Filtrado de productos conversacional

Cuando se habilita el filtrado de productos por conversación, Vertex AI Search for Commerce guía a los compradores a través de su búsqueda de productos en los sitios de los comercios mediante conversaciones. Después de una consulta de texto inicial en Vertex AI Search for Commerce, el comprador en línea recibe una pregunta de seguimiento relevante y opciones de selección múltiple. El usuario puede responder la pregunta de seguimiento con texto libre o haciendo clic en una opción de opción múltiple de conversación.

Nota: Explorar solo tiene la opción de selección múltiple, mientras que la Búsqueda tiene capacidades de búsqueda conversacional completas.

Si el filtrado de productos por conversación está habilitado, las preguntas adicionales en el sitio generan una conversación que continúa hasta que se produce una de las siguientes situaciones:

• Se alcanza un recuento mínimo de productos preconfigurado (una conversación no es útil cuando solo aparecen dos productos).
• El usuario hace clic en un producto y lo agrega a su carrito (el objetivo).
• La búsqueda y la navegación para comercio se quedan sin preguntas generadas por IA.

Figura 1: Recorrido del usuario de la búsqueda conversacional.

Alternativa a las facetas dinámicas

Los componentes facetados dinámicos se asocian con consultas amplias que tienen ingresos bajos por consulta. Los clientes pueden sentirse abrumados cuando ven decenas de miles de resultados, lo que genera el riesgo de que abandonen su experiencia de búsqueda. En particular, las búsquedas que muestran recuentos altos de productos tienen ingresos por búsqueda inusualmente bajos. La búsqueda conversacional puede definir mejor las consultas y se puede usar junto con las facetas dinámicas. El filtrado de productos conversacional ofrece algunas ventajas sobre las facetas dinámicas, ya que es más humano, más interactivo y usa menos espacio en la página.

Preguntas generativas personalizables adaptadas a las preferencias

El filtrado de productos conversacional fomenta una interacción humana con las preguntas de IA generativa, ya que permite a los minoristas editar, reemplazar o anular de forma preliminar las preguntas generadas por IA según sus preferencias, en función del catálogo subido. Las preguntas se pueden editar o inhabilitar de forma individual o masiva en la consola de Búsqueda para comercio o en la API para personalizar las preguntas que quieres que aparezcan en la búsqueda.

Experiencia del administrador

Administra las preguntas generativas y el filtrado de productos conversacionales directamente en la API o en la consola de comercio conversacional, y configúralas en las secciones Calidad de los datos y Evaluar de la Búsqueda para comercio.

Consola de Cloud

La consola permite a los minoristas administrar preguntas generativas en una experiencia de conversación de Vertex AI Search para comercio. Obtén más información para usar preguntas generativas en el filtrado de productos conversacional.

Pasos para usar el servicio de preguntas generativas

1. Satisfacer los requisitos de datos

2. Configura las anulaciones manuales.

3. Activa la función.

4. Obtén una vista previa y realiza pruebas.

Requisitos de los datos

Para saber si tus datos de búsqueda están listos para el filtrado de productos conversacionales, en la consola, ve a la pestaña Verificación de cobertura en Filtrado y navegación de productos conversacionales o en Calidad de los datos > Conversación.

Para habilitar el filtrado de productos conversacionales, debes cumplir con ciertos requisitos de datos.

Debes realizar las siguientes acciones:

• 1,000 consultas por día: Después de alcanzar este primer límite, se genera un plan de conversación que evalúa tus entradas y salidas:
• Entradas: filtro de recuento en eventos
• Resultados: Cobertura de conversación
• 25% de cobertura de conversación: La cobertura de conversación, que calculan los modelos de Vertex AI Search for Commerce, es el porcentaje de consultas que tienen una pregunta. Un 25% (por volumen) de las consultas ponderadas por frecuencia debe tener al menos una primera pregunta que coincida con ella.

Si aún no tienes el 25% de cobertura de conversaciones, pero tienes las primeras 1,000 consultas por día que son un requisito previo, se comenzarán a aplicar las verificaciones de bloqueo y advertencias a tus resultados y entradas, respectivamente. Aquí, Vertex AI Search for commerce comienza a calcular en qué porcentaje deben aumentar tus filtros aplicados por eventos del usuario para alcanzar el umbral de cobertura de conversación del 25%. Cuantos más filtros se suban, mayor será la cobertura que se alcance.

