.
Pour en savoir plus sur les requêtes malveillantes et non destinées à obtenir une réponse, consultez Ignorer les requêtes malveillantes et Ignorer les requêtes ne visant pas à obtenir un résumé .
Fonctionnalités de la phase de recherche
Pour la recherche, la méthode de réponse propose les mêmes options que la méthode de recherche. Exemple :
Fonctionnalités de la phase de réponse
Lors de la phase de réponse, lorsque les réponses sont générées à partir des résultats de recherche, vous pouvez activer les mêmes fonctionnalités que dans la méthode de recherche. Exemple :
Voici d'autres fonctionnalités de la phase de réponse qui ne sont pas disponibles dans la méthode de recherche:
Obtenir un score de pertinence pour chaque affirmation (phrase de la réponse générée)
Un score d'assistance est une valeur à virgule flottante comprise entre 0 et 1 qui indique dans quelle mesure la revendication est fondée sur les données du data store. Pour en savoir plus, consultez Scores d'assistance de retour en cas de problème .
Obtenir un score d'assistance cumulé pour la réponse Le score d'assistance indique dans quelle mesure la réponse est ancrée dans les données du data store. Pour en savoir plus, consultez Retour des scores d'assistance de mise à la terre .
Ne renvoyez que des réponses bien fondées. Vous pouvez choisir de ne renvoyer que les réponses qui atteignent un certain seuil de score d'assistance. Pour en savoir plus, consultez Afficher uniquement les réponses étayées .
Avant de commencer
Selon le type d'application que vous possédez, remplissez les conditions requises suivantes:
Si vous disposez d'une application de recherche structurée ou non structurée, assurez-vous que les éléments suivants sont activés: Fonctionnalités LLM avancées
Si vous disposez d'une application de recherche de sites Web, assurez-vous que les éléments suivants sont activés:
Si vous disposez d'une application de recherche combinée (c'est-à-dire une application connectée à plusieurs data store), contactez votre équipe de compte Google et demandez à être ajouté à la liste d'autorisation de l'API Answer avec la recherche combinée.
Rechercher et répondre (niveau de base)
La commande suivante montre comment appeler la méthode answer et renvoyer une réponse générée et une liste de résultats de recherche, avec des liens vers les sources.
Cette commande n'affiche que la valeur requise. Les options sont laissées à leurs valeurs par défaut.
REST
Pour effectuer une recherche et obtenir des résultats avec une réponse générée, procédez comme suit:
Exécutez la commande curl suivante:
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 "}
}'
Remplacez les éléments suivants :
PROJECT_ID
: ID de votre projet Google Cloud
APP_ID
: ID de l'application Vertex AI Search que vous souhaitez interroger.
QUERY
: chaîne de texte libre contenant la question ou la requête de recherche. Par exemple, "Comparer les bases de données BigQuery et Spanner ?".
Exemple de commande et résultat partiel
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?"}}'
{
"answer": {
"state": "SUCCEEDED",
"answerText": "The provided sources do not directly compare the speed of BigQuery and Spanner. However, they do highlight the performance capabilities of each database. BigQuery is described as having strong query performance, particularly for short and complex queries. It also offers a serverless architecture that provides consistent performance regardless of query complexity. Spanner is described as having high performance at virtually unlimited scale, with single-digit millisecond latency for strongly-consistent reads and writes. It also offers a five-nines availability SLA. Ultimately, the best database for a particular use case will depend on the specific requirements of the application. \n",
"steps": [
{
"state": "SUCCEEDED",
"description": "Rephrase the query and search.",
"actions": [
{
"searchAction": {
"query": " 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"
}
Dans cet exemple, la requête est décomposée en parties: "Quelles sont les performances de Spanner ?" et "Quelles sont les performances de BigQuery ?"
Commandes de la phase de requête
Cette section explique comment spécifier des options pour la phase de requête de l'appel de la méthode answer .
Rechercher et répondre (reformulation désactivée)
La commande suivante montre comment appeler la méthode answer et renvoyer une réponse générée et une liste de résultats de recherche. La réponse peut être différente de la réponse précédente, car l'option de reformulation est désactivée.
REST
Pour effectuer une recherche et obtenir des résultats avec une réponse générée sans appliquer la reformulation de requête, procédez comme suit:
Exécutez la commande curl suivante:
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
}
}
}'
Remplacez les éléments suivants :
PROJECT_ID
: ID de votre projet Google Cloud
APP_ID
: ID de l'application Vertex AI Search.
QUERY
: chaîne de texte libre contenant la question ou la requête de recherche. Par exemple, "Comparer les bases de données BigQuery et Spanner ?".
Exemple de commande et résultat partiel
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 } }
}'
{
"answer": {
"state": "SUCCEEDED",
"answerText": "The sources provided do not directly compare the speed of BigQuery and Spanner. They do mention that Spanner is optimized for transactional workloads and BigQuery is optimized for analytical workloads. Spanner is a fully managed relational database that provides seamless replication across regions in Google Cloud. BigQuery is a serverless, highly scalable, and cost-effective multi-cloud data warehouse. Spanner is designed to scale horizontally across multiple regions and continents. BigQuery is designed for business agility. \n",
"steps": [
{
"state": "SUCCEEDED",
"description": "Rephrase the query and search.",
"actions": [
{
"searchAction": {
"query": "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"
}
Rechercher et répondre (spécifier le nombre maximal d'étapes)
La commande suivante montre comment appeler la méthode answer et renvoyer une réponse générée et une liste de résultats de recherche. La réponse est différente des réponses précédentes, car le nombre d'étapes de reformulation a été augmenté.
REST
Pour effectuer une recherche et obtenir des résultats avec une réponse générée permettant jusqu'à cinq étapes de reformulation, procédez comme suit:
Exécutez la commande curl suivante:
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
}
}
}'
Remplacez les éléments suivants :
PROJECT_ID
: ID de votre projet Google Cloud
APP_ID
: ID de l'application Vertex AI Search que vous souhaitez interroger.
QUERY
: chaîne de texte libre contenant la question ou la requête de recherche. Par exemple, "Comparer les bases de données BigQuery et Spanner ?".
MAX_REPHRASE
: nombre maximal d'étapes de reformulation. La valeur maximale autorisée est 5
.
Si ce champ n'est pas défini ou s'il est défini sur une valeur inférieure à 1
, la valeur par défaut est 1
.
Exemple de commande
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
}
}
}'
Rechercher et répondre avec la classification des requêtes
La commande suivante montre comment appeler la méthode answer pour déterminer si une requête est malveillante, ne vise pas à obtenir une réponse ou ne vise ni l'une ni l'autre.
La réponse inclut le type de classification de la requête, mais la réponse elle-même n'est pas affectée par la classification.
