고급 자동 완성 구성

이 페이지에서는 Vertex AI Search의 고급 자동 완성 기능을 설명합니다.

기본 자동 완성과 마찬가지로 고급 자동 완성은 쿼리에 입력된 처음 몇 글자를 기반으로 쿼리 추천을 생성합니다.

이 페이지를 읽기 전에 Vertex AI Search의 기본 자동 완성을 숙지하세요. 자동 완성 구성을 참조하세요.

고급 자동 완성의 주요 기능

고급 자동 완성과 기본 자동 완성을 구분하는 주요 기능은 다음과 같습니다.

혼합된 검색: 고급 자동 완성은 두 개 이상의 데이터 스토어에 연결된 일반 검색 앱인 혼합된 검색 앱에서 사용할 수 있습니다.
액세스 제어: 고급 자동 완성은 액세스 제어를 준수합니다. 액세스 제어는 ACL(액세스 제어 목록)이라고도 합니다. 고급 자동 완성은 검색 사용자가 액세스할 수 있는 문서와 관련된 검색어만 추천합니다. 액세스 제어에 대한 자세한 내용은 데이터 소스 액세스 제어 사용을 참조하세요.
언어 부스트: 고급 자동 완성을 설정하여 하나 이상의 언어로 추천을 부스트할 수 있습니다. 예를 들어 브라우저 언어가 네덜란드어인 경우 해당 언어의 자동 완성 추천 용어가 부스트될 수 있습니다. 자세한 내용은 언어 부스트를 사용하여 자동 완성 요청 보내기를 참조하세요.
다양한 유형의 추천: 고급 자동 완성을 사용하면 일반 자동 완성 쿼리 추천 대신 다음과 같은 다양한 유형의 추천을 사용하도록 지정할 수 있습니다.
- 풍부한 추천: 자동 완성 추천 용어로 사용자가 입력한 문자와 제목의 프리픽스가 일치하는 문서에 대한 정보를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 자동 완성 요청을 전송하고 풍부한 추천을 반환을 참조하세요.
- 최근 쿼리: 자동 완성 추천 용어로 사용자가 입력한 문자와 프리픽스가 일치하는 최근 쿼리가 표시됩니다. 자세한 내용은 자동 완성 요청 보내기 및 최근 쿼리 반환을 참조하세요.

자동 완성 요청 전송

다음은 completionConfig.completeQuery 메서드를 사용하여 고급 자동 완성 요청을 보내는 방법을 보여줍니다.

REST

API를 사용하여 자동 완성 요청을 보내려면 다음 단계를 따르세요.

앱 ID를 찾습니다. 앱 ID를 이미 알고 있는 경우 다음 단계로 건너뜁니다.
1. Google Cloud 콘솔에서 Agent Builder 페이지로 이동합니다.
  
  앱으로 이동
2. 앱 페이지에서 앱 이름을 찾고 ID 열에서 앱 ID를 가져옵니다.

completionConfig.completeQuery 메서드를 호출합니다.

curl -X POST -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
"https://discoveryengine.googleapis.com/v1beta/projects/PROJECT_ID/locations/global/collections/default_collection/engines/APP_ID/completionConfig:completeQuery" \
-d '{
      "query":"QUERY_STRING"
    }'

PROJECT_ID: Google Cloud 프로젝트의 ID입니다.
APP_ID: Vertex AI Search 앱의 ID입니다.
QUERY_STRING: 추천 용어를 가져오는 데 사용되는 typeahead 입력입니다.

언어 부스트를 사용하여 자동 완성 요청 보내기

언어 코드에 따라 자동 완성 추천 용어를 부스트하거나 숨길 수 있습니다. 예를 들어 일부 언어의 자동 완성 추천 용어가 표시될 가능성을 높이거나 낮출 수 있습니다.

부스트 값은 -1과 1 사이여야 합니다. 음수를 설정하면 해당 언어의 자동 완성 추천 용어를 '숨기고' 양수를 설정하면 해당 언어를 부스트합니다.

BCP 47에서 정의한 두 글자 언어 태그(예: en, fr, hi, zh)를 사용합니다.

REST

언어 부스트 값이 포함된 자동 완성 요청을 보내려면 다음 단계를 따르세요.

앱 ID를 찾습니다. 앱 ID를 이미 알고 있는 경우 다음 단계로 건너뜁니다.
1. Google Cloud 콘솔에서 Agent Builder 페이지로 이동합니다.
  
