En esta página, se describe cómo saber si varias métricas de tus datos de contenido multimedia cumplen con los umbrales de requisitos.
Acerca de la verificación de la calidad de los datos multimedia
Debido a que los eventos de usuario recientes son muy importantes para las recomendaciones de contenido multimedia, debes verificar con regularidad la calidad de los datos y los eventos de usuario transferidos. Para ello, revisa la pestaña Optimización de tu app de recomendaciones de contenido multimedia y determina qué mejoras puedes realizar en tus datos para optimizarlas y obtener recomendaciones de mejor calidad.
Si no se cumple el límite de una métrica, esta tendrá un estado de advertencia. Luego, debes revisar la métrica y su descripción para determinar qué acción debes realizar para mejorar la calidad de tu contenido multimedia.
Todos los modelos y objetivos deben superar los umbrales de la métrica Calidad general. Algunos modelos y objetivos tienen métricas y umbrales adicionales de calidad específica de la app. Las métricas de calidad generales son las mismas para todas las apps que usan el mismo almacén de datos, pero las métricas de calidad específicas de la app varían según el modelo y los objetivos de la app.
Para obtener información sobre los modelos y los objetivos de las recomendaciones, consulta Acerca de los tipos de recomendaciones de apps de música.
Verifica la calidad de los datos
Console
Para verificar la calidad de los datos de tus recomendaciones de contenido multimedia, sigue estos pasos:
En la consola de Google Cloud, ve a la página Agent Builder.
Haz clic en el nombre de la app de recomendaciones de contenido multimedia de la que deseas verificar la calidad de los datos.
En el menú de navegación, haz clic en Calidad de los datos y, luego, en la pestaña Optimización. En esta página, se muestra el estado de varias métricas de los datos asociados con tu app.
Revisa los estados Calidad general y Calidad específica de la app en la parte superior de la página. El estado de resumen en la parte superior de la página se muestra como una advertencia si una o más métricas superaron su umbral.
En las dos tablas de métricas (Calidad general y Calidad específica de la app), se enumeran las métricas individuales.
En las tablas de métricas, haz clic en Ver detalles para obtener más información sobre las métricas en estado de advertencia.
Opcional: Si deseas ver el umbral de una métrica que cumple con los requisitos, haz clic en Ver detalles. Los umbrales de las métricas que cumplen con los requisitos no se muestran en la tabla de métricas.
REST
Usa el método requirements:checkRequirement
para verificar la calidad de los datos de tus recomendaciones de contenido multimedia, como se muestra.
Para verificar la calidad desde la línea de comandos, sigue estos pasos:
Busca el ID de tu almacén de datos. Si ya tienes el ID del almacén de datos, ve al siguiente paso.
En la consola de Google Cloud, ve a la página Agent Builder y, en el menú de navegación, haz clic en Almacenes de datos.
Haz clic en el nombre de tu almacén de datos.
En la página Datos de tu almacén de datos, obtén el ID del almacén de datos.
Ejecuta el siguiente comando de curl para saber si tus recomendaciones de contenido multimedia cumplen con los umbrales de las métricas generales:
curl -X POST \ -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "X-GFE-SSL: yes" \ -H "X-Goog-User-Project: PROJECT_ID" \ "https://discoveryengine.googleapis.com/v1alpha/projects/PROJECT_ID/locations/global/requirements:checkRequirement" \ -d '{ "location": "projects/PROJECT_ID/locations/global", "requirementType": "discoveryengine.googleapis.com/media_recs/general/all/warning", "resources": [ { "labels": { "branch_id": "0", "collection_id": "default_collection", "datastore_id": "DATA_STORE_ID", "location_id": "global", "project_number": "PROJECT_ID" }, "type": "discoveryengine.googleapis.com/Branch" }, { "labels": { "collection_id": "default_collection", "datastore_id": "DATA_STORE_ID", "location_id": "global", "project_number": "PROJECT_ID" }, "type": "discoveryengine.googleapis.com/DataStore" } ] }'
- PROJECT_ID: El ID del proyecto de Google Cloud.
- DATA_STORE_ID: el ID del almacén de datos de Vertex AI Search.
Revisa el resultado:
Busca el valor de
result
:Si el valor es
SUCCESS
, tus datos cumplen con los requisitos generales. Continúa con el paso 4.Si el valor es
WARNING
, continúa con el paso b.Si no ves
result
en el resultado, existen dos posibles razones:El
PROJECT_ID
oDATA_STORE_ID
de la solicitud es incorrecto.Algunos valores de métricas no están disponibles. Vuelve a intentarlo en 6 horas o comunícate con un ingeniero de atención al cliente para obtener ayuda.
Busca la expresión (
requirement.Condition.Expression
): Si esta expresión se evalúa como falsa, significa que hay un problema con tus datos.El valor de las métricas se encuentra en el campo
requirementCondition.metricResults.value
. Los valores del límite de advertencia están en los camposthresholdBindings.thresholdValues
. Los camposdescription
pueden ayudarte a comprender el propósito de la métrica.Por ejemplo, el valor de
doc_with_same_title_percentage
es30.47
y el umbral de advertencia paradoc_with_same_title_percentage_threshold
es1
. Hay un problema con los datos, ya que muchos de los títulos del almacén de datos son los mismos, y esto debe investigarse.
Si la combinación de modelo y objetivo que se usa para tu app de recomendaciones aparece en esta tabla, también debes llamar al método de verificación de requisitos, actualizado con los valores de tu modelo y objetivo:
Modelo Objetivo MODEL_OBJ
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curl -X POST \ -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "X-GFE-SSL: yes" \ -H "X-Goog-User-Project: PROJECT_ID" \ "https://discoveryengine.googleapis.com/v1alpha/projects/PROJECT_ID/locations/global/requirements:checkRequirement" \ -d '{ "location": "projects/PROJECT_ID/locations/global", "requirementType": "discoveryengine.googleapis.com/media_recs/MODEL_OBJ/warning", "resources": [ { "labels": { "branch_id": "0", "collection_id": "default_collection", "datastore_id": "DATA_STORE_ID", "location_id": "global", "project_number": "PROJECT_ID" }, "type": "discoveryengine.googleapis.com/Branch" }, { "labels": { "collection_id": "default_collection", "datastore_id": "DATA_STORE_ID", "location_id": "global", "project_number": "PROJECT_ID" }, "type": "discoveryengine.googleapis.com/DataStore" } ] }'
- PROJECT_ID: El ID del proyecto de Google Cloud.
- DATA_STORE_ID: el ID del almacén de datos de Vertex AI Search.
- MODEL_OBJ: Consulta la tabla anterior para elegir el valor correcto para tu app de recomendaciones.
Revisa el resultado:
Busca el valor de
result
:Si el valor es
SUCCESS
, significa que tus datos son lo suficientemente buenos.Si el valor es
WARNING
, continúa con el paso b.Si no ves
result
en el resultado, existen dos posibles razones:El
PROJECT_ID
oDATA_STORE_ID
de la solicitud es incorrecto.Algunos valores de métricas no están disponibles. Vuelve a intentarlo en 6 horas o comunícate con un ingeniero de atención al cliente para obtener ayuda.
Observa la expresión (
requirement.Condition.Expression
). Si esta expresión se evalúa como falsa, significa que hay un problema con tus datos.El valor de las métricas se puede encontrar en el campo
requirementCondition.metricResults.value
y los valores del umbral de advertencia en los camposthresholdBindings.thresholdValues
. Los camposdescription
pueden ayudarte a comprender el propósito de la métrica.