Guida per gli sviluppatori al filtro conversazionale

Di seguito è riportata una guida per gli sviluppatori su come integrare il filtro dei prodotti conversazionale nella tua API.

Esperienza di amministrazione

Gestisci le domande di AI generativa e il filtro dei prodotti conversazionale direttamente nell'API o nella console Search for commerce e configuralo nelle sezioni Qualità dei dati e Valuta della console Search for commerce.

console Cloud

La console consente ai rivenditori di gestire le domande generative in un'esperienza di filtro conversazionale dei prodotti. Scopri di più sull'utilizzo di domande di AI generativa nel filtro conversazionale dei prodotti.

Passaggi per utilizzare il servizio di domande generate

1. Soddisfare i requisiti dei dati.

2. Configura gli override manuali delle domande.

3. Attiva la funzionalità.

4. Anteprima e test.

Requisiti dei dati

Per scoprire se i tuoi dati di ricerca sono pronti per il filtro conversazionale dei prodotti, nella console, in Filtro conversazionale dei prodotti e navigazione o in Qualità dei dati > Conversazione, vai alla scheda Controlli della copertura.

Per attivare il filtro conversazionale dei prodotti, devi soddisfare determinati requisiti dei dati.

In particolare, si tratta di:

• 1000 query al giorno: dopo aver raggiunto questa prima soglia, viene generato un piano di conversazione che valuta gli input e gli output:
• Input: conteggio dei filtri negli eventi
• Output: copertura conversazionale
• Copertura conversazionale del 25%: calcolata dai modelli di Vertex AI Search for Commerce, la copertura conversazionale indica la percentuale di query che hanno una domanda. Il 25% (in volume) delle query ponderate in base alla frequenza deve avere almeno una prima domanda corrispondente.

Se non hai ancora raggiunto una copertura conversazionale del 25%, ma hai soddisfatto il primo prerequisito di 1000 query al giorno, i controlli di blocco e di avviso iniziano a essere applicati rispettivamente agli output e agli input. A questo punto, Vertex AI Search for Retail inizia a calcolare di quale percentuale devono aumentare i filtri applicati agli eventi utente per raggiungere la soglia di copertura conversazionale del 25%. Più filtri vengono caricati, maggiore è la copertura raggiunta.

Per visualizzare la tua preparazione alle conversazioni:

1. Vai alla scheda Conversazione nella pagina Qualità dei dati della console Search for Commerce. In questo modo, puoi verificare in modo critico se almeno il 25% delle query di ricerca ha almeno una domanda di follow-up, nonché controlli consultivi su quale percentuale di eventi utente con filtri validi è necessaria per raggiungere l'obiettivo di copertura conversazionale.

Figura 4. Controllo dell'idoneità conversazionale.

1. Se superi il controllo critico, con un numero sufficiente di eventi utente con filtri validi, vai al passaggio successivo.

2. Per controllare la modalità di pubblicazione delle domande generative, vai alla pagina di navigazione e filtro dei prodotti conversazionali nella console Vertex AI Search per il commercio.

Controlli delle domande generative

L'AI generativa scrive una domanda per ogni attributo indicizzabile del catalogo, utilizzando sia i nomi che i valori degli attributi per quelli di sistema e personalizzati. Queste domande sono generate da un LLM e mirano a migliorare l'esperienza di ricerca. Ad esempio, per il tipo di arredamento, i valori possono essere per interni o esterni. L'AI sintetizza una domanda sul tipo di arredamento che stai cercando.

Ogni sfaccettatura ha una domanda generata. In base agli eventi utente storici e al coinvolgimento con le sfaccettature dei dati degli eventi di ricerca passati, le domande vengono ordinate in base alla frequenza prevista di visualizzazione della domanda. L'AI esamina prima le domande in alto, poi trova ciò che è pertinente in base all'attributo. L'elenco delle domande viene generato una sola volta. Se viene aggiunto un nuovo attributo, questo viene visualizzato nell'elenco entro due ore.

1. Vai alla pagina Ricerca e navigazione conversazionale nella console Search for commerce.
   
   Vai alla pagina Ricerca conversazionale e navigazione.