Si vous souhaitez modifier le comportement des réponses en fonction du type de requête, vous pouvez le faire lors de la phase de réponse. Consultez Ignorer les requêtes malveillantes et Ignorer les requêtes de recherche non récapitulatives .
REST
Pour déterminer si une requête est malveillante ou ne vise pas à obtenir une réponse, procédez comme suit:
Exécutez la commande curl suivante:
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 "]
}
}
}'
Remplacez les éléments suivants :
PROJECT_ID
: ID de votre projet Google Cloud
APP_ID
: ID de l'application Vertex AI Search que vous souhaitez interroger.
QUERY
: chaîne de texte libre contenant la question ou la requête de recherche. Exemple : "bonjour".
QUERY_CLASSIFICATION_TYPE
: types de requêtes que vous souhaitez identifier: ADVERSARIAL_QUERY
, NON_ANSWER_SEEKING_QUERY
ou les deux.
Exemple de commande et résultat partiel
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"]
}
}
}'
{
"answer": {
"state": "SUCCEEDED",
"answerText": "A user reported that their Google Voice account was randomly sending \"Hello!\" replies to incoming texts. The user was frustrated because they did not want to send these replies and found the behavior random. The user was unable to find any linked accounts, Google extensions, or other settings that could be causing the issue. The user confirmed that Google Voice does not have auto-reply functions. The user was seeking help to stop the automatic replies. \n",
"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/44fb313bcc09877e7239f3810ddb132b",
"uri": "https://support.google.com/mail/thread/58174131/gmail-sends-random-email-saying-hello-to-my-emails-without-me-touching-it?hl=en",
"title": "Gmail sends random email saying \"Hello!!\" to my emails without me touching it",
"snippetInfo": [
{
"snippet": "Gmail sends random email saying "\u003cb\u003eHello\u003c/b\u003e!!" to my emails without me touching it. Whenever I email somebody and they reply, a random email from my Gmail is sent to ...",
"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/a828eb8f442f1dfbdda06dbeb52841b0",
"uri": "https://support.google.com/a/thread/161821861/hello-hello-the-lost-phone?hl=en",
"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"
}
]
}
]
}
}
]
}
],
"queryUnderstandingInfo": {
"queryClassificationInfo": [
{
"type": "ADVERSARIAL_QUERY"
},
{
"type": "NON_ANSWER_SEEKING_QUERY",
"positive": true
}
]
}
},
"answerQueryToken": "NMwKDAjVloK3BhCdt8u9AhIkNjZkYmFhNWItMDAwMC0yZTBkLTg0ZDAtMDg5ZTA4MmRjYjg0"
}
Dans cet exemple, la requête "bonjour" n'est pas malveillante, mais elle est classée comme non à la recherche d'une réponse.
Commandes de la phase de recherche: rechercher et répondre avec des options de résultats de recherche
Cette section explique comment spécifier des options pour la partie de la phase de recherche de l'appel de la méthode answer , telles que le nombre maximal de documents renvoyés, le boost et le filtrage, et comment obtenir une réponse lorsque vous fournissez vos propres résultats de recherche.
La commande suivante montre comment appeler la méthode answer et spécifier différentes options pour le retour des résultats de recherche. (Les résultats de recherche sont indépendants de la réponse.)
REST
Pour définir différentes options concernant les résultats de recherche et la manière dont ils sont renvoyés, procédez comme suit:
Exécutez la commande curl suivante:
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
}
}
}'
Remplacez les éléments suivants :
PROJECT_ID
: ID de votre projet Google Cloud
APP_ID
: ID de l'application Vertex AI Search que vous souhaitez interroger.
QUERY
: chaîne de texte libre contenant la question ou la requête de recherche. Par exemple, "Comparer les bases de données BigQuery et Spanner ?"
MAX_RETURN_RESULTS
: nombre de résultats de recherche à renvoyer. La valeur par défaut est 10.
FILTER
: le filtre spécifie les documents interrogés. Si les métadonnées d'un document répondent aux spécifications du filtre, le document est interrogé. Pour en savoir plus, y compris sur la syntaxe des filtres, consultez Filtrer la recherche générique pour les données structurées ou non structurées .
BOOST_SPEC
: la spécification de boost vous permet de mettre en avant certains documents dans les résultats de recherche, ce qui peut avoir une incidence sur la réponse.
Pour en savoir plus, y compris sur la syntaxe de la spécification de boost, consultez la section Booster les résultats de recherche .
ORDER_BY
: ordre dans lequel les documents sont renvoyés. Les documents peuvent être triés par champ dans un objet Document . L'expression orderBy
est sensible à la casse.
Si ce champ n'est pas reconnaissable, un INVALID_ARGUMENT
est renvoyé.
SEARCH_RESULT_MODE
: spécifie le mode de résultat de recherche: DOCUMENTS
ou CHUNKS
. Pour en savoir plus, consultez Analyser et diviser les documents et ContentSearchSpec .
Ce champ n'est disponible que dans la version v1alpha de l'API.
Exemple de commande et de résultat
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 }
}
}'
{
"answer": {
"state": "SUCCEEDED",
"answerText": "Spanner database has an API that provides programmatic access to the database. The API is available through client libraries, RPC, and REST. The client libraries allow you to interact with Spanner in your preferred language. The RPC API and REST API provide programmatic access to Spanner. The Cloud Spanner API is a managed, mission-critical, globally consistent and scalable relational database service. \n",
"steps": [
{
"state": "SUCCEEDED",
"description": "Rephrase the query and search.",
"actions": [
{
"searchAction": {
"query": "Does spanner database have an API?"
},
"observation": {
"searchResults": [
{
"document": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/branches/0/documents/d135b46c4a44d0cc6b652538c1887f4d",
"uri": "https://cloud.google.com/spanner/docs/apis",
"title": "APIs & reference | Spanner | Google Cloud",
"snippetInfo": [
{
"snippet": "The client libraries, the RPC \u003cb\u003eAPI\u003c/b\u003e, and the REST \u003cb\u003eAPI\u003c/b\u003e provide programmatic access to \u003cb\u003eSpanner\u003c/b\u003e. \u003cb\u003eSpanner\u003c/b\u003e client libraries. \u003cb\u003eGet\u003c/b\u003e started with \u003cb\u003eSpanner\u003c/b\u003e in your language ...",
"snippetStatus": "SUCCESS"
}
]
},
{
"document": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/branches/0/documents/7a744d43e61ccd33539de74d5c1f6313",
"uri": "https://cloud.google.com/spanner/docs/reference/rest",
"title": "Cloud Spanner API",
"snippetInfo": [
{
"snippet": "Returns permissions that the caller \u003cb\u003ehas\u003c/b\u003e on the specified \u003cb\u003edatabase\u003c/b\u003e or backup resource. updateDdl, PATCH /v1/{\u003cb\u003edatabase\u003c/b\u003e=projects/*/instances/*/\u003cb\u003edatabases\u003c/b\u003e/*}/ddl",
"snippetStatus": "SUCCESS"
}
]
},
{
"document": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/branches/0/documents/70834ebf4b72b6dc69e06c44ee80f90b",
"uri": "https://cloud.google.com/spanner/docs/reference/rpc",
"title": "Cloud Spanner API",
"snippetInfo": [
{
"snippet": "ChangeQuorum \u003cb\u003eis\u003c/b\u003e strictly restricted to \u003cb\u003edatabases\u003c/b\u003e ... Returns the schema of a Cloud \u003cb\u003eSpanner database\u003c/b\u003e ... Returns permissions that the caller \u003cb\u003ehas\u003c/b\u003e on the specified ...",
"snippetStatus": "SUCCESS"
}
]
}
]
}
}
]
}
]
},
"answerQueryToken": "NMwKDAj2l4K3BhCqiv66ARIkNjZkYmFhNmMtMDAwMC0yZTBkLTg0ZDAtMDg5ZTA4MmRjYjg0"
}
Dans cet exemple, le nombre de documents renvoyés est limité à trois.
