Configura el autocompletado avanzado

En esta página, se describe la función de autocompletado avanzada de la Búsqueda de Vertex AI.

Del mismo modo que el autocompletado básico, el avanzado genera consultas sugerencias basadas en los primeros caracteres ingresados para la consulta.

Antes de leer esta página, familiarízate con el autocompletado básico de Vertex AI Search. Consulta Configura el autocompletado.

Funciones clave del autocompletado avanzado

Las funciones clave del autocompletado avanzado que la distinguen de la básica autocompletado son los siguientes:

  • Búsqueda combinada: La función de autocompletar avanzada puede usarse con la búsqueda combinada. en línea, se trata de apps de búsqueda genéricas que son conectadas a más de un almacén de datos.

  • Control de acceso: La función de autocompletar avanzada respeta los controles de acceso. (Los controles de acceso también se denominan LCA, listas de control de acceso). Opciones avanzadas la función de autocompletar solo sugiere búsquedas relacionadas con documentos que el usuario tiene acceso. Para obtener información sobre el control de acceso, consulta Cómo usar el control de acceso a la fuente de datos.

  • Mejora de idioma: Se puede configurar la función de autocompletar avanzada para mejorar las sugerencias en uno o más. idiomas. Por ejemplo, si el idioma del navegador es holandés, la función de autocompletar podrían mejorar las sugerencias en ese idioma. Para obtener más información, consulta Cómo enviar una solicitud de autocompletado con un aumento de idioma.

  • Diferentes tipos de sugerencias: Con el autocompletado avanzado, en lugar de las sugerencias de búsqueda normales, puedes especificar que deseas diferentes tipos de sugerencias:

Cómo enviar solicitudes de autocompletado

A continuación, se muestra cómo enviar solicitudes de autocompletado avanzadas con el método completionConfig.completeQuery.

REST

Para enviar una solicitud de autocompletado con la API, sigue estos pasos:

  1. Busca el ID de tu app. Si ya tienes el ID de la app, ve al siguiente paso.

    1. En la consola de Google Cloud, ve a la página Agent Builder.

      Ir a Apps

    2. En la página Apps, busca el nombre de tu app y obtén el ID en la la columna ID.

  2. Llama al método completionConfig.completeQuery.

    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: El ID del proyecto de Google Cloud.

    • APP_ID: Es el ID de la app de Vertex AI Search.

    • QUERY_STRING: Es la entrada de la función de escritura anticipada que se usa para recuperar sugerencias.

Envía una solicitud de autocompletar con una mejora del idioma

Puedes potenciar las sugerencias de autocompletar bury según el código de idioma, por Por ejemplo, haz que las sugerencias de autocompletar en algunos idiomas sean más o menos propensas a aparecer.

El valor de impulso debe estar entre -1 y 1. Establecer un número negativo "entierra" las sugerencias de autocompletar en ese idioma, y un número positivo impulsa la idioma.

Usa etiquetas de idioma de dos letras definidas por BCP 47, por ejemplo, en, fr, hi, y zh.

REST

Para enviar una solicitud de autocompletado que incluya un valor de aumento de idioma, sigue estos pasos:

  1. Busca el ID de tu app. Si ya tienes el ID de tu app, ve al siguiente paso.

    1. En la consola de Google Cloud, ve a la página Agent Builder.

      Ir a Apps

    2. En la página Apps, busca el nombre de tu app y obtén el ID en la la columna ID.

  2. Llama al método completionConfig.completeQuery.

    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: El ID del proyecto de Google Cloud.

    • APP_ID: Es el ID de la app de Vertex AI Search.

    • QUERY_STRING: Es la entrada de escritura anticipada que se usa para recuperar sugerencias.

    • LANG_CODE: Es el código de dos letras para uno o más idiomas. entre comillas escapadas. Por ejemplo, \"fr\", \"es\" para aplicar el valor del boosting a español y francés.

    • BOOST_VALUE: Un número de punto flotante entre -1 y 1. Cuándo el valor es negativo, las sugerencias automáticas en el lenguaje descienden de nivel (se aparecerán en la parte inferior de la lista de sugerencias). Cuando el valor es positivas, se promueven las sugerencias (aparecen más arriba en la lista).

Envía una solicitud de autocompletado y muestra sugerencias enriquecidas

El autocompletado enriquecido muestra contenido (documentos) cuyos títulos contienen palabras que comienzan con la consulta.

Además del título del documento, la solicitud de autocompletado muestra source_type y entity_type y, si están disponibles, las propiedades clave: uri, create_time y update_time. Puedes ver y editar las asignaciones de propiedades clave en la pestaña Esquema de la página del almacén de datos.

Al igual que con todas las sugerencias avanzadas de autocompletar, las LCA se respetan en todos los documentos sugeridos.

Ejemplo

Un empleado consulta el sitio de la intranet de su empresa en busca de información información sobre los permisos de acceso.