2. Nella scheda Gestisci domande generate con l'AI, visualizza tutte le domande ordinate in base alla frequenza di utilizzo, in base alla frequenza ponderata delle query, ovvero alla frequenza con cui vengono pubblicate con le query comuni. La classificazione utilizza il campo della frequenza nella configurazione GenerativeQuestionConfig. Questo campo è responsabile dell'ordinamento delle domande generate dall'AI in base alla frequenza di utilizzo.

3. Puoi utilizzare l'opzione di filtro per filtrare le domande.

4. Seleziona la casella per attivare la visibilità delle domande per ogni attributo.

5. Fai clic su alla fine di ogni riga per aprire un riquadro di modifica per ogni domanda.

Per apportare modifiche collettive:

1. Seleziona o deseleziona le caselle accanto alle domande che vuoi includere o escludere dalla conversazione.

2. Fai clic sul pulsante Consenti nella conversazione o Non consentire nella conversazione visualizzato nella parte superiore dell'elenco. In alternativa, per modificare una singola domanda, fai clic su e deseleziona o seleziona di nuovo la casella accanto a Consentito nella conversazione nel riquadro che si apre:

Figura 5. Modifica ogni domanda creata con l'AI.

Utilizzare domande generative nel filtro conversazionale dei prodotti

L'API del servizio di domande generative fornisce controlli per mitigare potenziali incongruenze nell'output dell'LLM. Questi possono essere gestiti dalla console. Qui, i rivenditori possono anche configurare il filtro conversazionale dei prodotti attivando o disattivando lo stato e impostando il numero minimo di prodotti richiesti per attivarlo.

Puoi definire le domande, specificando la domanda stessa, le potenziali risposte e se la domanda è consentita nella conversazione. Le singole domande possono essere generate da un LLM o sostituite dal rivenditore. La console supporta la revisione delle domande generate con l'AI, consentendo ai rivenditori di ignorarle o attivare/disattivare il loro stato conversazionale. Le domande possono anche essere modificate collettivamente.

Modificare singole domande

Puoi anche utilizzare i controlli per selezionare le singole domande. Ti consigliamo di farlo prima di attivare il filtro dei prodotti conversazionali.

Per ogni domanda, ci sono due opzioni. Fai clic su nell'ultima colonna per accedere al riquadro delle domande visibili agli utenti:

1. Disattivare una domanda per tutte le query: la domanda è attivata per impostazione predefinita. Deseleziona (o seleziona di nuovo) la casella accanto a Consentito nella conversazione. Questa opzione salta completamente la domanda. Un rivenditore può scegliere di disattivare completamente una domanda se non riguarda gli attributi richiesti o se potrebbe essere interpretata come inappropriata in qualche modo (una domanda come "Che taglia di vestito stai cercando?" potrebbe essere percepita come un'indiscrezione sul peso di un acquirente).
2. Riscrivi una domanda:nel riquadro puoi vedere la domanda generata con l'AI, l'attributo a cui è collegata e i valori dell'attributo. Fai clic sull'icona a forma di matita per riscriverlo.

Attivare il filtro conversazionale

Dopo aver modificato le domande sull'AI generativa nella console, puoi attivare il filtro conversazionale dei prodotti.

Per attivare il filtro conversazionale dei prodotti, vai alla pagina Filtro conversazionale dei prodotti e pagina di navigazione nella console Search for commerce.

1. Vai alla pagina Ricerca e navigazione conversazionale nella console Search for commerce.
   
   Vai alla pagina Ricerca conversazionale e navigazione.

2. Considera la quantità minima di prodotti nel catalogo che vuoi vengano restituiti nella ricerca prima che vengano generate le domande. Questo numero può essere superiore, ma mai inferiore a 2. Una riga per pagina è spesso la quantità giusta per attivare una conversazione.

3. Configura il numero e imposta l'opzione su On. Se un numero inferiore di prodotti corrisponde al numero, questi vengono filtrati.

Figura 6. Attiva l'opzione Abilita ricerca conversazionale.