Commandes de la phase de réponse
Cette section explique comment spécifier des options spécifiques à la réponse pour l'appel de la méthode answer .
Ignorer les requêtes antagonistes et les requêtes ne visant pas à obtenir une réponse
La commande suivante montre comment éviter de répondre aux requêtes malveillantes et aux requêtes ne cherchant pas de réponse lorsque vous appelez la méthode answer .
REST
Pour ignorer les requêtes qui sont malveillantes ou ne visent pas à obtenir une réponse, procédez comme suit:
Exécutez la commande curl suivante:
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
}
}'
Remplacez les éléments suivants :
PROJECT_ID
: ID de votre projet Google Cloud
APP_ID
: ID de l'application Vertex AI Search que vous souhaitez interroger.
QUERY
: chaîne de texte libre contenant la question ou la requête de recherche.
Exemple de commande et résultat partiel
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 }
}'
{
"answer": {
"state": "SUCCEEDED",
"answerText": "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"
}
]
},
...
{
"document": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/branches/0/documents/a828eb8f442f1dfbdda06dbeb52841b0",
"uri": "https://support.google.com/a/thread/161821861/hello-hello-the-lost-phone?hl=en",
"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"
}
Dans cet exemple, la requête est déterminée comme ne cherchant pas de réponse. Aucune réponse n'est donc générée.
Afficher uniquement les réponses pertinentes
Vertex AI Search peut évaluer la pertinence des résultats par rapport à une requête. Si aucun résultat n'est jugé suffisamment pertinent, au lieu de générer une réponse à partir de résultats non pertinents ou peu pertinents, vous pouvez choisir de renvoyer une réponse de remplacement: "We do not have a summary for your query.
".
La commande suivante montre comment renvoyer la réponse de remplacement en cas de résultats non pertinents lors de l'appel de la méthode answer .
REST
Pour renvoyer une réponse de remplacement si aucun résultat pertinent n'est trouvé, procédez comme suit:
Exécutez la commande curl suivante:
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
}
}'
Remplacez les éléments suivants :
PROJECT_ID
: ID de votre projet Google Cloud
APP_ID
: ID de l'application Vertex AI Search que vous souhaitez interroger.
QUERY
: chaîne de texte libre contenant la question ou la requête de recherche.
Exemple de commande et de résultat
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
} }'
{
"answer": {
"state": "SUCCEEDED",
"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"
}
Dans cet exemple, il a été déterminé que les résultats n'étaient pas suffisamment pertinents par rapport à la requête. La réponse de remplacement a donc été renvoyée au lieu d'une réponse et de résultats générés.
Retourner les notes d'assistance de mise à la terre
La commande suivante montre comment renvoyer des scores d'assistance de référence pour les réponses et les réclamations.
Pour en savoir plus sur l'ancrage dans Vertex AI, consultez Vérifier l'ancrage avec le RAG . La méthode groundingConfigs.check
est appelée par la méthode de réponse.
REST
Pour renvoyer un score de pertinence pour chaque affirmation (phrase de la réponse) et un score de pertinence agrégé pour la réponse, procédez comme suit:
Exécutez la commande curl suivante:
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 "},
"groundingSpec": {
"includeGroundingSupports": true,
}
}'
Remplacez les éléments suivants :
PROJECT_ID
: ID de votre projet Google Cloud
APP_ID
: ID de l'application Vertex AI Search que vous souhaitez interroger.
QUERY
: chaîne de texte libre contenant la question ou la requête de recherche.
Exemple de commande et résultat partiel
curl -X POST -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/servingConfigs/default_search:answer"
-d '{
"query": { "text": "What is SQL?"},
"groundingSpec": {
"includeGroundingSupports": true,
}
}'
{
"answer": {
"state": "SUCCEEDED",
"answerText": "SQL stands for Structured Query Language. It is a database management programming language that is used to access and manage data in a database. SQL is used to create, update, and delete data in a database. It can also be used to query data and retrieve information. SQL is a standard language that is used by many different database systems.",
"groundingScore" 0.9
"groundingSupports": [
{
"endIndex": "41",
"sources": [
{
"referenceId": "1"
}
]
"groundingScore": 0.9
"groundingCheckRequired": true
},
{
"startIndex": "42",
"endIndex": "144",
"sources": [
{
"referenceId": "1"
}
]
"groundingScore": 0.8
"groundingCheckRequired": true
},
{
"startIndex": "267",
"endIndex": "342",
"sources": [
{
"referenceId": "2"
}
]
"groundingScore": 0.6
"groundingCheckRequired": true
}
],
"references": [
{
"chunkInfo": {
"content": "There are a lot of Databases available in the market such as MS Access, Oracle and many others.For you to write programs that interact with these databases easily, there has to be a way where you could get information from all these databases using the same method.For this purpose SQL was developed.It is a kind of language (simple when compared to the likes of C or C++) which enables you to ask all your queries to a database without bothering about the exact type of database.When you use this Query the database engine would first find the table called people.Then it would find a column called firstname.Next it would compare all the values in that column with 'Reena'.Finally it would return all the details wherever it finds a match for the firstname.When you write a database program in VC++ or Java or any other language for that matter, you would make a database connection to your database and then you would query the database using SQL queries.When you query the database with any SQL query the database returns a recordset.A recordset is basically a set of records (all the entries that your query returns).This recordset is received in your program and all languages have a data structure which represents a recordset.",
"documentMetadata": {
"document": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/branches/0/documents/d993d922043374f5ef7ba297c158b106",
"uri": "gs://my-bucket-123/documents/058dee0ec23a3e92f9bfd7cd29840e8f.txt"
"structData": {
"fields": [
{
"key": "cdoc_url"
"value": { "stringValue": "058dee0ec23a3e92f9bfd7cd29840e8f" }
},
{
"key": "doc_id"
"value": { "stringValue": "d993d922043374f5ef7ba297c158b106" }
}
]
}
}
}
},
{
"chunkInfo": {
"content": "The Structured Query Language (SQL) is a database management programming language.SQL is a tool for accessing databases, and more specifically, relational databases, and can be used with different database products.This chapter will prepare you to learn basic database management using this language.SQLite – To implement SQL as a library, you need SQLite.SQLite is intended to provide users and programs a way to store data using a SQL interface within the program.SQLite3 can be used to manipulate SQLite databases for major Linux distros.SQL is used to access relational databases.Each database contains more or less tables which in turn contain more or less rows and columns.Hereby a single row is seen as a separate object with features represented by the tables' columns.To access a table's data you first have to connect to its database.With the same table, the query SELECT * FROM T WHERE C1 = 1 will result in all the elements of all the rows where the value of column C1 is '1' being shown.A WHERE clause specifies that a SQL statement should only affect rows that meet specified criteria.The criteria are expressed in the form of predicates.WHERE clauses are not mandatory clauses of SQL statements, but should be used to limit the number of rows affected by a SQL DML statement or returned by a query.",
