Cette page explique comment appeler la méthode de vérification des exigences qui renvoie afin de savoir si les différentes statistiques de vos données média répondent à leurs et les seuils d'exigences.
À propos de la vérification de la qualité des données multimédias
Les événements utilisateur récents sont si importants pour les recommandations de médias, vous devez donc et vérifier régulièrement la qualité des données ingérées et des événements utilisateur. Vous pouvez en exécutant la méthode de vérification des exigences sur votre data store multimédia.
Si le seuil d'une métrique n'est pas atteint, la commande curl génère un avertissement. Examinez ensuite la métrique et sa description pour déterminer l'action à effectuer à suivre pour améliorer la qualité de votre contenu multimédia.
Tous les modèles et objectifs doivent respecter les seuils de métriques généraux. Certains modèles et des objectifs comportent des métriques et des seuils supplémentaires, et nécessitent d'exécuter une une deuxième vérification des exigences.
Pour en savoir plus sur les modèles et les objectifs de recommandation, consultez la section À propos des types de recommandations pour les applications multimédias.
Vérifier la qualité des données
Utilisez la méthode requirements:checkRequirement
pour vérifier
de vos données de recommandations de médias, comme indiqué ci-dessous.
REST
Pour vérifier la qualité à partir de la ligne de commande, procédez comme suit :
Recherchez l'ID de votre data store. Si vous disposez déjà de votre data store ID, passez à l'étape suivante.
Dans la console Google Cloud, accédez à la page Agent Builder et cliquez sur Data Stores dans le menu de navigation.
Cliquez sur le nom de votre data store.
Sur la page Données de votre data store, obtenez l'ID du data store.
Exécutez la commande curl suivante pour savoir si vos recommandations de contenus multimédias répondent aux critères les seuils pour les métriques générales:
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 : ID de votre projet Google Cloud
- DATA_STORE_ID : ID du data store Vertex AI Search.
Examinez le résultat :
Recherchez la valeur de
requirementResult
:Si la valeur est
SUCCESS
, vos données répondent aux exigences générales. passez à l'étape 4.Si la valeur est
WARNING
, passez à l'étape b.Si
requirementResult
ne s'affiche pas dans la sortie, plusieurs raisons peuvent expliquer cela :L'élément
PROJECT_ID
ouDATA_STORE_ID
de la requête est incorrect.Certaines valeurs de métrique ne sont pas disponibles. Réessayez dans six heures ou contactez un ingénieur client pour obtenir de l'aide.
Recherchez l'expression (
requirement.Condition.Expression
): si cette prend la valeur false, cela signifie qu'il y a un problème avec vos données.La valeur des métriques se trouve dans le champ
requirementCondition.metricResults.value
. Les valeurs du seuil d'avertissement se trouvent dans les champsMetricBindings.warningThreshold
. La Les champsdescription
peuvent vous aider à comprendre l'objectif de la métrique.Par exemple, la valeur de
doc_with_same_title_percentage
est30.47
et le seuil d'avertissement pourdoc_with_same_title_percentage_threshold
est1
Il existe un problème de données, car de nombreux titres du datastore sont identiques. Cela doit être étudié.
Si la combinaison de modèle et d'objectif utilisée pour votre application de recommandations apparaît dans ce tableau, vous devez également appeler la méthode de vérification des exigences, mise à jour avec les valeurs de votre modèle et de votre objectif :
Modèle Objectif 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 : ID de votre projet Google Cloud
- DATA_STORE_ID: ID du data store Vertex AI Search.
- MODEL_OBJ : consultez le tableau précédent pour choisir la valeur appropriée pour votre application de recommandations.
Examinez le résultat:
Recherchez la valeur de
requirementResult
:Si la valeur est
SUCCESS
, vos données sont suffisantes.Si la valeur est
WARNING
, passez à l'étape b.Si
requirementResult
ne s'affiche pas dans la sortie, plusieurs raisons peuvent expliquer cela :L'élément
PROJECT_ID
ouDATA_STORE_ID
de la requête est incorrect.Certaines valeurs de métriques ne sont pas disponibles. Réessayez dans six heures ou contactez un ingénieur client pour obtenir de l'aide.
Examinez l'expression (
requirement.Condition.Expression
). Si cette expression renvoie la valeur "false", un problème est survenu avec vos données.La valeur des métriques se trouve dans le champ
requirementCondition.metricResults.value
, et les valeurs du seuil d'avertissement dans les champsMetricBindings.warningThreshold
.description
peuvent vous aider à comprendre l'objectif de la métrique.