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In Gesundheitsdaten suchen

Achtung:

Einschränkungen für das Gesundheitswesen: Als Kunde tun Sie das nicht und werden es auch Endnutzern nicht erlauben, die Generative AI-Dienste für klinische Zwecke zu verwenden (zur Verdeutlichung, nicht-klinische Forschung, Terminplanung oder andere Verwaltungsaufgaben nicht eingeschränkt), als Ersatz für professionelle medizinische Beratung oder auf die Art und Weise, die von oder erfordert die Genehmigung oder Genehmigung einer anwendbaren behördlichen Befugnis. Weitere Informationen finden Sie unter Dienstspezifische Nutzungsbedingungen.
Zur Klarstellung im Hinblick auf die Verwendung von Vertex AI Search zum Abrufen und Vorhandene medizinische Informationen zusammenfassen, die Einschränkung der Verwendung für klinische Zwecke ist die Einschränkung der Verwendung zu direkten Diagnose- oder Behandlungszwecken ohne Überprüfung durch Sie sind unter Einhaltung der anwendbaren Gesetze und Vorschriften zugelassen.
Die generierte Ausgabe ist möglicherweise nicht immer zuverlässig. Aufgrund der Natur der LLMs und der generativen KI enthalten Ausgaben möglicherweise falsche oder verzerrte Informationen (z. B. Stereotypen oder andere schädliche Inhalte). Sie sollten daher überprüft werden. Alle Zusammenfassungen oder Antworten sollten als Entwurf angesehen werden und nicht endgültig ist.
Der Verwendungszweck dieses Produkts ist keine Prävention, Diagnose oder Behandlung von Krankheiten. Fragen zu Diagnosen oder Behandlungsempfehlungen die vom Produkt abgedeckt werden sollen. Dieses Produkt ist dazu bestimmt, vorhandene medizinische Informationen abzurufen und zusammenzufassen, die von Nutzern bereitgestellt wurden.
Aufgrund begrenzter Testdaten ist dieses Produkt möglicherweise nicht für die Altersgruppe von 0 bis 18 Jahren und für die Altersgruppe ab 85 Jahren geeignet. Bei der Überprüfung der generierten Ausgabe müssen Kunden die Repräsentativität von Teilgesamtheiten in ihrem Quelldaten.

Nachdem Sie die FHIR-R4-Daten in Ihre Gesundheitssuch-App importiert haben, können Sie die um relevante Ergebnisse zu erhalten. Für die Suche stehen die folgenden Abfragetypen zur Verfügung:

Suchanfrage
Natural Language-Abfrage
Abfrage in natürlicher Sprache mit einer Antwort basierend auf generativer KI

Außerdem können Sie die Suche mit nach Datum gefilterten Abfragen filtern. Für finden Sie unter Definieren Sie einen resource_datetime-Filter.

Wenn Sie in der Google Cloud Console suchen, müssen Sie zuerst eine Patienten-ID und in den Daten eines einzelnen Patienten. Wenn Sie mit der REST API suchen, können Sie den gesamten Datenspeicher durchsuchen.

Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Gesundheitsdaten mithilfe der verschiedenen Abfragetypen durchsucht werden können.

Beabsichtigte Verwendung von Vertex AI Search zum Durchsuchen von Gesundheitsdaten

Die beabsichtigte Verwendung von Vertex AI Search besteht nicht darin, Informationen bereitzustellen die die Prävention, Diagnose oder Behandlung von Krankheiten oder Beschwerden betreffen. Fragen zu Diagnosen oder Behandlungsempfehlungen werden durch das Produkt nicht beantwortet. Das Produkt soll vorhandene medizinische Informationen von Nutzern abrufen und zusammenfassen.

Aufgrund begrenzter Testdaten ist dieses Produkt möglicherweise nicht altersgerecht. Gruppen 0 bis 18 und 85 und höher. Bei der Überprüfung der generierten Ausgabe müssen Kunden die Repräsentativität von Teilgesamtheiten in ihrem Quelldaten.