"documentMetadata": {
"document": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/branches/0/documents/3825eac51ef9e934bbc558faa42f4c71",
"uri": "gs://my-bucket-123/documents/26f5872b0719790cb966a697bfa1ea27.txt"
"structData": {
"fields": [
{
"key": "cdoc_url"
"value": { "stringValue": "26f5872b0719790cb966a697bfa1ea27" }
},
{
"key": "doc_id"
"value": { "stringValue": "3825eac51ef9e934bbc558faa42f4c71" }
}
]
}
}
}
},
{
"chunkInfo": {
"content": "This chapter focuses on using Paradox as a client/server development tool.It does not talk about connecting; it is assumed you have already connected.If you are having trouble connecting to a particular SQL server, then refer to the Connection Guide for that particular server.This chapter does review what a user can do interactively with Paradox and how to use ObjectPAL with SQL servers.Structured Query Language (SQL) was developed to create a standard for accessing database information.The ANSI standard for SQL allows a user to become familiar with the commands needed to query many different types of data.After you learn ANSI SQL, you then can query many different databases.Is SQL a solid standard?Yes and no.Yes, the core ANSI SQL commands are solid and consistent from vendor to vendor.Every vendor, however, adds capability to its version of SQL.These improvements are expected because ANSI SQL does not go far enough to cover every feature of every high-end DBMS.The SQL standard is used by many companies for their high-end products.They include Oracle, Sybase, Microsoft SQL, Informix, and Interbase.Paradox also provides the capability to use standard ANSI SQL commands on local Paradox and dBASE tables.Although SQL by definition is a standard, various flavors are on the market.",
"documentMetadata": {
"document": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/branches/0/documents/b3e88db8676b87b99af1e6ecc7d8757f",
"uri": "gs://my-bucket-123/documents/073c21335d37d8d14982cb3437a721c0.txt"
"structData": {
"fields": [
{
"key": "cdoc_url"
"value": { "stringValue": "073c21335d37d8d14982cb3437a721c0" }
},
{
"key": "doc_id"
"value": { "stringValue": "b3e88db8676b87b99af1e6ecc7d8757f" }
}
]
}
}
}
}
],
...
"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/d993d922043374f5ef7ba297c158b106",
"uri": "gs://my-bucket-123/documents/058dee0ec23a3e92f9bfd7cd29840e8f.txt",
"chunkInfo": [
{
"content": "There are a lot of Databases available in the market such as MS Access, Oracle and many others.For you to write programs that interact with these databases easily, there has to be a way where you could get information from all these databases using the same method.For this purpose SQL was developed.It is a kind of language (simple when compared to the likes of C or C++) which enables you to ask all your queries to a database without bothering about the exact type of database.When you use this Query the database engine would first find the table called people.Then it would find a column called firstname.Next it would compare all the values in that column with 'Reena'.Finally it would return all the details wherever it finds a match for the firstname.When you write a database program in VC++ or Java or any other language for that matter, you would make a database connection to your database and then you would query the database using SQL queries.When you query the database with any SQL query the database returns a recordset.A recordset is basically a set of records (all the entries that your query returns).This recordset is received in your program and all languages have a data structure which represents a recordset."
}
]
},
{
"document": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/branches/0/documents/3825eac51ef9e934bbc558faa42f4c71",
"uri": "gs://my-bucket-123/documents/26f5872b0719790cb966a697bfa1ea27.txt",
"chunkInfo": [
{
"content": "The Structured Query Language (SQL) is a database management programming language.SQL is a tool for accessing databases, and more specifically, relational databases, and can be used with different database products.This chapter will prepare you to learn basic database management using this language.SQLite – To implement SQL as a library, you need SQLite.SQLite is intended to provide users and programs a way to store data using a SQL interface within the program.SQLite3 can be used to manipulate SQLite databases for major Linux distros.SQL is used to access relational databases.Each database contains more or less tables which in turn contain more or less rows and columns.Hereby a single row is seen as a separate object with features represented by the tables' columns.To access a table's data you first have to connect to its database.With the same table, the query SELECT * FROM T WHERE C1 = 1 will result in all the elements of all the rows where the value of column C1 is '1' being shown.A WHERE clause specifies that a SQL statement should only affect rows that meet specified criteria.The criteria are expressed in the form of predicates.WHERE clauses are not mandatory clauses of SQL statements, but should be used to limit the number of rows affected by a SQL DML statement or returned by a query."
}
]
},
{
"document": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/branches/0/documents/b3e88db8676b87b99af1e6ecc7d8757f",
"uri": "gs://my-bucket-123/documents/073c21335d37d8d14982cb3437a721c0.txt",
"chunkInfo": [
{
"content": "This chapter focuses on using Paradox as a client/server development tool.It does not talk about connecting; it is assumed you have already connected.If you are having trouble connecting to a particular SQL server, then refer to the Connection Guide for that particular server.This chapter does review what a user can do interactively with Paradox and how to use ObjectPAL with SQL servers.Structured Query Language (SQL) was developed to create a standard for accessing database information.The ANSI standard for SQL allows a user to become familiar with the commands needed to query many different types of data.After you learn ANSI SQL, you then can query many different databases.Is SQL a solid standard?Yes and no.Yes, the core ANSI SQL commands are solid and consistent from vendor to vendor.Every vendor, however, adds capability to its version of SQL.These improvements are expected because ANSI SQL does not go far enough to cover every feature of every high-end DBMS.The SQL standard is used by many companies for their high-end products.They include Oracle, Sybase, Microsoft SQL, Informix, and Interbase.Paradox also provides the capability to use standard ANSI SQL commands on local Paradox and dBASE tables.Although SQL by definition is a standard, various flavors are on the market."
