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設定自動完成功能

本頁說明 Vertex AI Search 的基本自動完成功能。自動完成功能會根據查詢的前幾個字元，生成查詢建議。

自動完成功能產生的建議會因搜尋應用程式使用的資料類型而異：

結構化和非結構化資料。根據預設，自動完成功能會根據資料儲存庫中的文件內容生成建議。匯入文件後，自動完成功能預設不會立即生成建議，通常要過幾天，系統才會提供足夠的優質資料。如果您透過 API 提出自動完成要求，自動完成功能可以根據搜尋記錄或使用者事件產生建議。
網站資料。根據預設，自動完成功能會根據搜尋記錄生成建議。自動完成功能需要實際搜尋流量。搜尋流量開始後，自動完成功能需要一到兩天才能產生建議。使用實驗性的進階文件資料模型，即可從公開網站的網頁檢索資料產生建議。
健康資料。根據預設，系統會使用標準醫療資料來源，為醫療照護資料儲存庫產生自動完成建議。

查詢建議模型會決定自動完成功能用來產生建議的資料類型。查詢建議模型有四種：

文件。文件模型會根據使用者匯入的文件生成建議。這個模型不適用於網站資料或醫療保健資料。
可完成的欄位。可完成的欄位模型會建議直接從結構化資料欄位擷取的文字。只有以 completable 註解的欄位會用於自動完成建議。這個模型僅適用於結構化資料。
搜尋記錄。搜尋記錄模型會根據 SearchService.search API 呼叫記錄生成建議。如果 servingConfigs.search 方法沒有可用流量，請勿使用這個模型。這個模型不適用於醫療保健資料。
使用者事件。使用者事件模型會根據使用者匯入的 search 類型事件產生建議。這個模型不適用於醫療保健資料。

系統會使用 dataStores.completeQuery 方法傳送 Autocomplete 要求。

或者，如果不想使用查詢建議模型，可以改用「匯入的建議」，根據匯入的建議清單提供自動完成建議。詳情請參閱「使用匯入的自動完成建議清單」。

根據資料類型提供的模型類型

下表列出各資料類型適用的查詢建議模型類型。

查詢建議模型	資料來源	網站資料	結構化資料	非結構化資料
文件	已匯入		✔* (預設)	✔ (預設)
可完成的欄位	已匯入		✔
搜尋記錄	自動收集	✔ (預設)	✔	✔
User events	匯入或由小工具自動收集	✔ <0x0	✔ <0x0	✔ <0x0
網路檢索內容	從您指定的公開網站內容檢索	✔^†

*：文件結構定義必須包含 title 或 description 欄位，或必須有指定為 title 或 description 鍵屬性的欄位。請參閱「更新結構化資料的結構定義」。

^†：只有在啟用自動完成功能的實驗性進階文件資料模型時，才能將網路檢索內容做為資料來源。請參閱進階文件資料模型。

如果不想使用資料類型的預設模型，可以在傳送自動完成要求時指定其他模型。系統會使用 dataStores.completeQuery 方法傳送自動完成要求。詳情請參閱API 指示：傳送自動完成要求來選擇其他模型。

自動完成功能

Vertex AI Search 支援下列自動完成功能，可在搜尋時顯示最實用的預測結果：

功能	說明	範例或詳細資訊
修正錯字	修正錯別字。	`Milc` → `Milk`。
移除不安全的字詞	這項功能採用 Google 安全搜尋技術。移除不當查詢。支援英文 (`en`)、法文 (`fr`)、德文 (`de`)、義大利文 (`it`)、波蘭文 (`pl`)、葡萄牙文 (`pt`)、俄文 (`ru`)、西班牙文 (`es`) 和烏克蘭文 (`uk`)。	令人反感的文字，例如色情、煽情、粗俗、暴力。
禁止顯示基本個人識別資訊 (PII)	Vertex AI Search 採用 Sensitive Data Protection 技術，盡可能避免顯示電話號碼和電子郵件地址等基本類型的 PII。	如果資料儲存庫中有電子郵件地址 `jeffersonloveshiking@gmail.com`，使用者在搜尋列中輸入 `jef` 時，Vertex AI Search 不會將電子郵件地址做為自動完成建議傳回。為更徹底防範 PII 外洩，Google 建議您除了 Vertex AI Search 提供的偵測器外，也套用自己的資料遺失防護 (DLP) 解決方案。詳情請參閱「防範 PII 外洩」。
拒絕清單	移除拒絕清單中的字詞。	詳情請參閱「使用自動完成拒絕清單」。
重複字詞	採用 AI 驅動的語意理解技術。如果兩個字詞幾乎相同，系統會比對任一字詞，但只會建議較熱門的字詞。	`Shoes for Women`、`Womens Shoes` 和 `Womans Shoes` 會經過重複資料刪除程序，並只建議最熱門的項目。
尾碼比對建議	不適用於美國和歐盟多區域。選用設定。如果整個查詢沒有自動完成相符項目，請只針對查詢的尾字建議相符項目。不適用於醫療保健搜尋。	詳情請參閱「尾部比對建議」。

