Filtre as pesquisas por relevância ao nível do documento

Nota: Esta funcionalidade é uma oferta de pré-visualização, sujeita aos "Termos das Ofertas de Pré-DG" dos Termos Específicos dos Serviços do GCP. Os produtos e as funcionalidades de pré-DG podem ter apoio técnico limitado e as alterações aos produtos e às funcionalidades de pré-DG podem não ser compatíveis com outras versões de pré-DG. Para mais informações, consulte as descrições das fases de lançamento. Além disso, ao utilizar esta funcionalidade, aceita os Termos de Visualização Pré-lançamento da IA Generativa ("Termos de Visualização Pré-lançamento"). Para esta funcionalidade, pode tratar dados pessoais conforme descrito na Alteração ao Tratamento de Dados do Cloud, sujeito às restrições e obrigações aplicáveis no Contrato (conforme definido nos Termos de Pré-visualização).

Quando pesquisa na sua app Vertex AI Search, pode aplicar um limite de relevância para que apenas os documentos que cumprem este limite sejam devolvidos como resultados. Esta página explica como especificar um limite de relevância para reduzir o número de documentos devolvidos em consultas.

Acerca da filtragem por relevância ao nível do documento

Cada documento devolvido por uma consulta de pesquisa recebe um nível de relevância, que indica a relevância do documento devolvido para a consulta. Quando faz uma consulta através de uma chamada da API, pode definir um limite de relevância. Definir um limite de relevância elevado pode reduzir o número de documentos devolvidos por uma consulta.

Por exemplo, se verificar que a pesquisa está a devolver demasiados documentos de relevância insuficiente para os seus utilizadores, defina o limite de relevância como elevado para restringir os resultados apenas aos poucos que são mais relevantes. Se a definição elevada for demasiado restritiva, experimente a definição média.

Nota: esta funcionalidade de filtragem de relevância ao nível do documento é diferente e menos precisa do que a classificação de relevância do documento que pode ser devolvida para os resultados da pesquisa.

Tipos de dados e apps suportados para o filtro de relevância ao nível do documento

O filtro de relevância ao nível do documento pode ser aplicado a arquivos de dados com os seguintes tipos de dados:

• Dados de Websites com indexação avançada de Websites
• Dados não estruturados personalizados
• Dados estruturados personalizados

O filtro de relevância ao nível do documento não funciona para arquivos de dados com indexação básica de Websites, dados de multimédia ou dados de cuidados de saúde.

Além disso, não é possível usar o filtro de relevância ao nível do documento com apps de pesquisa combinada. As apps de pesquisa mista são apps associadas a várias bases de dados.

Outros tipos de filtros

O filtro de relevância ao nível do documento não é a única forma de filtrar os dados devolvidos pelas consultas. Também pode usar expressões de filtro para filtrar os resultados com base em metadados (na indexação avançada de Websites e nos arquivos de dados não estruturados com metadados) e valores de campos (nos arquivos de dados estruturados).

Para mais informações, consulte:

• Filtrar expressões com indexação avançada de Websites

• Filtre a pesquisa personalizada por dados estruturados ou não estruturados

Se usar uma expressão de filtro e o filtro de relevância ao nível do documento, a expressão de filtro é aplicada primeiro aos resultados e, em seguida, é aplicado o filtro de relevância ao nível do documento.

Antes de começar

Certifique-se de que criou uma app e um repositório de dados e que carregou dados para o repositório de dados. Para mais informações, consulte o artigo Crie uma app de pesquisa. Consulte também o artigo Tipos de dados e apps suportados para o filtro de relevância ao nível do documento.

Pesquise e filtre resultados por relevância ao nível do documento

Para filtrar por relevância, siga estes passos:

Nota: pode pesquisar numa app através do método engines.servingConfigs.search e pode pesquisar num arquivo de dados através do método dataStores.servingConfigs.search. Para o procedimento seguinte, a Google recomenda que pesquise através do método engines.servingConfigs.search.

1. Encontre o ID da app. Se já tiver o ID da app, avance para o passo seguinte.

   1. Na Google Cloud consola, aceda à página Aplicações de IA.

      Aceda a Apps

   2. Na página Apps, encontre o nome da sua app e obtenha o ID da app na coluna ID.

2. Para filtrar a pesquisa por relevância ao nível do documento, use o campo relevanceThreshold com o método engines.servingConfigs.search.

   Termo-chave: na Vertex AI Search, o termo app pode ser usado de forma intercambiável com o termo motor no contexto das APIs.

   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"
   }'
   

   Substitua o seguinte:

   • PROJECT_ID: o ID do seu projeto Google Cloud .
   • APP_ID: o ID da app Vertex AI Search que quer consultar.
   • QUERY: o texto da consulta a pesquisar.
   • RELEVANCE_THRESHOLD: um dos seguintes: HIGH, MEDIUM, LOW, LOWEST.

   Exemplo de comando e resultado

   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": {}
   }
   

   Aqui, o limite de relevância está definido como elevado, pelo que apenas são devolvidos os resultados mais relevantes. Neste exemplo, apenas um documento foi considerado altamente relevante.

3. Teste várias consultas com limites diferentes para determinar as melhores definições de limite para os seus dados e aplicação.