}
]
},
...
{
"document": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/branches/0/documents/3dd4014e41044c5dd6a0fe380847f369",
"uri": "gs://my-bucket-123/documents/76245cb33a66f4fbd9030a2a11eea00d.txt",
"chunkInfo": [
{
"content": "SQL injection is a code injection technique that might destroy your database.You can read more here OWASP sql injection testing sheet.Description: SQL injection ( second order) SQL injection vulnerabilities arise when user- controllable data is incorporated sheet into database SQL queries in an unsafe manner.This sheet cheat wiki assumes you have a basic understanding of SQL injection, please go here for an introduction if you are unfamiliar.Bypass login page with sql SQL injection [ closed].Gone are the days when knowledge sheet of just sql SQL Injection or XSS could help you land a lucrative high- paying InfoSec job.There is many sheet differnet variations you would login have probably have to try to make this exploit work ( sql especially if it is sql a blind SQL exploit).SQL injection usually occurs when you ask a user for input, like their.ゲストブック/ コメントの例.Submit Text Post.Get an ad- free experience with special benefits, and directly support Reddit.get reddit premium.SQL Injection Cheat.Many web applications have an authentication system: a user provides a user name and password, the web application checks them and stores the corresponding user id in the session hash.Login # 1 Login # 2 Login # 3 Login # 4."
}
]
}
]
}
}
]
}
]
}
}
Dans cet exemple, un score d'appui ("groundingScore") est renvoyé pour chaque citation.
Afficher uniquement les réponses étayées
La commande suivante montre comment ne renvoyer que les réponses jugées bien fondées dans le corpus , les informations du data store.
Les réponses peu étayées sont filtrées.
Vous choisissez un seuil bas ou élevé pour le score d'assistance à la mise à la terre. La réponse n'est ensuite renvoyée que si elle atteint ou dépasse ce niveau. Vous pouvez tester les deux seuils de filtre et sans seuil pour déterminer quel niveau de filtre est susceptible de fournir les meilleurs résultats pour vos utilisateurs.
Pour en savoir plus sur l'ancrage dans Vertex AI, consultez Vérifier l'ancrage avec le RAG . La méthode groundingConfigs.check
est appelée par la méthode de réponse.
REST
Pour ne renvoyer une réponse que si elle atteint un seuil de score d'assistance, procédez comme suit:
Exécutez la commande curl suivante:
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 "},
"groundingSpec": {
"filteringLevel": "FILTER_LEVEL "
}
}'
Remplacez les éléments suivants :
PROJECT_ID
: ID de votre projet Google Cloud
APP_ID
: ID de l'application Vertex AI Search que vous souhaitez interroger.
QUERY
: chaîne de texte libre contenant la question ou la requête de recherche.
FILTER_LEVEL
: énumération pour filtrer les réponses en fonction du score d'assistance de la mise à la terre. Les options sont : FILTERING_LEVEL_LOW
et FILTERING_LEVEL_HIGH
. Si filteringLevel
n'est pas inclus, aucun filtre de score d'assistance n'est appliqué à la réponse.
Exemple de commande et résultat partiel
curl -X POST -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/servingConfigs/default_search:answer" \
-d '{
"query": { "text": "When can an NCD be made?"},
"groundingSpec": {
"filtering_level": "FILTERING_LEVEL_HIGH"
}
}'
{
answer {
state: SUCCEEDED
answer_text: "We do not have a summary for your query."
steps {
state: SUCCEEDED
description: "Rephrase the query and search."
actions {
search_action {
query: "test?"
}
observation {
search_results {
document: "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/branches/0/documents/f7f5cfde02"
uri: "gs://my-bucket-123/data/CoverageDocumentation.pdf"
title: "ABC345_0101"
chunk_info {
content: "This notice implements part of section 731 of the Medicare Prescription Drug, Improvement, and Modernization Act of 2003 by describing a method of developing, and making available to the public, guidance documents under the Medicare program… "
}
...
search_results {
document: "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/branches/0/documents/f7f5cfde02"
uri: "gs://my-bucket-123/data/CoverageDocumentation.pdf"
title: "ABC345_0101"
chunk_info {
content: "For the purposes of this notice, the term guidance documents means documents prepared for our staff, potential requestors of National Coverage Determinations, and other interested parties explaining the NCD process… "
}
}
}
}
}
answer_skipped_reasons: LOW_GROUNDED_CONTENT
}
Dans cet exemple, aucune réponse n'est renvoyée, car le seuil élevé n'a pas été atteint.
Spécifier le modèle de réponse
La commande suivante montre comment modifier la version du modèle utilisée pour générer des réponses.
Pour en savoir plus sur les modèles compatibles, consultez la page Versions et cycle de vie des modèles de génération de réponses .
REST
Pour générer une réponse à l'aide d'un modèle différent du modèle par défaut, procédez comme suit:
Exécutez la commande curl suivante:
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 ",
}
}
}'
Remplacez les éléments suivants :
PROJECT_ID
: ID de votre projet Google Cloud
APP_ID
: ID de l'application Vertex AI Search que vous souhaitez interroger.
QUERY
: chaîne de texte libre contenant la question ou la requête de recherche.
MODEL_VERSION
: version du modèle que vous souhaitez utiliser pour générer la réponse. Pour en savoir plus, consultez la section Versions et cycle de vie des modèles de génération de réponses .
Exemple de commande et résultat partiel
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",
}
} }'
{
"answer": {
"state": "SUCCEEDED",
"answerText": "Cloud Spanner is a fully managed relational database optimized for transactional workloads. BigQuery is a serverless, highly scalable, and cost-effective multi-cloud data warehouse designed for business agility. BigQuery is optimized for ad-hoc analysis and reporting. Both Spanner and BigQuery are built on Google's distributed storage system, Colossus, and their internal cluster management system, Borg. They are also built on Jupiter, Google's in-house custom network hardware and software.\n\nBigQuery can query data stored in Spanner in real time without moving or copying the data. This is possible with BigQuery's query federation support. To run a federated query, you need to configure an external data source in BigQuery that points to the intended Spanner instance. You can then write queries that can be used to populate a BigQuery table on demand or scheduled to run as needed. You can also join the query with another BigQuery result set dynamically.\n\nYou can also use Dataflow to copy data from Spanner to BigQuery. Dataflow is a service that can be used to ingest Spanner data into BigQuery. This is useful for more complex transformations or external dependencies. For example, an online gaming company might use Spanner to store game data and BigQuery to perform analytics on player behavior. They can replicate data from Spanner into BigQuery and perform analytics against local data, or they can use federated queries to retrieve data from Spanner on-demand.\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/648c220055c1d2ac369165007d9f6650",
"uri": "https://cloud.google.com/blog/products/databases/choosing-cloud-spanner-for-game-development",
"title": "Choosing Cloud Spanner for game development | Google Cloud Blog",
"snippetInfo": [
{
"snippet": "To get started with \u003cb\u003eSpanner\u003c/b\u003e, create a \u003cb\u003edatabase\u003c/b\u003e, or try it out with a \u003cb\u003eSpanner\u003c/b\u003e Qwiklab. ... AlloyDB \u003cb\u003evs\u003c/b\u003e. ... SQL for SQL Server to \u003cb\u003eBigQuery\u003c/b\u003e. By Alexander ...",
"snippetStatus": "SUCCESS"
}
]
}
]
}
}
]
}
]
},
"answerQueryToken": "NMwKDAivmvy2BhCxnsqdARIkNjZkOTQ0NWEtMDAwMC0yMTBkLTllNmItZjQwMzA0NWRiZDMw"
}
Dans cet exemple, la version preview du modèle est utilisée au lieu du modèle par défaut.