Im Folgenden finden Sie einige Beispiele für die Verwendung dieses Produkts:

Explorative Suchanfragen zum Ermitteln von Patienteninformationen, die für ein Thema relevant sind:
- „Aspirin-Anwendungen zusammenfassen“
- „Blutdruck“
- „Diabetes-Management?“
Navigationsanfragen zur Suche nach bestimmten Ressourcen, die einer strukturierten Abfrage zugeordnet werden können:
- „Zeig mir den letzten A1C-Wert“
Extraktionsfragen und Antworten zur Beantwortung spezifischer Fragen, bei denen Beweise möglicherweise auf Ressourcen zu verteilen:
- „Wurde dieser Patient schon einmal mit einem Cephalosporin behandelt?“
- „Wurde der Patient schon einmal einer psychiatrischen Untersuchung unterzogen“

Die folgenden Beispiele zeigen, wie dieses Produkt nicht verwendet werden darf:

Diagnose- und Behandlungsempfehlungen:
- „Was ist die Differentialdiagnose für diesen Patienten?“
- „Welche Medikamente soll ich dem Patienten verschreiben?“

Hinweis

Führen Sie vor der Suche die folgenden Schritte aus:

Erstellen Sie eine App zur Suche nach Gesundheitsdaten und einen Datenspeicher für die Suche nach Gesundheitsdaten und importieren Sie FHIR R4-Daten. Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen Sie eine Suchanwendung für das Gesundheitswesen und Erstellen Sie einen Datenspeicher für eine Gesundheitssuche.
Suchergebnisse für Gesundheitsdaten konfigurieren
Wenn Sie bei der Suche hilfreiche Suchanfragevorschläge erhalten möchten, aktivieren Sie die automatische Vervollständigung. Dies ist eine Funktion in der Vorabversion.
Sehen Sie sich die Liste der FHIR R4-Ressourcen an, die von Vertex AI Search unterstützt werden. Weitere Informationen finden Sie unter Healthcare-FHIR R4-Datenschemareferenz.

Anhand eines Suchbegriffs suchen

Sie können Ihren Gesundheitsdatenspeicher mithilfe eines Suchbegriffs durchsuchen. Sie können beispielsweise nach Suchbegriffen wie „A1c“, „Insulin“ oder „Geschwür“ suchen, um relevante FHIR-Ressourcen zu finden.

In der folgenden Abbildung sehen Sie die Suchergebnisse für den Fall, dass der Suchbegriff „Lipid“. Dieses Beispiel enthält keine zusammenfassende Antwort oder Antwort mit generativer KI.

Die Suchanfrage lautet „lipid“. — **Abbildung 1.** Suche mithilfe eines Keywords.

So führen Sie eine Suche mit einem Keyword durch:

Console

Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Agent Builder auf.

Zum Agent Builder
Wählen Sie die App für die Gesundheitssuche aus, die Sie abfragen möchten.
Klicken Sie im Navigationsmenü auf Vorschau.
Geben Sie im Feld Patienten-ID die ID des Patienten ein, dessen Daten Sie abfragen möchten. Bei Patienten-IDs wird zwischen Groß- und Kleinschreibung unterschieden.
Drücken Sie die Eingabetaste oder klicken Sie auf Vorschau, um die Patienten-ID einzureichen.
Geben Sie in der Suchleiste Hier suchen einen Suchbegriff ein.

Wenn Sie die automatische Vervollständigung aktiviert haben, sehen Sie unten eine Liste mit Vorschlägen für die automatische Vervollständigung. die Suchleiste, während Sie tippen.
Drücken Sie die Eingabetaste, um die Abfrage zu senden.
- Die Suchergebnisse werden in paginierten Tabellen angezeigt, die kategorisiert sind. basierend auf ihrem FHIR-Ressourcentyp.
- Standardmäßig werden die Suchergebnisse für alle FHIR-Ressourcentypen in umgekehrter chronologischer Reihenfolge angezeigt.
Optional. Wählen Sie zum Filtern der Ergebnisse eine oder mehrere FHIR-Ressourcenkategorien unter der Suchleiste aus.
Optional. Wenn Sie die Ergebnisse nach Relevanz für die Ressourcen „Composition“, „DocumentReference“ und „DiagnosticReport“ sortieren möchten, klicken Sie auf den Filter Sortieren: Chronologisch umgekehrt und wählen Sie in der Liste Relevanz aus. Weitere Informationen Weitere Informationen finden Sie unter Suchergebnisse für das Gesundheitswesen bestellen.