Nota: se l'AI generativa è attivata e l'LLM associa una domanda generata dall'AI a un valore di attributo correlato, potrebbe essere visualizzata una domanda dell'AI.

Questa pagina fornisce informazioni sullo stato dei controlli di blocco e degli avvisi. Se hai un numero sufficiente di query di ricerca con almeno una domanda di follow-up, la ricerca conversazionale è ora abilitata per il tuo sito.

Valuta e testa

Valuta ti consente di visualizzare in anteprima l'esperienza di pubblicazione eseguendo una ricerca di test e testando le tue domande in base alle sfaccettature visualizzate. Questa parte della console fornisce un'anteprima dell'esperienza di pubblicazione con il filtro conversazionale dei prodotti.

Per valutare e testare, segui questi passaggi. Nella sezione Valuta delle schede Cerca o Sfoglia della pagina Valuta della console Search for commerce.

1. Vai alla pagina Valuta nella console Cerca per il commercio.
   
   Vai alla pagina Valuta

2. Fai clic su Cerca o Sfoglia.

3. Nel campo Valutazione della ricerca, inserisci una query di test che abbia senso in base al catalogo che hai caricato per la ricerca, ad esempio scarpe se il tuo catalogo è composto da articoli di abbigliamento.

4. Fai clic su Anteprima ricerca per visualizzare i risultati di ricerca.

Figura 7. Visualizza l'anteprima dei risultati.

Se hai attivato il filtro conversazionale dei prodotti, le domande generative sono attivate.

API Generative Question

Questa sezione descrive come utilizzare l'API per le domande generate per integrare l'API Conversational nella tua UI, gestire le domande generate e pubblicare la funzionalità sul tuo sito.

Integrazione API

Oggetti:

• GenerativeQuestionsFeatureConfig
• GenerativeQuestionConfig
• Servizio GenerativeQuestions
  • UpdateGenerativeQuestionsFeatureConfiguration
  • UpdateGenerativeQuestionConfig
  • ListGenerativeQuestionConfigs
  • GetGenerativeQuestionFeatureConfig
  • BatchUpdateGenerativeQuestionConfigs

L'elemento fondamentale per integrare questa funzionalità è la definizione della risorsa question. Ciò include la domanda stessa e se è consentita nella conversazione. La domanda viene generata per impostazione predefinita da un LLM, ma può essere sostituita dall'amministratore.

Attivare il filtro conversazionale dei prodotti

Oggetto:

• GenerativeQuestionsFeatureConfig

Questo oggetto è un file di configurazione del controllo per attivare la funzionalità per le domande di AI generativa per gestire l'esperienza di pubblicazione complessiva del filtro dei prodotti conversazionale. GenerativeQuestionsFeatureConfig utilizza un metodo GET per ottenere informazioni sugli attributi e se questi sono indicizzabili o meno dal catalogo associato al progetto.

L'opzione feature_enabled determina se le domande vengono utilizzate al momento della pubblicazione. Gestisce i pulsanti di attivazione/disattivazione di primo livello nella console.

Nota: non puoi attivare questa funzionalità finché non vengono soddisfatti i requisiti dei dati. Se i requisiti dei dati non vengono soddisfatti, l'API attiva un errore di convalida. La convalida dei requisiti dei dati è visibile nella console Search for Commerce, che, internamente, chiama l'API di configurazione conversazionale.

Attiva la funzionalità

// Configuration for overall generative question feature state.
message GenerativeQuestionsFeatureConfig {
...

// Resource name of the affected catalog.
// Format: projects/{project}/locations/{location}/catalogs/{catalog}
string catalog = 1 [(google.api.field_behavior) = REQUIRED];

// Determines whether questions are used at serving time.
// Note: You cannot enable this until initial data requirements are
// satisfied.
bool feature_enabled = 2 [(google.api.field_behavior) = OPTIONAL];

// Minimum number of products in the response to trigger follow-up questions.
// Value must be 0 or positive.
int32 minimum_products = 3 [(google.api.field_behavior) = OPTIONAL];
}

Campi pertinenti per la conversazione
catalog	string	Il nome della risorsa del catalogo interessato a livello di progetto. Formato: projects/{project}/locations/{location}/catalogs/{catalog}.
feature_enabled	boolean	Attiva o disattiva le domande. Campo facoltativo. Non può essere attivato finché non vengono soddisfatti i requisiti dei dati. Se viene tentato, viene generato un errore.
minimum_products	Integer32	Numero minimo di prodotti nella risposta per attivare le domande di follow-up. Deve avere un valore pari o superiore a 0.