  앱으로 이동
2. 앱 페이지에서 앱 이름을 찾고 ID 열에서 앱 ID를 가져옵니다.

completionConfig.completeQuery 메서드를 호출합니다.

curl -X POST -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
"https://discoveryengine.googleapis.com/v1beta/projects/PROJECT_ID/locations/global/collections/default_collection/engines/APP_ID/completionConfig:completeQuery" \
-d '{
      "query":"QUERY_STRING",
      "boostSpec": {
         "conditionBoostSpecs": [{
           "condition": "(langCode: ANY(LANG_CODE))",
           "boost": BOOST_VALUE
         }]
      }
    }'

PROJECT_ID: Google Cloud 프로젝트의 ID입니다.
APP_ID: Vertex AI Search 앱의 ID입니다.
QUERY_STRING: 추천 용어를 가져오는 데 사용되는 typeahead 입력입니다.
LANG_CODE: 이스케이프된 따옴표로 묶인 하나 이상의 언어의 두 글자 코드입니다. 예를 들어 \"fr\", \"es\"는 스페인어 및 프랑스어에 부스트 값을 적용합니다.
BOOST_VALUE: -1과 1 사이의 부동 소수점 숫자입니다. 값이 음수이면 해당 언어의 자동 추천 순위가 내려가 추천 목록에서 아래쪽에 표시되고, 값이 양수이면 추천이 승격되어 목록 상단에 표시됩니다.

명령어 예

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/completionConfig:completeQuery"
-d '{
     "query": { "text": "Co"}
     "boostSpec": {
        "conditionBoostSpecs": [{
          "condition": "(langCode: ANY(\"es\", \"fr\"))",
          "boost": 0.75 }, {
          "condition": "(langCode: ANY(\"en\"))",
          "boost": -1
        }]
      }
    }'

이 예시에서는 프랑스어 또는 스페인어일 경우 Co 쿼리의 자동 완성 추천 용어가 부스트되어 자동 추천 목록 상단에 표시되고, 영어일 경우 숨겨져 자동 추천 목록 하단에 표시됩니다.

자동 완성 요청을 전송 및 풍부한 추천 반환

풍부한 자동 완성은 제목에 쿼리로 시작하는 단어가 포함된 콘텐츠(문서)를 반환합니다.

자동 완성 요청은 문서 제목 외에도 source_type 및 entity_type을 반환하며, 가능한 경우 uri, create_time, update_time 키 속성을 반환합니다. 데이터 스토어 페이지의 스키마 탭에서 주요 속성 매핑을 확인하고 수정할 수 있습니다.

모든 고급 자동 완성 추천 용어와 마찬가지로 추천된 모든 문서에 ACL이 적용됩니다.

예

직원이 회사 인트라넷 사이트를 쿼리하여 액세스 권한에 관한 기술 정보를 찾고 있습니다.

직원이 tec를 입력하기 시작하면 Data technicians handbook, Access technology guide, Techniques for troubleshooting access issues 문서가 반환될 수 있습니다.

풍부한 추천을 사용하면 이러한 추천 문서별로 문서 제목(title), 문서 링크(uri), 마지막 업데이트 날짜(update_time), 소스(source_type)(예: 문서가 Confluence Cloud에서 발견되었는지 또는 Slack에서 발견되었는지)와 같은 문서에 관한 모든 정보를 표시할 수 있습니다. 문서가 업데이트된 지 얼마나 되었는지와 문서의 출처를 알면 직원이 어떤 문서를 먼저 살펴볼지 선택하는 데 도움이 됩니다.

제한사항

풍부한 자동 완성은 서드 파티 커넥터와 해당 서드 파티 커넥터의 특정 항목 데이터 스토어에만 적용됩니다. 다음 표에는 어떤 커넥터에서 어떤 항목이 지원되는지 나와 있습니다.

서드 파티 커넥터	지원되는 항목
Box	파일
Confluence Cloud	페이지	스페이스
Dropbox	파일
Jira 클라우드	문제	스페이스
OneDrive	파일
Salesforce	계정	리드	기회
ServiceNow	이슈	지식
SharePoint Online	첨부파일	이벤트	파일	페이지
Slack	메시지

절차

풍부한 추천을 반환하는 자동 완성 요청을 보내려면 다음 단계를 따르세요.

REST

앱 ID를 찾습니다. 앱 ID를 이미 알고 있는 경우 다음 단계로 건너뜁니다.
1. Google Cloud 콘솔에서 Agent Builder 페이지로 이동합니다.
  
  앱으로 이동
2. 앱 페이지에서 앱 이름을 찾고 ID 열에서 앱 ID를 가져옵니다.

completionConfig.completeQuery 메서드를 호출합니다.


curl -X POST -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
"https://discoveryengine.googleapis.com/v1beta/projects/PROJECT_ID/locations/global/collections/default_collection/engines/APP_ID/completionConfig:completeQuery" \
-d '{
      "query":"QUERY_STRING",
      "suggestionTypes": ["CONTENT"]
    }'

PROJECT_ID: Google Cloud 프로젝트의 ID입니다.
APP_ID: Vertex AI Search 앱의 ID입니다.
QUERY_STRING: 추천 용어를 가져오는 데 사용되는 typeahead 입력입니다.