REST

Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie die FHIR R4-Daten eines einzelnen Patienten in der Such-App für das Gesundheitswesen mit einem Suchbegriff. In diesem Beispiel wird die Methode servingConfigs.search-Methode.

Standardmäßig werden die Suchergebnisse in umgekehrter chronologischer Reihenfolge zurückgegeben. Wenn Sie in den Ressourcen „Composition“, „DiagnosticReport“ und „DocumentReference“ suchen, können Sie die Suchergebnisse nach Relevanz sortieren. Weitere Informationen finden Sie unter Suchergebnisse im Gesundheitswesen sortieren.

Suche mit einem Suchbegriff.

curl -X POST -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  "https://us-discoveryengine.googleapis.com/v1alpha/projects/PROJECT_ID/locations/us/collections/default_collection/engines/APP_ID/servingConfigs/default_search:search" \
  -d '{
"query": "KEYWORD_QUERY",
"filter": "patientId: ANY(\"PATIENT_ID\")",
"contentSearchSpec":{"snippetSpec":{"returnSnippet":true}}
}'

Ersetzen Sie Folgendes:

PROJECT_ID ist die ID Ihres Google Cloud-Projekts.
APP_ID: Die ID der Vertex AI Search-App, die Sie abfragen möchten.
KEYWORD_QUERY: das Keyword, nach dem Sie für den Patienten suchen möchten Klinische Daten des gefilterten Patienten, z. B. „Diabetes“ oder „a1c“.
PATIENT_ID: die Ressourcen-ID des Patienten, dessen Daten Sie suchen möchten.

Antwort

Sie sollten eine JSON-Antwort ähnlich wie die folgende gekürzte Antwort erhalten. Die Antwort enthält aufgeschlüsselte Suchergebnisse, die in umgekehrter Reihenfolge aufgelistet sind. chronologische Reihenfolge mit Snippets, sofern Snippets verfügbar sind. Die Das Feld structData enthält die strukturierten JSON-Daten für die Dokument.

{
  "results": [
    {
      "id": "DOCUMENT_ID",
      "document": {
        "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us/collections/default_collection/dataStores/DATA_STORE_ID/branches/0/documents/DOCUMENT_ID",
        "id": "DOCUMENT_ID",
        "structData": {
          ...
          "resource_type": "FHIR_RESOURCE_TYPE",
          "resource_datetime": "RESOURCE_DATETIME",
          "patient_id": "PATIENT_ID",
          "FHIR_RESOURCE_TYPE": { ... }
        },
        "derivedStructData": {
          "snippets": [
            {
              "snippet": "SNIPPET_TEXT",
              "snippet_status": "SUCCESS"
            }
          ]
        }
      }
    }
  ]
}

Suche mit Natural Language-Abfrage

Mit Vertex AI Search können Sie Ergebnisse für komplexe, natürliche gesprochenen Text. Das folgende Bild zeigt beispielsweise die Ergebnisse für die Suchanfrage in natürlicher Sprache „Laborergebnisse im Zusammenhang mit Diabetes“.

Die Suchanfrage lautet: „Was sind die Lipidlaborwerte des Patienten?“ — **Abbildung 2.** Suche mit einer Abfrage in natürlicher Sprache.

Führen Sie die folgenden Schritte aus, um mithilfe einer Abfrage in natürlicher Sprache zu suchen.

Console

Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Agent Builder auf.

Zum Agent Builder
Wählen Sie die Such-App für das Gesundheitswesen aus, die Sie abfragen möchten.
Klicken Sie im Navigationsmenü auf Vorschau.
Geben Sie in das Feld Patienten-ID die Patienten-ID des Patienten ein, dessen Daten die Sie abfragen möchten. Bei Patienten-IDs wird zwischen Groß- und Kleinschreibung unterschieden.
Drücken Sie die Eingabetaste oder klicken Sie auf Vorschau, um die Patienten-ID einzureichen.
Geben Sie in die Suchleiste Hier suchen eine Suchanfrage in natürlicher Sprache ein, z. B. „Labergebnisse im Zusammenhang mit Diabetes“.