Gestire le domande generative

Oggetto:

• GenerativeQuestionConfig

Una domanda può essere abilitata alla conversazione con il campo booleano allowed_in_conversation. Controlla la configurazione di una singola domanda generata.

Campi (controlla i comportamenti per la conversazione evidenziata)
catalog	string	Utilizzato per identificare quale insieme di attributi (e per estensione domande) è disponibile. Questi valori sono tutti definiti nel catalogo. Campo obbligatorio.
attributo	string	Aspetto a cui è associata una domanda. Campo obbligatorio.
generated_question	string	La domanda predefinita generata dall'LLM. Solo output.
final_question	string	La domanda posta. Può avere una lunghezza massima di 300 byte. Campo facoltativo.
example_values	Stringa ripetuta	Valori che possono essere utilizzati per rispondere alla domanda. Solo output.
frequenza	float	Il rapporto tra la frequenza con cui è stata posta una domanda. Solo output.
allowed_in_conversation	boolean	Indica se la domanda viene posta al momento della pubblicazione. Questo campo è facoltativo.

Esperienza di pubblicazione

Il filtro conversazionale dei prodotti si basa sul coinvolgimento dell'utente in una conversazione in corso con più turni. Pertanto, è necessaria almeno una seconda risposta per il funzionamento del filtro dei prodotti conversazionale. Nella risposta, l'utente visualizza una domanda di follow-up e risposte suggerite. Può rispondere a questa domanda inserendo la risposta o facendo clic su una risposta suggerita (opzione a scelta multipla).

L'opzione a scelta multipla funziona dietro le quinte come un facet (un filtro del tipo di evento), che restringe la query utilizzando il filtro. In background, quando l'utente fa clic su una risposta a scelta multipla, viene applicato un filtro alla query. L'applicazione di un filtro utilizzando la scelta multipla conversazionale è identica all'applicazione dello stesso filtro utilizzando le sfaccettature o i riquadri dinamici.

Servizio abilitato dalla funzionalità

Il servizio di domande generative (service GenerativeQuestionService{...}) viene utilizzato per gestire le domande generate dal modello linguistico di grandi dimensioni. Il suo oggetto principale è il catalogo, da cui recupera le informazioni per restituire le domande per un determinato catalogo. Il servizio viene utilizzato per gestire lo stato generale della funzionalità di domande generative, apportare modifiche singole o batch e attivare o disattivare le domande. Per interagire con l'API del servizio, è necessario soddisfare i requisiti dei dati e le domande devono essere inizializzate prima di poter essere gestite.

Il servizio interagisce con i file di configurazione a livello di funzionalità e domanda con due set di gestori:

• Gestori di intent GenerativeQuestionsFeatureConfig (a livello di funzionalità):

  1. Aggiorna: consente di modificare i campi relativi al numero minimo di prodotti e di abilitare i campi.
  2. Get restituisce un oggetto.

• Gestori di configurazione GenerativeQuestion (a livello di domanda):

  1. List Restituisce tutte le domande per un determinato catalogo.
  2. Aggiorna Esegue la gestione delle singole domande.
  3. Aggiornamento batch Esegue la gestione delle domande raggruppate.

Il servizio restituisce una domanda semanticamente appropriata in base alla query iniziale.

Una domanda di follow-up viene generata dal modello LLM e può essere ignorata. Le domande vengono visualizzate in base alla probabilità di utilizzo da parte dei clienti chiamando la cronologia degli eventi di ricerca. Se non è presente una cronologia degli eventi di ricerca, il fallback viene eseguito sui log di ricerca di e-commerce.