尾碼比對建議

系統會根據查詢字串中最後一個字詞的完全前置字串比對結果，提供尾部比對建議。

舉例來說，假設在自動完成要求中傳送了「songs with he」查詢。啟用尾碼比對後，自動完成功能可能會發現完整前置字串「songs with he」沒有任何相符項目。不過，查詢中的最後一個字詞「he」與「hello world」和「hello kitty」完全相符。在這種情況下，系統會傳回「含有 hello world 的歌曲」和「含有 hello kitty 的歌曲」建議，因為沒有完全相符的建議。

這項功能可減少空白建議結果，並增加建議的多樣性，因此在資料來源 (使用者事件計數、搜尋記錄和文件主題涵蓋範圍) 有限的情況下特別實用。不過，啟用尾部比對建議可能會降低建議的整體品質。由於尾碼相符只會比對前置字串的尾字，因此傳回的部分建議可能不合理。舉例來說，如果查詢「有 he 的歌曲」，系統可能會建議「有 helpers guides 的歌曲」這類尾部相符的項目。

只有在下列情況下，系統才會傳回尾部相符建議：

include_tail_suggestions 會在 dataStores.completeQuery 要求中設為 true。
找不到與查詢完全相符的建議內容。

防範個人識別資訊外洩

PII 的定義很廣泛，而且難以偵測。因此，Vertex AI Search 無法保證自動完成建議不會傳回 PII。

Vertex AI Search 會套用私密/機密資料防護檢查服務，尋找並封鎖常見的 PII 類型，避免顯示為建議。不過，如果資料存放區含有 PII，或是您使用搜尋記錄或使用者事件查詢建議模型，請查看下列內容並採取適當行動：

如果您想保護的 PII 類型相當標準，例如電話號碼和電子郵件地址，請先廣泛測試應用程式的自動完成建議。Vertex AI Search 無法保證自動完成建議不會傳回 PII。
如果在自動完成測試期間發現 PII 外洩，或您已知道要保護非標準 PII (例如專屬使用者 ID)，請嘗試調整自動完成門檻和內容放送參數。詳情請參閱「降低傳回含有 PII 的建議的風險」。
如果調整參數仍無法有效防止 PII 外洩，請自行導入 DLP 解決方案。針對資料儲存區、使用者事件或使用者搜尋查詢中最有可能出現的 PII 類型，自訂資料遺失防護解決方案。您可以使用 Sensitive Data Protection 或第三方 DLP 服務。採取下列任何一種做法：
- 在資料儲存庫中匯入文件和使用者事件前，請先篩除 PII。
- 在放送時向使用者顯示建議前，請先檢查自動完成建議，並封鎖含有任何 PII 的建議。
如果您使用搜尋記錄或使用者事件模型，請在搜尋列中加入一些資訊文字，提醒使用者不要在搜尋查詢中輸入 PII。
如果您對封鎖 PII 有任何疑問或遇到特定問題，請與客戶工程師 (CE) 或 Google 帳戶團隊聯絡。

如要開啟或關閉小工具的自動完成功能，請按照下列步驟操作：

控制台

前往 Google Cloud 控制台的「AI Applications」頁面。

AI 應用程式
按一下要編輯的應用程式名稱。
按一下「Configurations」。
按一下「UI」分頁標籤。
切換「顯示自動完成建議」選項，即可啟用或停用小工具的自動完成建議。啟用自動完成功能後，請等待一兩天，系統才會開始顯示建議。

更新自動完成設定

如要在 UI 中設定自動完成功能，請按照下列步驟操作：

控制台

前往 Google Cloud 控制台的「AI Applications」頁面。

AI 應用程式
按一下要編輯的應用程式名稱。
按一下「Configurations」。
按一下「自動完成」分頁標籤。
輸入或選取要更新的自動完成設定新值：
- 建議數量上限：系統可針對查詢提供的自動完成建議數量上限。
- 觸發的最低長度：系統提供自動完成建議前，可輸入的最低字元數。
- 比對順序：查詢字串中的位置，自動完成功能可從該位置開始比對建議。
- 查詢建議模型：用於產生擷取建議的查詢建議模型。您可以在 dataStores.completeQuery 中使用 queryModel 參數覆寫這項設定。
- 啟用自動完成功能：根據預設，自動完成功能不會立即開始提供建議，而是要等到有足夠的優質資料 (通常需要幾天時間) 才會開始。如要覆寫這項預設設定，並提早開始取得自動完成建議，請選取「立即」。
  