El empleado comienza a escribir tec y es posible que se muestren los siguientes documentos: Data technicians handbook, Access technology guide y Techniques for troubleshooting access issues

Con las sugerencias enriquecidas, para cada uno de estos documentos sugeridos puedes mostrar toda la siguiente información sobre el documento: el título del documento (title), un vínculo al documento (uri), cuando se actualizó por última vez (update_time) y la fuente (source_type), por ejemplo, si el documento se encontró en Confluence Cloud o Slack. Saber hace cuánto se actualizó un documento y su fuente ayuda al empleado a elegir cuál ver primero.

Limitaciones

La función de autocompletado enriquecido solo se aplica a conectores de terceros y solo a ciertos almacenes de datos de entidades para esos conectores. En la siguiente tabla, se muestra qué entidades se admiten y cuáles conectores.

Conector de terceros Entidades admitidas
Box Archivo
Confluence Cloud Página Espacio
Dropbox Archivo
Jira Cloud Problema Espacio
OneDrive Archivo
Salesforce Cuenta Cliente potencial Oportunidad
ServiceNow Incidente Conocimiento
Sharepoint en línea Adjunto Event Archivo Página
Slack Mensaje

Procedimiento

Para enviar una solicitud de autocompletado que devuelva una sugerencia enriquecida, sigue estos pasos:

REST

  1. Busca el ID de tu app. Si ya tienes el ID de la app, ve al siguiente paso.

    1. En la consola de Google Cloud, ve a la página Agent Builder.

      Ir a Apps

    2. En la página Apps, busca el nombre de tu app y obtén el ID en la la columna ID.

  2. Llama al método completionConfig.completeQuery.

    
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",
      "completionConfig": "projects/PROJECT_ID/locations/global/collections/default_collection/dataStores/DATA_STORE_ID/completionConfig",
      "suggestionTypes": ["CONTENT"]
    }'

    • PROJECT_ID: El ID del proyecto de Google Cloud.

    • APP_ID: Es el ID de la app de Vertex AI Search.

    • QUERY_STRING: Es la entrada de escritura anticipada que se usa para recuperar sugerencias.

    • DATA_STORE_ID: Es el ID del almacén de datos de Vertex AI Search.

Envía una solicitud de autocompletado y muestra las consultas recientes

Muestra como sugerencias una lista de las consultas más recientes del usuario que que coincidan con la consulta de la solicitud.

Las sugerencias de búsqueda que coinciden se muestran de la más reciente a la más antigua. Para usar búsqueda reciente, se debe proporcionar el seudo-ID del usuario.

Ejemplo

Un empleado consulta el sitio de la intranet de su empresa para obtener información sobre tomarte vacaciones. El empleado realizó las siguientes consultas, enumeradas desde del más reciente al más antiguo:

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

Ahora, en respuesta a que el empleado escribe vac en el cuadro de búsqueda, las sugerencias de autocompletado serían las siguientes:

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

Procedimiento

Para enviar una solicitud de autocompletado que muestre las consultas más recientes del usuario, haz lo siguiente: sigue estos pasos:

REST

  1. Busca el ID de la app. Si ya tienes el ID de tu app, ve al siguiente paso.

    1. En la consola de Google Cloud, ve a la página Agent Builder.

      Ir a Apps

    2. En la página Apps, busca el nombre de tu app y obtén su ID de la columna ID.

  2. Llama al método completionConfig.completeQuery.

    
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",
      "completionConfig": "projects/PROJECT_ID/locations/global/collections/default_collection/dataStores/DATA_STORE_ID/completionConfig",
      "suggestionTypes": ["RECENT_SEARCH"],
      "userPseudoId: "USER_PSEUDO_ID"
    }'

    • PROJECT_ID: El ID del proyecto de Google Cloud.

    • APP_ID: Es el ID de la app de Vertex AI Search.

    • QUERY_STRING: Es la entrada de escritura anticipada que se usa para recuperar sugerencias.

    • DATA_STORE_ID: Es el ID del almacén de datos de Vertex AI Search.

    • USER_PSEUDO_ID: Es un identificador seudónimo del usuario. Puedes usar una cookie HTTP para este campo, que identifica de forma única a un visitante en un solo dispositivo. No configures este campo con el mismo identificador para varios usuarios. Esto combinaría sus historiales de consultas. Lo que no debes hacer incluya información de identificación personal (PII) en este campo.

Usa una lista de bloqueo para autocompletar

Puedes usar una lista de bloqueo para evitar que términos específicos aparezcan como sugerencias de autocompletar.

Si bien el autocompletado avanzado está en el nivel de la app, las listas de bloqueo se encuentran en a nivel del almacén de datos. Esto es importante si tu app es una app de búsqueda combinada. Crea una lista de entidades rechazadas para cada almacén de datos conectado a la app.

Para obtener información sobre cómo crear y usar listas de bloqueo, consulta Usa una lista de bloqueo para autocompletar.