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Filtra le ricerche per pertinenza a livello di documento

Durante la ricerca nell'app Vertex AI Search, puoi applicare una soglia di pertinenza in modo che solo i documenti che la soddisfano vengono restituiti come risultati. Questa pagina spiega come specificare una soglia di pertinenza per ridurre il numero di documenti restituiti nelle query.

Informazioni sul filtro per pertinenza a livello di documento

A ogni documento restituito da una query di ricerca viene assegnato un livello di pertinenza, ovvero indica la pertinenza del documento restituito rispetto alla query. Quando effettui una query tramite una chiamata API, puoi impostare una soglia di pertinenza. Impostazione di un valore alto la soglia di pertinenza può ridurre il numero di documenti restituiti da una query.

Ad esempio, se noti che la ricerca restituisce troppi documenti di insufficiente pertinenza per i tuoi utenti, imposta la soglia di pertinenza su alta per limitare i risultati solo a quelli più pertinenti. Se l'impostazione Alta è troppo restrittiva, prova l'impostazione Media.

Tipi di dati e app supportati per il filtro di pertinenza a livello di documento

Il filtro di pertinenza a livello di documento può essere applicato a datastore con i seguenti tipi di dati:

Dati del sito web con l'indicizzazione avanzata dei siti web
Dati non strutturati generici
Dati strutturati generici

Il filtro di pertinenza a livello di documento non funziona per i datastore con indicizzazione di siti web di base, dati multimediali o sanitari.

Inoltre, il filtro di pertinenza a livello di documento non può essere utilizzato con le app di ricerca combinata. Combinato sono app collegate a più datastore.

Altri tipi di filtri

Il filtro di pertinenza a livello di documento non è l'unico modo per filtrare i dati restituiti dalle query. Tu puoi anche utilizzare espressioni per filtrare i risultati in base ai metadati (in indicizzazione avanzata dei siti web e dati non strutturati con datastore di metadati) e campo (nei datastore strutturati).

Per informazioni, consulta:

Se utilizzi sia un'espressione di filtro sia il filtro di pertinenza a livello di documento, l'espressione di filtro viene applicato prima ai risultati e poi al filtro di pertinenza a livello di documento.

Prima di iniziare

Assicurati di aver creato un'app e un datastore e di aver importato i dati nel datastore. Per ulteriori informazioni, consulta la sezione Creare una ricerca. Google Cloud. Vedi anche Tipi di dati e app supportati per filtro di pertinenza a livello di documento.

Cercare e filtrare i risultati in base alla pertinenza a livello di documento

Per filtrare in base alla pertinenza:

Nota: puoi eseguire ricerche in un'app utilizzando la engines.servingConfigs.search ed eseguire ricerche in un datastore utilizzando dataStores.servingConfigs.search . Per la procedura seguente, Google consiglia di utilizzare il metodo engines.servingConfigs.search.

Trova l'ID app. Se hai già l'ID app, vai al passaggio successivo.
1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Agent Builder.
  
  Vai ad App
2. Nella pagina App, trova il nome della tua app e recupera l'ID dell'app da nella colonna ID.

Per filtrare la ricerca in base alla pertinenza a livello di documento, utilizza relevanceThreshold con il metodo engines.servingConfigs.search.

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"
}'

PROJECT_ID: l'ID del tuo progetto Google Cloud.
APP_ID: l'ID dell'app Vertex AI Search di cui su cui vuoi eseguire una query.
QUERY: il testo della query da cercare.
RELEVANCE_THRESHOLD: uno dei seguenti: HIGH, MEDIUM, LOW, LOWEST.

Comando e risultato di esempio

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 | Vertex AI Agent Builder | Google Cloud",
      "title": "Check grounding | Vertex AI Agent Builder | Google Cloud"
    }
  }
}
],
"totalSize": 1,
"attributionToken": "f_B-CgwIidzwswYQyue15gESJDY2N2M1NmJkLTAwMDAtMjk3Ni1iMGI4LTg4M2QyNGZmNTZhOCIHR0VORVJJQypAjr6dFavEii3b7Ygt3o-aIoCymiLC8J4Vo4CXIra3jC3Usp0V24-aIt7tiC3n7YgtrsSKLeTtiC2DspoixsvzFw",
"guidedSearchResult": {},
"summary": {}
}

In questo caso, la soglia di pertinenza è impostata su alta, quindi solo vengono restituiti i risultati pertinenti. In questo esempio, è stato determinato un solo documento altamente pertinenti.

Testa più query con soglie diverse per determinare la migliore le impostazioni di soglia per i dati e l'applicazione.