Wenn Sie neu bei Vertex AI Search sind, sollten Sie die Anleitung Erste Schritte mit Medienempfehlungen – Kurzanleitung Anleitung zum Erstellen einer Beispiel-App.
Richten Sie ein Google Cloud-Projekt ein, aktivieren Sie Vertex AI Agent Builder und richten Sie die Zugriffssteuerung für Ihr Projekt ein. Sie können ein vorhandenes Google Cloud-Projekt verwenden, falls Sie bereits eines haben.
Aktionen
- Führen Sie die Schritte unter Hinweise aus.
Bereiten Sie Ihre Daten für den Import in Vertex AI Search vor.
Apps für Medienempfehlungen erfordern zwei Arten von Daten:
Strukturierte Mediendaten: Metadateninformationen zu Ihren Medien hochladen wie Titel, Beschreibungen und URIs zur Position Ihrer Medien. Vertex AI Search stellt ein vordefiniertes Schema für Medien bereit. Alternativ können Sie auch Ihr eigenes Schema verwenden.
Nutzerereignisse Für Medienempfehlungen ist das Aufzeichnen von Nutzerereignissen erforderlich. Nutzerereignisse sind erforderlich, um Ihre App zu trainieren und Empfehlungen zu generieren.
Aktionen
Informationen zu Mediendaten und Datenspeichern prüfen und Daten vorbereiten entsprechend den erforderlichen Schemas und Feldern im Artikel Über Mediendokumente und Datenspeicher Wenn Sie mit Ihrem eigenen Schema, siehe auch Beispielschema als JSON-Datei. Objekt und strukturierte Daten.
Informationen zu den Anforderungen an Nutzerereignisse für Medien finden Sie unter Nutzerereignisse.
Erstellen Sie eine App und einen Datenspeicher und importieren Sie dann Ihre Mediendaten und Nutzerereignisse.
Wie Sie Mediendaten importieren, hängt davon ab, woher Sie sie importieren. Wenn sich Ihre Daten beispielsweise in Cloud Storage befinden, können Sie sie über die Console oder die API importieren, indem Sie den Speicherort des Buckets angeben.
Aktionen
Importieren Sie bisherige Nutzerereignisse im Bulk, damit das Training Ihrer App beginnen kann.
Richten Sie die Aufzeichnung von Nutzerereignissen in Echtzeit ein.
Sie können Feldeinstellungen aktualisieren, um sie filterbar zu machen und Ihre Empfehlungsergebnisse mit diesen Feldern.
Aktionen
Vertex AI Search kann ein bestimmtes Feld zum Filtern verwenden die Option „Empfehlungen“ auf „filterbar“ festlegen. Feldeinstellungen konfigurieren
Mit Bereitstellungskonfigurationen können Sie Medienempfehlungen herabstufen und diversifizieren. Weitere Informationen finden Sie unter Bereitstellungskonfigurationen erstellen und verwalten.
Sie können sich eine Vorschau Ihrer Empfehlungen ansehen, um zu prüfen, ob sie wie erwartet angezeigt werden.
Aktionen
Verwenden Sie die Agent Builder-Konsole oder die API, um eine Vorschau Ihrer Empfehlungen aufzurufen.
Console. Rufen Sie in der Console die Seite Vorschau auf, um eine Vorschau des Empfehlungen. In der Console finden Sie die Art der Daten, die die Ihre App in Get Empfehlungen.
API: Wenn Sie API-Aufrufe in Ihre Anwendung einbinden, aufrufen, um eine Vorschau der Empfehlungen anzuzeigen. Weitere Informationen finden Sie im Hilfeartikel REST Anleitungen für die Art der Daten, die Ihre App verwendet, finden Sie unter Empfehlungen.
Wenn Sie mit der Vorabversion der App für Medienempfehlungen zufrieden sind, mit Ihren Nutzern teilen, indem Sie es auf Ihrer Website bereitstellen.
Aktionen
Binden Sie zum Bereitstellen Ihrer Empfehlungsanwendung API-Aufrufe in Ihren Server oder Anwendungen. Weitere Informationen zu API-Aufrufen finden Sie unter REST Anleitungen für die Art der Daten, die Ihre App verwendet, finden Sie unter Empfehlungen.
Ressourcen für Clientbibliotheken finden Sie unter Vertex AI Agent Builder-Client. Bibliotheken.
Du kannst deine App aktualisieren, um dafür zu sorgen, dass die neuesten und notwendigen Daten verfügbar sind in Ihrem Datenspeicher.
Apps für Medienempfehlungen werden alle drei Monate automatisch optimiert. Wenn jedoch oder wenn Sie einen Bulk-Import sollten Sie Ihre App manuell neu trainieren.