Wenn Sie die automatische Vervollständigung aktiviert haben, sehen Sie unten eine Liste mit Vorschlägen für die automatische Vervollständigung. die Suchleiste, während Sie tippen.
Drücken Sie die Eingabetaste, um die Abfrage zu senden.
- Die Suchergebnisse werden in paginierten Tabellen angezeigt, die nach FHIR-Ressourcentyp kategorisiert sind.
- Standardmäßig werden die Suchergebnisse für alle FHIR-Ressourcentypen in umgekehrter chronologischer Reihenfolge angezeigt.
Optional. Wählen Sie eine oder mehrere FHIR-Ressourcenkategorien unter der Suchleiste aus, um um die Ergebnisse zu filtern.
Optional. Wenn Sie die Ergebnisse nach Relevanz für die Ressourcen „Composition“, „DocumentReference“ und „DiagnosticReport“ sortieren möchten, klicken Sie auf den Filter Sortieren: Chronologisch umgekehrt und wählen Sie in der Liste Relevanz aus. Weitere Informationen finden Sie unter Suchergebnisse im Gesundheitswesen sortieren.

REST

Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie die FHIR R4-Daten eines einzelnen Patienten in der Suchanwendung für das Gesundheitswesen durchsuchen können. mit einer Abfrage in natürlicher Sprache. In diesem Beispiel wird die Methode servingConfigs.search verwendet. Um mit einer natürlichen Sprache eingeben, müssen Sie den naturalLanguageQueryUnderstandingSpec dem Anfragetext hinzu.

Stellen Sie eine Suchanfrage in natürlicher Sprache.

curl -X POST -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  "https://us-discoveryengine.googleapis.com/v1alpha/projects/PROJECT_ID/locations/us/collections/default_collection/engines/APP_ID/servingConfigs/default_search:search" \
  -d '{
"query": "NATURAL_LANGUAGE_QUERY",
"filter": "patientId: ANY(\"PATIENT_ID\")",
"contentSearchSpec":{"snippetSpec":{"returnSnippet":true}},
"naturalLanguageQueryUnderstandingSpec":{"filterExtractionCondition":"ENABLED"}
}'

Ersetzen Sie Folgendes:

PROJECT_ID ist die ID Ihres Google Cloud-Projekts.
APP_ID: die ID der Vertex AI Search-Anwendung, die Sie die Sie abfragen möchten.
NATURAL_LANGUAGE_QUERY: Die Suchanfrage in natürlicher Sprache, z. B. „Laborergebnisse im Zusammenhang mit Diabetes“ oder „Nimmt der Patient derzeit Medikamente ein?“
PATIENT_ID: die Ressourcen-ID des Patienten, dessen Daten Sie suchen möchten.

Antwort

Sie sollten eine JSON-Antwort ähnlich wie die folgende erhalten: Antwort. Die Antwort enthält aufgeschlüsselte Suchergebnisse, die in umgekehrter Reihenfolge aufgelistet sind. chronologische Reihenfolge mit Snippets, sofern Snippets verfügbar sind.

{
  "results": [
    {
      "id": "DOCUMENT_ID",
      "document": {
        "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us/collections/default_collection/dataStores/DATA_STORE_ID/branches/0/documents/DOCUMENT_ID",
        "id": "DOCUMENT_ID",
        "structData": {
          ...
          "resource_type": "FHIR_RESOURCE_TYPE",
          "resource_datetime": "RESOURCE_DATETIME",
          "patient_id": "PATIENT_ID",
          "FHIR_RESOURCE_TYPE": { ... }
        },
        "derivedStructData": {
          "snippets": [
            {
              "snippet": "SNIPPET_TEXT",
              "snippet_status": "SUCCESS"
            }
          ]
        }
      }
    }
  ]
}

Mithilfe von Abfragen in natürlicher Sprache und Generative AI-Antwort suchen

Wenn Sie die FHIR-Daten eines Patienten mit einer Suchanfrage in natürlicher Sprache durchsuchen, können Sie sich neben den Suchergebnissen auch eine Antwort mithilfe von generativer KI anzeigen lassen. Die Antwort fasst die Suchergebnisse zusammen und enthält auch Referenzen, die zum Generieren der Antwort verwendet werden.