Vengono generate domande diverse in base alla query precedente. Non ci sono pesi fissi. L'AI che genera le domande basate su LLM apprende dalle query e modifica la ponderazione per ogni query, in modo che "maglietta", ad esempio, ponderi molto la categoria, mentre "maglietta rossa XL" ponderi la categoria, la taglia e il colore.

Configurare l'esperienza di pubblicazione

Configura l'esperienza di pubblicazione integrando l'API di configurazione del filtro conversazionale con l'API Search.

L'API di configurazione ConversationalFilteringSpec per la funzionalità si trova sopra l'API Conversational. Puoi chiamare entrambe le API in parallelo o in questo ordine:

1. API Conversational
2. API Search

• ConversationalFilteringSpec: questo campo facoltativo è stato aggiunto a ConversationalSearchRequest, ma è obbligatorio se vuoi utilizzare la funzionalità di filtro conversazionale. Il campo riutilizza i campi SearchRequest, la query e il filtro. Include anche un campo per attivare una domanda di follow-up rivolta all'utente dopo una query iniziale e un `conversation_id` per mantenere lo stato della conversazione tra il client e il server.
• ConversationalFilteringResult: un file proto contiene informazioni aggiuntive che devono essere restituite per il flusso di RP conversazionale in ConversationalSearchResponse. Sono inclusi conversation_id, refined_query, additional_filters, follow_up_question e suggested_answers.

User journey utilizzando l'API Conversational Flow

L'utente avvia una ricerca con una query iniziale e imposta il flag mode su CONVERSATIONAL_FILTER_ONLY. L'utente seleziona quindi una risposta, che viene inviata di nuovo all'API utilizzando il campo user_answer.

L'API Conversational fornisce il campo additional_filter nella risposta. L'utente deve applicare questi filtri alla richiesta di follow-up dell'API Search. I risultati di ricerca si basano sull'input dell'utente e forniscono una nuova domanda di follow-up, che richiede una query di follow-up e continua la conversazione in più turni finché l'utente non trova ciò che cerca sul sito web del rivenditore.

Nota: le interfacce di filtro dei prodotti conversazionali interagiscono con due API, tra cui Search e Conversational. L'API Search è pensata per recuperare i risultati di ricerca, mentre l'API Conversational è pensata per recuperare la risposta conversazionale. L'API Conversational non restituisce risultati di ricerca.

Supponendo che il filtro conversazionale dei prodotti sia attivato sul sito web, il percorso dell'utente e la successiva interazione con Vertex AI Search for Commerce seguono questo percorso:

• Passaggio 1. La prima query proviene dall'utente sia per l'API Search che per l'API Conversational. L'API Search restituisce solo i risultati di ricerca. L'API Conversational restituisce le risposte suggerite e le domande aggiuntive. Chiama l'API Search per la stessa query o page_category e recupera i risultati di ricerca.
• Passaggio 2. La conversazione di follow-up richiesta viene inviata alla ricerca conversazionale. Chiama l'API Conversational con la modalità di filtro delle conversazioni corretta.
• Passaggio 3. Risposta iniziale della ricerca con solo i risultati di ricerca. L'API Conversational perfeziona la query restituendo le risposte suggerite e le domande aggiuntive.
• Selezione utente: l'utente seleziona una scelta multipla.
  • Il filtro delle risposte selezionate viene inviato all'API Conversazionale.
  • Le API Conversation e Search vengono eseguite con il filtro applicato.

La prima query proviene dall'utente che avvia la conversazione

La prima query si verifica quando l'utente avvia una conversazione in Vertex AI Search per il commercio e cerca dress nella casella di ricerca.

Nota :esistono due endpoint API diversi. L'API Search principale deve essere utilizzata per recuperare i risultati di ricerca, mentre la nuova API Conversational deve essere utilizzata per recuperare l'esperienza conversazionale. L'API Conversational non restituisce risultati di ricerca.