  即使選取「立即」，系統也可能需要一天才能產生建議，而且在有足夠的優質資料之前，部分自動完成建議仍會缺漏或品質不佳。
- 拒絕清單：以 JSON 檔案形式，從 Cloud Storage bucket 匯入拒絕清單。如要進一步瞭解拒絕清單的限制和規格，請參閱「使用自動完成拒絕清單」。
按一下「儲存並發布」。如果引擎已啟用自動完成功能，變更會在幾分鐘內生效。

降低傳回含有 PII 的建議的風險

使用者擁有各種 PII 資訊，例如駕照和電話號碼，這些資訊應妥善保管。但使用者可能會在搜尋列中輸入任何這類 PII 資訊，以尋找與自己相關的結果。

如果您使用搜尋記錄或使用者事件模型，且使用者很可能會在搜尋列中輸入 PII，則可調整下列參數，減少 PII 外洩的風險：

queryFrequencyThreshold：查詢必須輸入這麼多次，才會以自動完成建議的形式傳回。
numUniqueUsersThreshold：查詢必須由這麼多不重複使用者輸入，才能做為自動完成建議傳回。搜尋使用者事件中 userPseudoId 欄位的值，會決定使用者是否為不重複。

應用實例範例

舉例來說，假設使用者有應保密的帳號。

如果使用搜尋記錄或使用者事件建議模型，系統會將這些帳號號碼連同使用者搜尋的所有其他字詞，用於產生建議。因此，如果使用者 A 的帳號 YZ-46789A 曾多次輸入搜尋列，而使用者 B 的帳號為 YZ-42345B，當使用者 B 在搜尋列中輸入 YZ-4 時，系統傳回的自動完成建議可能就是使用者 A 的帳號。

為降低這類外洩事件發生的機率，AI 應用程式管理員可決定：

將 queryFrequencyThreshold 參數的值增加至 30。在這種情況下，不太可能經常輸入同一個帳號。不過，熱門搜尋查詢至少會以該頻率輸入。
將 numUniqueUsersThreshold 參數的值增加至 6。管理員認為，在六個與不同 userPseudoId 相關聯的搜尋事件中，不太可能在搜尋列中輸入相同的帳號。

程序

自動完成功能有兩個門檻參數。這些參數無法在 Google Cloud 控制台中使用，但可以透過 REST API 呼叫 updateCompletionConfig 方法來設定。

如要設定自動完成門檻，請按照下列步驟操作。視要變更的參數而定，每個步驟都是選用。

REST

更新 CompletionConfig.queryFrequencyThreshold 欄位：

curl -X PATCH \
  -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-Goog-User-Project: PROJECT_ID" \
  https://discoveryengine.googleapis.com/v1alpha/projects/PROJECT_ID/locations/global/collections/default_collection/dataStores/DATA_STORE_ID/completionConfig?updateMask=queryFrequencyThreshold \
  -d '{
    "name": "projects/PROJECT_ID/locations/global/collections/default_collection/dataStores/DATA_STORE_ID/completionConfig",
    "queryFrequencyThreshold": QUERY_FREQUENCY_THRESHOLD
  }'

更改下列內容：

PROJECT_ID：您的 Google Cloud 專案編號或 ID。
DATA_STORE_ID：與應用程式相關聯的資料儲存空間 ID。
QUERY_FREQUENCY_THRESHOLD：整數值，表示搜尋查詢必須輸入的最低次數，才能做為自動完成建議傳回。這項計數是在為期數個月的回溯期內加總。預設值為 8。

指令和結果範例

curl -X PATCH \
  -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
  -H "Content-Type: application/json" \$ curl -X PATCH \
  -H "X-Goog-User-Project: my-project-123" \t-access-token)" \
  https://discoveryengine.googleapis.com/v1alpha/projects/my-project-123/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/completionConfig?updateMask=queryFrequencyThreshold \
  -d '{
  "name": "projects/my-project-123/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/completionConfig",
  "queryFrequencyThreshold": 30
  }'
  