명령어 및 결과 예시

curl -X POST -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)"
-H "Content-Type: application/json"
"https://discoveryengine.googleapis.com/v1beta/projects/my-project-123/locations/global/collections/default_collection/engines/my-app/completionConfig:completeQuery"
- d {
      "query": "C",
      "suggestionTypes": ["CONTENT"]
    }

{
  "contentSuggestions": [{
    "suggestion": "critical crash in payment module",
    "document": {
      "name": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/branches/0/documents/10000",
      "derivedStructData": {
        "title": "Critical Crash in Payment Module",
        "uri": "https://cymballabs.atlassian.net/browse/CPT-1",
        "source_type": "jira",
        "entity_type": "issue"
      }
    },
    "dataStore": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store"
  }]
}

자동 완성 요청을 전송하고 최근 쿼리 반환

요청의 쿼리와 프리픽스가 일치하는 사용자의 가장 최근 쿼리 목록을 추천으로 반환합니다.

일치하는 쿼리 추천은 최신부터 오래된 순으로 나열됩니다. 최근 검색을 사용하려면 사용자 유사 ID를 제공해야 합니다.

예

직원이 회사 인트라넷 사이트에 쿼리하여 휴가에 관한 정보를 얻고 있습니다. 직원이 다음 쿼리를 실행했으며, 최신 쿼리부터 가장 오래된 쿼리 순으로 나열되어 있습니다.

PTO, Vacation blackout periods, How much vacation time do I have?, Time off, Vacation policy, covering a vacant position during absences, Can I take unpaid time off?

이제 직원이 검색창에 vac를 입력하면 자동 완성 추천 용어는 다음과 같습니다.

Vacation blackout periods
How much vacation time do I have?
Vacation policy
Covering a vacant position during absences

절차

사용자의 최근 쿼리를 반환하는 자동 완성 요청을 보내려면 다음 단계를 따르세요.

REST

앱 ID를 찾습니다. 앱 ID를 이미 알고 있는 경우 다음 단계로 건너뜁니다.
1. Google Cloud 콘솔에서 Agent Builder 페이지로 이동합니다.
  
  앱으로 이동
2. 앱 페이지에서 앱 이름을 찾고 ID 열에서 앱 ID를 가져옵니다.

completionConfig.completeQuery 메서드를 호출합니다.


curl -X POST -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
"https://discoveryengine.googleapis.com/v1beta/projects/PROJECT_ID/locations/global/collections/default_collection/engines/APP_ID/completionConfig:completeQuery" \
-d '{
      "query":"QUERY_STRING",
      "suggestionTypes": ["RECENT_SEARCH"],
      "userPseudoId: "USER_PSEUDO_ID"
    }'

PROJECT_ID: Google Cloud 프로젝트의 ID입니다.
APP_ID: Vertex AI Search 앱의 ID입니다.
QUERY_STRING: 추천 용어를 가져오는 데 사용되는 typeahead 입력입니다.
USER_PSEUDO_ID: 사용자의 가명 식별자입니다. 이 필드에는 단일 기기의 방문자를 고유하게 식별하는 HTTP 쿠키를 사용할 수 있습니다. 여러 사용자에 대해 이 필드를 동일한 식별자로 설정하지 마세요. 이렇게 하면 쿼리 기록이 결합됩니다. 이 필드에는 개인 식별 정보(PII)를 포함하지 마세요.

명령어 및 결과 예시

curl -X POST -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)"
-H "Content-Type: application/json"
"https://discoveryengine.googleapis.com/v1beta/projects/my-project-123/locations/global/collections/default_collection/engines/my-app/completionConfig:completeQuery"
- d '{
      "query": "C",
      "suggestionTypes": ["RECENT_SEARCH"],
      "userPseudoId: "test_user"
    }

{
  "contentSuggestions": [{
    "suggestion": "critical crash in payment module",
    "document": {
      "name": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/branches/0/documents/10000",
      "derivedStructData": {
        "title": "Critical Crash in Payment Module",
        "uri": "https://cymballabs.atlassian.net/browse/CPT-1",
        "source_type": "jira",
        "entity_type": "issue"
      }
    },
    "dataStore": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store"
  }]
}

자동 완성 차단 목록 사용

차단 목록을 사용하여 특정 용어가 자동 완성 추천 용어에 표시되지 않게 할 수 있습니다.

고급 자동 완성은 앱 수준이지만 차단 목록은 데이터 스토어 수준입니다. 이는 앱이 혼합 검색 앱인 경우 중요합니다. 앱에 연결된 각 데이터 스토어의 차단 목록을 만듭니다.

차단 목록 만들기 및 사용에 관한 자세한 내용은 자동 완성 차단 목록 사용을 참조하세요.