Spécifier un préambule personnalisé
La commande suivante montre comment définir un préambule pour la réponse générée. Un préambule contient des instructions en langage naturel pour personnaliser la réponse. Vous pouvez demander des personnalisations telles que la longueur, le niveau de détail, le style de sortie (par exemple, "simple"), la langue de sortie, le focus de la réponse et le format (par exemple, des tableaux, des puces et du XML). Par exemple, un préambule peut être "Expliquez comme si vous étiez un enfant de 10 ans."
Le préambule peut avoir un impact significatif sur la qualité de la réponse générée. Pour savoir quoi écrire dans les préambules et consulter des exemples de bons préambules, consultez À propos des préambules personnalisés .
REST
Pour générer une réponse à l'aide d'un modèle différent du modèle par défaut, procédez comme suit:
Exécutez la commande curl suivante:
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 ",
}
}
}'
Remplacez les éléments suivants :
PROJECT_ID
: ID de votre projet Google Cloud
APP_ID
: ID de l'application Vertex AI Search que vous souhaitez interroger.
QUERY
: chaîne de texte libre contenant la question ou la requête de recherche.
PREAMBLE
: instruction en langage naturel pour personnaliser la réponse. Par exemple, essayez show the answer format in
an ordered list
ou give a very detailed answer
.
Exemple de commande et de résultat
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 ",
}
}
}'
{
"answer": {
"state": "SUCCEEDED",
"answerText": "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",
"uri": "https://cloud.google.com/curated-resources/bigquery",
"title": "Guides BigQuery | Google Cloud",
"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"
}
Dans cet exemple, le préambule demande une réponse plus simple que celle fournie par défaut.
Inclure des citations
La commande suivante montre comment demander que des citations soient incluses avec la réponse.
REST
Pour générer une réponse à l'aide d'un modèle différent du modèle par défaut, procédez comme suit:
Exécutez la commande curl suivante:
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
}
}'
Remplacez les éléments suivants :
PROJECT_ID
: ID de votre projet Google Cloud
APP_ID
: ID de l'application Vertex AI Search que vous souhaitez interroger.
QUERY
: chaîne de texte libre contenant la question ou la requête de recherche.
INCLUDE_CITATIONS
: indique si les métadonnées de citation doivent être incluses dans la réponse. La valeur par défaut est false
.
Exemple de commande et résultat partiel
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
}
}'
{
"answer": {
"state": "SUCCEEDED",
"answerText": "SQL stands for Structured Query Language and is a programming language used to manage, query, and retrieve data in a relational database. It is the standard language used by relational database management systems (RDBMS) such as PostgreSQL, SQL Server, MySQL, and Oracle Database. SQL statements are written in a statement format for queries and other database operations, allowing users to manipulate data in relational database tables. SQL is used to create and update the structure of tables, read and write data, manage user permissions, and perform administrative tasks. While originally created for relational databases, SQL is now a foundation for many technology capabilities, making SQL knowledge essential for many technology roles. \n",
"citations": [
{
"endIndex": "137",
"sources": [
{
"referenceId": "0"
},
{
"referenceId": "1"
}
]
},
{
"startIndex": "138",
"endIndex": "437",
"sources": [
{
"referenceId": "3"
}
]
},
{
"startIndex": "438",
"endIndex": "575",
"sources": [
{
"referenceId": "2"
}
]
},
{
"startIndex": "576",
"endIndex": "742",
"sources": [
{
"referenceId": "3"
}
]
}
],
"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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"document": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/branches/0/documents/7218ff4f57328d86059246d4af3a9953",
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"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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"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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"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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"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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"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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"title": "SQL Databases | Google Cloud"
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"chunkInfo": {
"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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"document": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/branches/0/documents/4098ae11bfa400e8f1b8e9ba59d2b71b",
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"title": "Cloud SQL overview"
}
}
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"chunkInfo": {
"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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"document": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/branches/0/documents/37935181d99a6ad3b4897e673a7a7986",
"uri": "https://cloud.google.com/sql/docs",
"title": "Cloud SQL documentation"
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"description": "Rephrase the query and search.",
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"title": "SQL Databases | Google Cloud",
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"snippet": "\u003cb\u003eSQL\u003c/b\u003e (Structured Query Language) is a programming language used to store, retrieve, and manage data in a relational database. \u003cb\u003eSQL\u003c/b\u003e statements are English-like, ...",
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"title": "What is Cloud SQL? | Google Cloud Blog",
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...
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"snippet": "\u003cb\u003eGoogleSQL\u003c/b\u003e is the new name for Google Standard \u003cb\u003eSQL\u003c/b\u003e! New name, same great \u003cb\u003eSQL\u003c/b\u003e dialect. This page provides an overview of supported statements in \u003cb\u003eGoogleSQL\u003c/b\u003e.",
"snippetStatus": "SUCCESS"
}
]
}
]
}
}
]
}
]
},
"answerQueryToken": "NMwKDAiFm_y2BhC_nfrYAxIkNjZkYjg3NjItMDAwMC0yZTBkLTg0ZDAtMDg5ZTA4MmRjYjg0"
}
Définir le code de langue de la réponse
La commande suivante montre comment définir le code de langue des réponses.
REST
Pour générer une réponse à l'aide d'un modèle différent du modèle par défaut, procédez comme suit:
Exécutez la commande curl suivante:
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 "
}
}'
Remplacez les éléments suivants :
PROJECT_ID
: ID de votre projet Google Cloud
APP_ID
: ID de l'application Vertex AI Search que vous souhaitez interroger.
QUERY
: chaîne de texte libre contenant la question ou la requête de recherche.
ANSWER_LANGUAGE_CODE
: code de langue de la réponse. Utilisez les balises de langue définies par BCP47: balises pour l'identification des langues .
