依文件層級關聯性篩選搜尋結果

注意 ： 這項功能是預先發布版產品，使用時須遵守《GCP 服務專屬條款》的《正式發布前產品條款》。 正式發布前的產品和功能或許只提供部分支援，而且這類產品和功能的變更，可能與其他正式發布前版本不相容。詳情請參閱推出階段說明。此外，使用這項功能即表示您同意《生成式 AI 預先發布版條款及細則》(下稱「預先發布版條款」)。就這項功能而言，您可以按照《Cloud 資料處理附加條款》所述方式處理個人資料，同時也必須遵守「協議」中的適用限制和義務 (相關定義請見「預先發布版條款」)。

在 Vertex AI Search 應用程式中搜尋時，您可以套用相關性門檻，讓系統只傳回符合門檻的文件做為結果。本頁說明如何指定關聯性門檻，減少查詢傳回的文件數量。

依文件層級關聯性篩選

搜尋查詢傳回的每份文件都會獲得相關程度，指出傳回的文件與查詢的相關性。透過 API 呼叫進行查詢時，您可以設定關聯性門檻。設定較高的關聯性門檻可減少查詢傳回的文件數量。

舉例來說，如果搜尋結果傳回太多與使用者不相關的文件，請將相關性門檻設為「高」，這樣搜尋結果只會顯示最相關的少數文件。如果「高」設定過於嚴格，請嘗試「中」設定。

注意： 這項文件層級的關聯性篩選功能與文件關聯性分數不同，精確度也較低，後者可針對搜尋結果傳回。

文件層級關聯性篩選器支援的資料類型和應用程式

文件層級關聯性篩選器可套用至含有下列類型資料的資料庫：

• 具備進階網站索引建立功能的網站資料
• 自訂非結構化資料
• 自訂結構化資料

文件層級相關性篩選器不適用於具有基本網站索引、媒體資料或醫療保健資料的資料儲存庫。

此外，文件層級相關性篩選器不適用於混合搜尋應用程式。混合搜尋應用程式是指連結至多個資料儲存庫的應用程式。

其他類型的篩選器

文件層級相關性篩選器並非篩選查詢傳回資料的唯一方式。您也可以使用篩選運算式，根據中繼資料 (在進階網站索引和含有中繼資料的非結構化資料儲存庫中) 和欄位值 (在結構化資料儲存庫中) 篩選結果。

詳情請參閱：

• 使用進階網站索引建立功能篩選運算式

• 篩選自訂搜尋結果，找出結構化或非結構化資料

如果同時使用篩選運算式和文件層級關聯性篩選器，系統會先對結果套用篩選運算式，然後再套用文件層級關聯性篩選器。

事前準備

請確認您已建立應用程式和資料儲存庫，並將資料擷取至資料儲存庫。詳情請參閱「建立搜尋應用程式」。另請參閱「文件層級相關性篩選器支援的資料類型和應用程式」。

依文件層級關聯性搜尋及篩選結果

如要依相關性篩選，請按照下列步驟操作：

注意：您可以使用 engines.servingConfigs.search 方法搜尋應用程式，並使用 dataStores.servingConfigs.search 方法搜尋資料儲存庫。Google 建議您使用 engines.servingConfigs.search 方法進行搜尋，以完成下列程序。

1. 找出應用程式 ID。如果已有應用程式 ID，請跳到下一個步驟。

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

      前往「應用程式」

   2. 在「應用程式」頁面中，找出應用程式名稱，然後從「ID」欄取得應用程式的 ID。

2. 如要依文件層級相關性篩選搜尋結果，請使用 relevanceThreshold 欄位和 engines.servingConfigs.search 方法。

   重要詞彙：在 Vertex AI Search 中，API 語境下的「應用程式」一詞可與「引擎」互換。

   curl -X POST -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
   -H "Content-Type: application/json" \
   "https://discoveryengine.googleapis.com/v1alpha/projects/PROJECT_ID/locations/global/collections/default_collection/engines/APP_ID/servingConfigs/default_search:search" \
   -d '{
    "servingConfig": "projects/PROJECT_ID/locations/global/collections/default_collection/engines/APP_ID/servingConfigs/default_search",
   "query": "QUERY",
   "relevanceThreshold": "RELEVANCE_THRESHOLD"
   }'
   

   更改下列內容：

   • PROJECT_ID：您的 Google Cloud 專案 ID。
   • APP_ID：要查詢的 Vertex AI Search 應用程式 ID。
   • QUERY：要搜尋的查詢文字。
   • RELEVANCE_THRESHOLD：下列其中一項：HIGH、MEDIUM、LOW、LOWEST。

   指令與結果範例

   curl -X POST -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)"
   -H "Content-Type: application/json" \
   "https://discoveryengine.googleapis.com/v1alpha/projects/my-project-123/locations/global/collections/default_collection/engines/my-search-app/servingConfigs/default_search:search" \
   -d '{
   "servingConfig": "projects/my-project-123/locations/global/collections/default_collection/engines/my-search-app/servingConfigs/default_search",
   "query": "What is the check grounding API",
   "relevanceThreshold": "HIGH"
   }'
   
   {
   "results": [
   {
     "id": "a082e70352c073a4443502477255bd2a",
     "document": {
       "name": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/branches/0/documents/a082e70352c073a4443502477255bd2a",
       "id": "a082e70352c073a4443502477255bd2a",
       "derivedStructData": {
         "displayLink": "cloud.google.com",
         "link": "https://cloud.google.com/generative-ai-app-builder/docs/check-grounding",
         "htmlTitle": "Check grounding",
         "title": "Check grounding"
       }
     }
   }
   ],
   "totalSize": 1,
   "attributionToken": "f_B-CgwIidzwswYQyue15gESJDY2N2M1NmJkLTAwMDAtMjk3Ni1iMGI4LTg4M2QyNGZmNTZhOCIHR0VORVJJQypAjr6dFavEii3b7Ygt3o-aIoCymiLC8J4Vo4CXIra3jC3Usp0V24-aIt7tiC3n7YgtrsSKLeTtiC2DspoixsvzFw",
   "guidedSearchResult": {},
   "summary": {}
   }
   

   這裡將關聯性門檻設為「高」，因此只會傳回最相關的結果。在本例中，只有一份文件被判定為高度相關。

3. 使用不同門檻測試多個查詢，找出最適合資料和應用程式的門檻設定。