Invia una richiesta all'API Search creando la seguente richiesta di ricerca impostando dress come query (o qualsiasi sia la query effettiva):

Richiesta API Search

{
  query: "dress",
  Search_params : {
    "filter": string,
    "canonicalFilter": string,
    "sortBy": string,
    "boostSpec": {
       object (BoostSpec)
    }
  }
}

Non viene apportata alcuna modifica alla richiesta dell'API di ricerca nell'ambito del filtro conversazionale dei prodotti.

Invia una richiesta all'API Conversational procedendo nel seguente modo:

• Crea una richiesta di ricerca conversazionale impostando dress come query (o qualsiasi altra query).

• Imposta mode su CONVERSATIONAL_FILTER_ONLY per ricevere una risposta conversazionale. Se è impostato su DISABLED, non viene fornita alcuna domanda aggiuntiva.

• Compila SearchParams nella richiesta di ricerca conversazionale. I parametri di ricerca devono essere gli stessi della chiamata all'API Search.

Richiesta API conversazionale

{
  "query": "dress",
  "conversational_search_spec":  {
    "mode": "CONVERSATIONAL_FILTER_ONLY"
  }
}

La risposta dell'API Conversational sarà simile alla seguente:

Richiesta API conversazionale

{
  conversation_id: "c154d073-87f5-4edb-accd-587eabe014ff"
  refined_query: "dress"
  conversational_filtering_result: {
    followup_question{
      followup_question: "What is the color?"
      suggested_answers {
        product_attribute_value {
          name: "colors",
          value: "yellow"
        }
      }
    suggested_answers {
      product_attribute_value {
        name: "colors",
        value: "blue"
      }
    }
    suggested_answers {
      product_attribute_value {
        name: "colors",
        value: "red"
      }
    }
   }
  }
}

Cosa devi fare con la risposta:

• conversation_id: questo ID può essere memorizzato nell'archivio della sessione del browser e può essere utilizzato per continuare la ricerca conversazionale con il server. Poiché un acquirente potrebbe avere più schede aperte con più di una conversazione, viene utilizzato conversation_id per monitorare le conversazioni.
• refined_query: identifica la query corrente. Devi utilizzare questa risposta per chiamare l'API Search per recuperare i risultati dei prodotti.
• followup_question: identifica la domanda da mostrare all'utente.
• suggested_answers: un elenco ordinato delle risposte a scelta multipla che devono essere mostrate agli utenti. Se vuoi mostrare meno risposte, mostra solo i primi N risultati. L'elenco è ordinato in base all'ordine in cui devono essere visualizzati i risultati.

Invia la query utente iniziale con la conversazione attivata

Richiesta API conversazionale

{
  "query": "dress",
  "conversational_search_spec":  {
    "mode": "CONVERSATIONAL_FILTER_ONLY"
  }
}

La ricerca restituisce i parametri della conversazione

Risposta dell'API Conversational

{
  conversation_id: "c154d073-87f5-4edb-accd-587eabe014ff"
  refined_query: "dress"
  conversational_filtering_result: {
    followup_question{
      followup_question: "What is the color?"
      suggested_answers {
        product_attribute_value {
          name: "colors",
          value: "yellow"
        }
      }
    suggested_answers {
      product_attribute_value {
        name: "colors",
        value: "blue"
      }
    }
    suggested_answers {
      product_attribute_value {
        name: "colors",
        value: "red"
      }
    }
   }
  }
}

• conversational_filtering_result è un campo correlato a ConversationalFilteringResult è un proto che contiene informazioni aggiuntive restituite dal flusso conversazionale. Il campo conversational_filtering_result in ConversationalSearchResponse fornisce dati supplementari fondamentali per il rendering dell'interfaccia utente sul lato client. Il campo conversational_filtering_result utilizza messaggi nidificati come SuggestedAnswer e AdditionalFilter per strutturare i dati restituiti in modo chiaro e comprensibile. Questa struttura gerarchica garantisce che le informazioni scambiate tra il client e il server siano ben definite e interpretabili.
• Le risposte suggerite sono ordinate in base ai valori facet del catalogo che sono stati più spesso coinvolti negli eventi utente come filtri per tutte le query. L'ordinamento utilizza il campo engagement_rate nella domanda di follow-up generata dal servizio ConversationalSearch. Questo campo acquisisce il tasso di coinvolgimento storico mostrato dal filtro degli eventi di ricerca del rivenditore inviati al server.
• Tutti gli altri campi rimangono invariati quando viene utilizzata la conversazione.