{
  "name": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/completionConfig",
  "matchingOrder": "exact-prefix",
  "maxSuggestions": 20,
  "minPrefixLength": 1,
  "queryModel": "automatic",
  "enableMode": "AUTOMATIC",
  "queryFrequencyThreshold": 30
}

更新 CompletionConfig.numUniqueUsersThreshold 欄位：

curl -X PATCH \
  -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-Goog-User-Project: PROJECT_ID" \
  https://discoveryengine.googleapis.com/v1alpha/projects/PROJECT_ID/locations/global/collections/default_collection/dataStores/DATA_STORE_ID/completionConfig?updateMask=numUniqueUsersThreshold \
  -d '{
    "name": "projects/PROJECT_ID/locations/global/collections/default_collection/dataStores/DATA_STORE_ID/completionConfig",
    "numUniqueUsersThreshold": UNIQUE_USERS
  }'

將 UNIQUE_USERS 換成整數值，代表必須輸入特定搜尋查詢的不重複使用者人數下限，該查詢才能做為自動完成建議傳回。系統會加總數月內滾動時間範圍的計數。預設值為 3。

指令和結果範例

curl -X PATCH \
  -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-Goog-User-Project: my-project-123" \
  https://discoveryengine.googleapis.com/v1alpha/projects/my-project-123/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/completionConfig?updateMask=numUniqueUsersThreshold \
  -d '{
  "name": "projects/my-project-123/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/completionConfig",
    "numUniqueUsersThreshold": 6
  }'
  
{
"name": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/completionConfig",
  "matchingOrder": "exact-prefix",
  "maxSuggestions": 20,
  "minPrefixLength": 1,
  "queryModel": "automatic",
  "enableMode": "AUTOMATIC",
  "numUniqueUsersThreshold": 6,
  "queryFrequencyThreshold": 30
}

更新結構定義中可完成欄位的註解

如要為結構化資料結構定義中的欄位開啟自動完成功能，請按照下列步驟操作：

控制台

前往 Google Cloud 控制台的「AI Applications」頁面。

AI 應用程式
按一下要編輯的應用程式名稱。必須使用結構化資料。
按一下 [Data] (資料)。
按一下「結構定義」分頁標籤。
按一下「編輯」，選取要標示為 completable 的結構定義欄位。
按一下「儲存」，儲存更新後的欄位設定。系統大約需要一天才能生成並傳回這些建議。

傳送自動完成要求

下列範例說明如何傳送自動完成要求。

REST

如要使用 API 傳送自動完成要求，請按照下列步驟操作：

找出資料儲存庫 ID。如果已有資料商店 ID，請跳到下一個步驟。
1. 前往 Google Cloud 控制台的「AI Applications」頁面，然後在導覽選單中點選「Data Stores」。
  
  前往「資料儲存庫」頁面
2. 點按資料儲存庫的名稱。
3. 在資料儲存庫的「資料」頁面中，取得資料儲存庫 ID。

呼叫 dataStores.completeQuery 方法。

curl -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
"https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/global/collections/default_collection/dataStores/DATA_STORE_ID:completeQuery?query=QUERY_STRING"

更改下列內容：

PROJECT_ID：您的 Google Cloud 專案編號或 ID。
DATA_STORE_ID：與應用程式相關聯的資料儲存空間 ID。
QUERY_STRING：用於擷取建議的自動完成輸入內容。

將自動完成要求傳送至其他模型

如要使用其他查詢建議模型傳送自動完成要求，請按照下列步驟操作：

找出資料儲存庫 ID。如果已有資料商店 ID，請跳到下一個步驟。
1. 前往 Google Cloud 控制台的「AI Applications」頁面，然後在導覽選單中點選「Data Stores」。
  
  前往「資料儲存庫」頁面
2. 點按資料儲存庫的名稱。
3. 在資料儲存庫的「資料」頁面中，取得資料儲存庫 ID。
呼叫 dataStores.completeQuery 方法。
```
curl -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
"https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/global/collections/default_collection/dataStores/DATA_STORE_ID:completeQuery?query=QUERY_STRING&query_model=QUERY_SUGGESTIONS_MODEL"
```
更改下列內容：
- PROJECT_ID：您的 Google Cloud 專案編號或 ID。
- DATA_STORE_ID：與應用程式相關聯的資料商店專屬 ID。
- QUERY_STRING：用於擷取建議的自動完成輸入內容。
- AUTOCOMPLETE_MODEL：自動完成資料
- QUERY_SUGGESTIONS_MODEL：要求使用的查詢建議模型：document、document-completable、search-history 或 user-event。如為健康照護資料，請使用 healthcare-default。