Exemple de commande et de résultat
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"
}
}'
{
"answer": {
"state": "SUCCEEDED",
"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",
"uri": "https://cloud.google.com/discover/what-are-sql-databases",
"title": "SQL Databases | Google Cloud",
"snippetInfo": [
{
"snippet": "\u003cb\u003eSQL\u003c/b\u003e (Structured Query Language) is a programming language used to store, retrieve, and manage data in a relational database. \u003cb\u003eSQL\u003c/b\u003e statements are English-like, ...",
"snippetStatus": "SUCCESS"
}
]
},
{
"document": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/branches/0/documents/f7cd9afab1282a9f57cdcee1885bb4c6",
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"title": "PostgreSQL vs. SQL Server: What's the difference? | Google Cloud",
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"snippet": "\u003cb\u003eSQL\u003c/b\u003e typically uses commands written in statement format for queries and other database operations, which allow users to manipulate data in relational database ...",
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}
]
},
{
"document": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/branches/0/documents/3afdede140d0906c2146a2f2b3a7821e",
"uri": "https://cloud.google.com/blog/topics/developers-practitioners/what-cloud-sql",
"title": "What is Cloud SQL? | Google Cloud Blog",
"snippetInfo": [
{
"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 ...",
"snippetStatus": "SUCCESS"
}
]
},
...
{
"document": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/branches/0/documents/0c5c094170756eeb6bdfec6eb5c7d081",
"uri": "https://cloud.google.com/spanner/docs/reference/standard-sql/overview",
"title": "The GoogleSQL language in Spanner | Google Cloud",
"snippetInfo": [
{
"snippet": "\u003cb\u003eGoogleSQL\u003c/b\u003e is the new name for Google Standard \u003cb\u003eSQL\u003c/b\u003e! New name, same great \u003cb\u003eSQL\u003c/b\u003e dialect. This page provides an overview of supported statements in \u003cb\u003eGoogleSQL\u003c/b\u003e.",
"snippetStatus": "SUCCESS"
}
]
}
]
}
}
]
}
]
},
"answerQueryToken": "NMwKDAjim_y2BhDftIjEAhIkNjZkOTQ0NWQtMDAwMC0yMTBkLTllNmItZjQwMzA0NWRiZDMw"
}
Dans cet exemple, bien que les documents sources soient en anglais, la réponse est fournie en espagnol.
Commandes pour les questions de suivi
Les demandes de suivi sont des requêtes à plusieurs tours. Après la première requête d'une session de suivi, les "tours" suivants prennent en compte les interactions précédentes. Avec les questions de suivi, la méthode de réponse peut également suggérer des questions associées, que vos utilisateurs peuvent choisir au lieu de saisir leurs propres questions de suivi.
Toutes les fonctionnalités de réponse et de suivi décrites dans les sections précédentes, telles que les citations, les filtres, SafeSearch, l'ignorer de certains types de requêtes et l'utilisation d'un préambule pour personnaliser les réponses, peuvent être appliquées avec les suivis.
Exemple de session de suivi
Voici un exemple de session avec des suivis. Supposons que vous souhaitiez en savoir plus sur les vacances au Mexique:
Courbe 1 :
Vous :Quel est le meilleur moment de l'année pour partir en vacances au Mexique ?
Répondez avec des questions complémentaires :La meilleure période pour partir en vacances au Mexique est la saison sèche, qui s'étend de novembre à avril.
Tour 2 :
Vous :Quel est le taux de change ?
Réponse avec questions complémentaires :1 USD équivaut à environ 17,65 pesos mexicains.
Tour 3:
Sans questions complémentaires, votre question "Quel est le taux de change ?" ne pourrait pas être répondue, car la recherche standard ne saurait pas que vous souhaitez connaître le taux de change mexicain. De même, sans suivi, nous n'aurions pas le contexte nécessaire pour vous indiquer les températures spécifiques au Mexique.
Lorsque vous demandez "Quel est le meilleur moment de l'année pour partir en vacances au Mexique ?", en plus de répondre à votre question, la réponse et les questions complémentaires peuvent suggérer d'autres questions que vous pourriez poser, telles que "Quel est le mois le moins cher pour partir en vacances au Mexique ?" et "Quels sont les mois touristiques au Mexique ?".
Une fois la fonctionnalité de questions associées activée, les questions sont renvoyées sous forme de chaînes dans ConverseConversationResponse .
À propos des sessions
Pour comprendre le fonctionnement des suivis dans Vertex AI Search, vous devez comprendre les sessions.
Une session se compose de requêtes textuelles fournies par un utilisateur et de réponses fournies par Vertex AI Search.
Ces paires de requêtes et de réponses sont parfois appelées tours . Dans l'exemple précédent, le deuxième tour est composé de "Quel est le taux de change ?" et de "1 USD équivaut à environ 17,65 pesos mexicains."
Les sessions sont stockées avec l'application. Dans l'application, une session est représentée par la ressource de session .
En plus de contenir les messages de requête et de réponse, la ressource de session contient les éléments suivants:
Un nom unique (ID de session).
Un état (en cours ou terminé)
Un pseudo-identifiant utilisateur, qui est un ID de visiteur qui suit l'utilisateur. Il peut être attribué de manière programmatique.
Une heure de début et une heure de fin
Un tour, qui est une paire de requête-réponse.
Stocker des informations sur la session et obtenir des réponses
Vous pouvez utiliser la ligne de commande pour générer des réponses et des réponses de recherche, et les stocker, ainsi que chaque requête dans une session.
REST
Pour créer une session et générer des réponses à partir de l'entrée de l'utilisateur à l'aide de la ligne de commande, procédez comme suit:
Spécifiez l'application dans laquelle vous souhaitez stocker la session:
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 "
}'
Remplacez les éléments suivants :
PROJECT_ID : ID de votre projet Google Cloud
APP_ID : ID de l'application Vertex AI Search.
USER_PSEUDO_ID : identifiant unique permettant de suivre un visiteur de recherche. Par exemple, vous pouvez implémenter cela avec un cookie HTTP, qui identifie de manière unique un visiteur sur un seul appareil.
Exemple de commande et de résultat
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"
}
Notez l'ID de session, les chiffres à la fin du champ name:
dans la réponse JSON. Dans l'exemple de résultat, l'ID est 5386462384953257772
.
Vous en aurez besoin à l'étape suivante.
Générez une réponse et ajoutez-la à une session dans votre application:
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
: ID de votre projet Google Cloud
APP_ID
: ID de l'application Vertex AI Search.
QUERY
: chaîne de texte libre contenant la question ou la requête de recherche.
SESSION_ID
: ID de la session que vous avez créée à l'étape 1. Il s'agit des chiffres à la fin du champ name:
, notés à l'étape 2. Pour une session, utilisez le même ID de session à chaque tour.