Cosa fare con il risultato iniziale della ricerca conversazionale

• Sul lato client, gli sviluppatori devono archiviare conversation_id nell'archivio della sessione del browser in modo che possa essere utilizzato per continuare la ricerca conversazionale con il server.
• Viene utilizzato per tenere traccia della conversazione in corso, poiché un acquirente potrebbe avere più schede aperte con più conversazioni in corso.

refined_query comunica al rivenditore la query attuale.

• Questo deve essere utilizzato se il rivenditore vuole mostrare la query corrente all'utente.

followup_question indica al rivenditore quale domanda mostrare all'utente

suggested_answers.

• Si tratta di un elenco ordinato delle risposte a scelta multipla che devono essere mostrate agli utenti.
• Se vuoi mostrare un numero inferiore di risultati rispetto all'elenco completo, mostra solo i primi N risultati.
• Questo elenco è ordinato, quindi deve essere mostrato nell'ordine corretto. In altre parole, il primo risultato visualizzato è il primo elencato.

Il filtro conversazionale dei prodotti offre queste opzioni per un coinvolgimento conversazionale continuo, che porta a un perfezionamento più rapido della ricerca:

Selezione dell'utente

Quando all'utente vengono mostrati i risultati di ricerca, può selezionare un'opzione a scelta multipla.

Questo esempio di codice mostra che l'utente ha selezionato la risposta a scelta multipla giallo e che una nuova richiesta conversazionale viene inviata all'API Search inviando di nuovo la query insieme al filtro utente corretto applicato.

Richiesta API Search

{
  query: "dress",
  "search_params": {
    "boost_spec": {},
    "canonical_filter": "",
    "filter": "colors: ANY("yellow")"
    "sort_by": ""
  }
}

Per inviare una richiesta all'API Conversational:

1. Ripristina conversation_id dallo spazio di archiviazione della sessione.
2. Imposta mode su CONVERSATIONAL_FILTER_ONLY.
3. Imposta user_answer per ciò che l'utente seleziona.

Richiesta API conversazionale

{
  query: "dress"
  conversation_id: "c154d073-87f5-4edb-accd-587eabe014ff"
  conversational_search_spec {
    "mode": "CONVERSATIONAL_FILTER_ONLY"
    user_answer {
      selected_answer {
        product_attribute_value {
          name: "colors"
          value: "yellow"
        }
      }
    }
  }
}

La risposta dell'API Conversational ha il seguente aspetto:

Risposta dell'API Conversational

{
  conversation_id: "c154d073-87f5-4edb-accd-587eabe014ff"
  refined_query: "dress"
  conversational_filtering_result {
    additional_filter {
      product_attribute_value {
        name: "colors",
        value: "yellow"
      }
    }
    followup_question{
    followup_question: "What is the occasion?"
    suggested_answers {
      product_attribute_value {
        name: "attribute.occasion",
        value: "wedding"
      }
    }
    suggested_answers {
      product_attribute_value {
        name: "attribute.occasion",
        value: "party"
      }
    }
  }
 }
}

Cosa devi fare con la risposta:

• La risposta di Google è praticamente identica a quella della prima query, tranne per il fatto che il campo additional_filter può essere utilizzato per selezionare la casella del filtro per color = yellow e deve essere aggiunto a qualsiasi altro filtro selezionato dall'utente.
• additional_filter deve essere aggiunto anche all'evento del campo del filtro inviato a Google per questa query di follow-up e la richiesta di ricerca di follow-up. Deve essere applicato alla richiesta di ricerca per recuperare i prodotti di ricerca e anche alla richiesta di ricerca conversazionale per recuperare la conversazione successiva.
• refined_query deve essere inviato all'API Search per recuperare prodotti più pertinenti.