In der Console können Sie das Large Language Model (LLM) für Antworten mit generativer KI. Weitere Informationen finden Sie unter Suchergebnisse für Gesundheitsdaten konfigurieren

Bei Verwendung der REST API können Sie eines der folgenden LLM-Modelle angeben, Ihre Antworten mit generativer KI im Feld version:

gemini-1.5-flash-001/answer_gen/v1 oder stable: ein stabiler, in der Regel verfügbares Modell, das auf dem gemini-1.5-flash-001-Modell basiert. Weitere Informationen finden Sie unter Allgemein verfügbare Modelle.
gemini-1.0-pro-002/answer_gen/v1: Vertex AI Search basierend auf dem Modell gemini-1.0-pro-002. Weitere Informationen Weitere Informationen finden Sie unter allgemein verfügbare Modelle (GA-Modelle).
medlm-medium/answer_gen/v1 oder preview: ein Vorschaumodell, das auf dem MedLM-Modell basiert. Weitere Informationen finden Sie unter MedLM-Modell.

Die folgende Abbildung zeigt ein Beispiel für eine Abfrage in natürlicher Sprache mit generativen KI-Antwort. Die Zusammenfassung der Suche bietet eine Antwort auf die Abfrage, indem sie aus relevanten Ergebnissen. Sie können Segmente mit Zitationen maximieren. um die Referenzen zu sehen, die zum Generieren des ausgewählten Segments verwendet werden. Nicht alle generierten Antworten enthalten Quellenangaben.

Die Abfrage lautet: „Welche
Lipid-Labor des Patienten“. Die Suchergebnisse werden tabellarisch
. Die Suchergebnisse werden von einer generativen KI generierten Zusammenfassung begleitet, die lautet: „Der Patient hat keine bekannten Allergien.“ — **Abbildung 3**: Suche mit einer Suchanfrage in natürlicher Sprache mit Antwort durch generative KI.

So suchen Sie mit einer Antwort der generativen KI:

Console

Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite Agent Builder auf.

Zum Agent Builder
Wählen Sie die Such-App für das Gesundheitswesen aus, die Sie abfragen möchten.
Klicken Sie im Navigationsmenü auf Konfigurationen.
Passen Sie das Such-Widget an:
1. Wählen Sie im Feld Suchtyp die Option Mit Antwort suchen aus.
2. Wählen Sie das Modell aus, mit dem Sie die Zusammenfassung generieren möchten. Weitere Informationen Weitere Informationen finden Sie unter Suchergebnisse für Gesundheitsdaten konfigurieren.
3. Speichern und veröffentlichen Sie Ihre Einstellungen.
Klicken Sie im Navigationsmenü auf Vorschau.
Geben Sie in das Feld Patienten-ID die Patienten-ID des Patienten ein, dessen Daten die Sie abfragen möchten. Bei Patienten-IDs wird zwischen Groß- und Kleinschreibung unterschieden.
Drücken Sie die Eingabetaste oder klicken Sie auf Vorschau, um die Patienten-ID einzureichen.
Geben Sie in die Suchleiste Hier suchen eine Suchanfrage in natürlicher Sprache ein, z. B. „NSAIDs“, „Was sind die Lipidlaborwerte des Patienten?“ oder „Was ist das letzte A1C-Ergebnis?“.

Wenn Sie die automatische Vervollständigung aktiviert haben, wird während der Eingabe eine Liste mit Vorschlägen für die automatische Vervollständigung unter der Suchleiste angezeigt.
Drücken Sie die Eingabetaste, um die Abfrage zu senden.
- Die Antwort der generativen KI wird unter der Suchleiste angezeigt.
- Die Suchergebnisse werden in paginierten Tabellen angezeigt, die nach FHIR-Ressourcentyp kategorisiert sind.
- Standardmäßig werden die Suchergebnisse für alle FHIR-Ressourcentypen in umgekehrter chronologischer Reihenfolge angezeigt.
Optional. Maximieren Sie ein Segment der Antwort mit Zitaten, aus denen die zugehörigen Verweise angezeigt werden sollen in den Suchergebnissen.
Optional. Wählen Sie eine oder mehrere FHIR-Ressourcenkategorien unter der Suchleiste aus, um die Ergebnisse zu filtern.
Optional. Um die Ergebnisse nach Relevanz für die Komposition zu sortieren, DocumentReference und die DiagnoseReport-Ressourcen auf, klicken Sie auf die Filter Sortieren: Chronologisch umgekehrt und aus der Liste wählen Sie Relevanz aus. Weitere Informationen Weitere Informationen finden Sie unter Suchergebnisse für das Gesundheitswesen bestellen.