FILTER
: champ de texte permettant de filtrer la recherche à l'aide d'une expression de filtre. La valeur par défaut de cet attribut est une chaîne vide. La manière dont vous créez votre filtre varie selon que vous disposez de données non structurées avec des métadonnées, de données structurées ou de données de site Web. Pour en savoir plus, consultez Filtrer la recherche générique pour les données structurées ou non structurées et Filtrer la recherche sur le site Web .
Exemple de commande et de résultat
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"
}
Répétez l'étape 3 pour chaque nouvelle requête de la session.
Obtenir une session à partir du data store
La commande suivante montre comment appeler la méthode get
et obtenir une session à partir du data store.
REST
Pour obtenir une session à partir d'un data store, procédez comme suit:
Exécutez la commande curl suivante:
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 "
Remplacez les éléments suivants :
PROJECT_ID
: ID de votre projet Google Cloud
APP_ID
: ID de l'application Vertex AI Search.
SESSION_ID
: ID de la session que vous souhaitez obtenir.
Supprimer une session de l'application
La commande suivante montre comment appeler la méthode delete
et supprimer une session du data store.
Par défaut, les sessions de plus de 60 jours sont automatiquement supprimées.
Toutefois, si vous souhaitez supprimer une session particulière (par exemple, si elle contient du contenu sensible), utilisez cet appel d'API pour la supprimer.
REST
Pour supprimer une session d'une application, procédez comme suit:
Exécutez la commande curl suivante:
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 "
Remplacez les éléments suivants :
PROJECT_ID
: ID de votre projet Google Cloud
APP_ID
: ID de l'application Vertex AI Search.
SESSION_ID
: ID de la session que vous souhaitez supprimer.
Exemple de commande et de résultat
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"
{}
Mettre à jour une session
Vous pouvez mettre à jour une session pour diverses raisons. Par exemple, pour effectuer l'une des opérations suivantes:
Marquer une session comme terminée
Fusionner les messages d'une session dans une autre
Modifier le pseudo-identifiant d'un utilisateur
La commande suivante montre comment appeler la méthode patch
et mettre à jour une session dans le data store.
REST
Pour mettre à jour une session à partir d'une application, procédez comme suit:
Exécutez la commande curl suivante:
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 "
}'
Remplacez les éléments suivants :
PROJECT_ID
: ID de votre projet Google Cloud
APP_ID
: ID de l'application Vertex AI Search.
SESSION_ID
: ID de la session que vous souhaitez mettre à jour.
NEW_STATE
: nouvelle valeur de l'état (par exemple, IN_PROGRESS
).
Exemple de commande et de résultat
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"
}'
{
"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": "2024-09-13T18:49:41.579151Z"
}
Cet exemple définit l'état de la session sur "Ouverte (en cours)". Suivez une procédure similaire pour mettre à jour userPseudoId
.
Répertorier toutes les sessions
La commande suivante montre comment appeler la méthode list
et lister les sessions dans le data store.
REST
Pour lister les sessions d'une application, procédez comme suit:
Exécutez la commande curl suivante:
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"
Remplacez les éléments suivants :
PROJECT_ID
: ID de votre projet Google Cloud
APP_ID
: ID de l'application Vertex AI Search.
Exemple de commande et de résultat
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"
{
"sessions": [
{
"name": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/engines/my-app/sessions/10000135306311111817",
"state": "IN_PROGRESS",
"turns": [
{
"query": {
"queryId": "projects/123456/locations/global/questions/10000135306311114276",
"text": "bugs reported by tiktok on grounding"
}
}
],
"startTime": "2024-09-03T00:38:40.338623Z",
"endTime": "2024-09-03T00:38:40.338623Z"
},
{
"name": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/engines/my-app/sessions/10000827040519035859",
"state": "IN_PROGRESS",
"turns": [
{
"query": {
"queryId": "projects/123456/locations/global/questions/10000827040519033518",
"text": "GDM models"
}
}
],
"startTime": "2024-07-19T15:53:06.521775Z"
},
{
"name": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/engines/my-app/sessions/10003910515245149877",
"state": "IN_PROGRESS",
"turns": [
{
"query": {
"queryId": "projects/123456/locations/global/questions/10003910515245148378",
"text": "gyorgyattila"
},
"answer": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/engines/my-app/sessions/10003910515245149877/answers/17036357111873257990"
}
],
"startTime": "2024-08-08T11:40:04.632463Z",
"endTime": "2024-08-08T11:40:04.632463Z"
},
...
{
"name": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/engines/my-app/sessions/10198752942940073431",
"state": "IN_PROGRESS",
"turns": [
{
"query": {
"queryId": "projects/123456/locations/global/questions/10198752942940071818",
"text": "hello"
},
"answer": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/engines/my-app/sessions/10198752942940073431/answers/13411441797796265380"
}
],
"startTime": "2024-08-14T17:30:21.203439Z",
"endTime": "2024-08-14T17:30:21.203439Z"
}
],
"nextPageToken": "IDEDgIwL_vuieLC"
}
La réponse contient une liste de sessions et le nextPageToken. Si aucun nextPageToken n'est renvoyé, il n'y a plus de sessions à lister. La taille de page par défaut est de 50.
Lister les sessions d'un utilisateur
La commande suivante montre comment appeler la méthode list
pour lister les sessions associées à un utilisateur ou à un visiteur.
REST
Pour lister les sessions associées à un utilisateur ou à un visiteur, procédez comme suit:
Exécutez la commande curl suivante:
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 "
Remplacez les éléments suivants :
PROJECT_ID
: ID de votre projet Google Cloud
APP_ID
: ID de l'application Vertex AI Search.
USER_PSEUDO_ID
: pseudo-ID de l'utilisateur dont vous souhaitez lister les sessions.
Exemple de commande et de résultat
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"
{
"sessions": [
{
"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": "2024-09-13T18:49:41.579151Z"
}
]
}
Dans cet exemple, une session est associée à l'utilisateur test_user. Les requêtes et les réponses de la session sont listées.
Lister les sessions pour un utilisateur et un état
La commande suivante montre comment appeler la méthode list
pour lister les sessions dans un état donné pour un utilisateur particulier.
REST
Pour lister les sessions ouvertes ou fermées d'un utilisateur et associées à un utilisateur ou à un visiteur donné, procédez comme suit:
Exécutez la commande curl suivante:
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 "
Remplacez les éléments suivants :
PROJECT_ID
: ID de votre projet Google Cloud
APP_ID
: ID de l'application Vertex AI Search.
USER_PSEUDO_ID
: pseudo-ID de l'utilisateur dont vous souhaitez lister les sessions.
STATE
: état de la session : STATE_UNSPECIFIED
(fermé ou inconnu) ou IN_PROGRESS
(ouvert).
Exemple de commande et de résultat
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"
{
"sessions": [
{
"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": "2024-09-13T18:49:41.579151Z"
}
]
}
Le résultat attendu est une réponse vide.