REST

Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie die FHIR R4-Daten eines einzelnen Patienten in der Such-App für das Gesundheitswesen mit einer Abfrage in natürlicher Sprache mit Antworten basierend auf generativer KI. In diesem Beispiel wird die Methode servingConfigs.search verwendet.

Um mit einer Abfrage in natürlicher Sprache zu suchen, müssen Sie den naturalLanguageQueryUnderstandingSpec im Anfragetext.
Wenn Sie Indexe für Inline-Zitate einfügen möchten, müssen Sie das Feld includeCitations hinzufügen. Dies ist ein boolesches Feld, das standardmäßig auf false gesetzt ist.

Stellen Sie eine Suchanfrage in natürlicher Sprache.

curl -X POST -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  "https://us-discoveryengine.googleapis.com/v1alpha/projects/PROJECT_ID/locations/us/collections/default_collection/engines/APP_ID/servingConfigs/default_search:search" \
  -d '{
        "query": "QUERY",
        "filter": "patientId: ANY(\"PATIENT_ID\")",
        "contentSearchSpec": {
          "snippetSpec": {
            "returnSnippet": true
          },
          "summarySpec": {
            "summaryResultCount": 1,
            "includeCitations": true,
            "modelSpec": {
              "version": "MODEL_VERSION"
            }
          }
        },
        "naturalLanguageQueryUnderstandingSpec": {
          "filterExtractionCondition": "ENABLED"
        }
      }'

Ersetzen Sie Folgendes:

PROJECT_ID ist die ID Ihres Google Cloud-Projekts.
APP_ID: die ID der Vertex AI Search-Anwendung, die Sie die Sie abfragen möchten.
QUERY: Die Suchanfrage in natürlicher Sprache, z. B. „NSAIDs“, „Was sind die Lipidlaborwerte des Patienten?“ oder „Was ist das letzte A1C-Ergebnis?“ Wenn die Abfrage einen Apostroph ' enthält, müssen Sie ihn durch die numerische Zeichenreferenz für Apostrophe ersetzen: '.
PATIENT_ID: die Ressourcen-ID des Patienten, dessen Daten Sie suchen möchten.
MODEL_VERSION: die Modellversion, die Sie zum Generieren der Antwort verwenden möchten.

Antwort

summaryText: Enthält die generierte Antwortzusammenfassung.
summaryWithMetadata: enthält die generierte Antwortzusammenfassung mit Zitate enthalten. Dieses Feld wird nur angezeigt, wenn Zitate vorhanden sind. Nicht alle generierten Antworten enthalten Quellenangaben. Wenn das Feld summaryWithMetadata verfügbar ist, empfiehlt Google, es anstelle des Felds summaryText zu verwenden.
citations.sources.referenceIndex: Enthält den Referenzindex des die in der Antwort zitierten Dokumente. Das ist nützlich, um den vollständigen Ressourcennamen des Dokuments im Feld references zu finden.

{
  "results": [
    {
      "id": "DOCUMENT_ID",
      "document": {
        "name": "projects/PROJECT_ID/locations/us/collections/default_collection/dataStores/DATA_STORE_ID/branches/0/documents/DOCUMENT_ID",
        "id": "DOCUMENT_ID",
        "structData": {
          ...
          "resource_type": "FHIR_RESOURCE_TYPE",
          "resource_datetime": "RESOURCE_DATETIME",
          "patient_id": "PATIENT_ID",
          "FHIR_RESOURCE_TYPE": { ... }
        },
        "derivedStructData": {
          "snippets": [
            {
              "snippet": "SNIPPET_TEXT",
              "snippet_status": "SUCCESS"
            }
          ]
        }
      }
    }
  ],
  "summary": {
    "summaryText": "GENERATE_ANSWER_TEXT",
    "summaryWithMetadata": {
      "summary": "GENERATE_ANSWER_TEXT",
      "citationMetadata": {
        "citations": [
          {
            "sources": [
              {
                "id": "DOCUMENT_ID",
                "referenceIndex": "REFERENCE_INDEX_FROM_SUMMARY_METADATA"
              }
            ]
          }
       ]
      },
      "references": [
        {
          "document": "projects/PROJECT_ID/locations/us/collections/default_collection/dataStores/DATA_STORE_ID/branches/0/documents/DOCUMENT_ID"
        },
        ...
      ]
    },
  }
...
}