Para ver tu nivel de preparación para la conversación, sigue estos pasos:

1. Ve a la pestaña Conversación en la página Calidad de los datos de la consola de Búsqueda para comercio. Esto te proporciona una verificación fundamental de si un mínimo del 25% de las búsquedas tiene al menos una pregunta adicional, así como verificaciones de asesoramiento sobre qué porcentaje de eventos de usuario con filtros válidos se necesita para alcanzar ese objetivo de cobertura de conversación.

2. Si superas la verificación crítica, con suficientes eventos de usuario con filtros válidos, continúa con el siguiente paso.

3. Para controlar cómo se publican las preguntas generativas, ve a la página de navegación y filtrado de productos conversacionales en la consola de Vertex AI Search for commerce.

Controles de preguntas generativas

La IA generativa escribe una pregunta para cada atributo indexable del catálogo, con los nombres y los valores de los atributos del sistema y los personalizados. Estas preguntas las genera un LLM y su objetivo es mejorar la experiencia de búsqueda. Por ejemplo, para el tipo de muebles, los valores pueden ser para interiores o exteriores. La IA sintetiza una pregunta sobre qué tipo de muebles estás buscando.

Cada faceta tiene una pregunta generada. En función de los eventos históricos de los usuarios y la participación en las facetas de los datos de eventos de búsqueda anteriores, las preguntas se ordenan según la frecuencia esperada de su aparición. Primero, la IA analiza las preguntas de la parte superior y, luego, encuentra lo que es relevante por atributo. La lista de preguntas se genera una vez. Si se agrega un atributo nuevo, este se reflejará en la lista en dos horas.

1. Ve a la página Búsqueda y navegación conversacional en la consola de Búsqueda para comercio.
   
   Ve a la página Búsqueda conversacional y exploración.

2. En la pestaña Administrar preguntas generadas por IA, puedes ver todas las preguntas ordenadas según la frecuencia con la que se usan, en frecuencia ponderada por consulta, es decir, la frecuencia con la que se publican con consultas comunes. La clasificación usa el campo de frecuencia en la configuración de GenerativeQuestionConfig. Este campo se encarga de ordenar las preguntas generadas por IA según la frecuencia con la que se usan.

3. Puedes usar la opción de filtro para filtrar las preguntas.

4. Marca la casilla para habilitar la visibilidad de las preguntas para cada atributo.

5. Haz clic en al final de cada fila para abrir un panel de edición para cada pregunta.

Para realizar ediciones masivas, sigue estos pasos:

1. Selecciona o borra las casillas junto a las preguntas que deseas incluir o excluir en la conversación.

2. Haz clic en los botones Permitir en la conversación o No permitir en la conversación que aparecen en la parte superior de la lista. Como alternativa, para editar una pregunta individual, haz clic en y marca o desmarca la casilla junto a Permitido en la conversación en el panel que se abre:

Usa preguntas generativas en el filtrado de productos conversacional

La API del servicio de preguntas generativas proporciona controles para mitigar posibles inconsistencias en el resultado del LLM. Se pueden administrar desde la consola. Aquí, los minoristas también pueden configurar el filtrado de productos de conversación activando su estado habilitado y estableciendo la cantidad mínima de productos necesarios para activarlo.

Puedes definir las preguntas, especificar la pregunta en sí, las posibles respuestas y si la pregunta está permitida en la conversación. Un LLM puede generar preguntas individuales o el minorista puede anularlas. La consola admite la revisión de preguntas generadas por IA, lo que permite a los minoristas anularlas o activar o desactivar su estado de conversación. Las preguntas también se pueden editar de forma masiva.

Cómo editar preguntas individuales

También puedes usar controles para seleccionar las preguntas individuales. Te recomendamos que lo hagas antes de activar el filtrado de productos conversacionales.

Para cada pregunta, hay dos opciones. Haz clic en en la última columna para acceder a las preguntas visibles para el panel de usuarios:

1. Desactiva una pregunta para todas las consultas: La pregunta está habilitada de forma predeterminada. Borra (o vuelve a marcar) la casilla junto a Permitido en la conversación. Esta opción omite la pregunta por completo. Un minorista puede inhabilitar una pregunta por completo si no se relaciona con los atributos consultados o si se puede malinterpretar como inapropiada de alguna manera (una pregunta como "¿Qué talla de vestido buscas?" puede percibirse como una intromisión en el peso de un comprador).
2. Reescribe una pregunta: En el panel, puedes ver la pregunta generada por IA, a qué atributo está vinculada y qué valores tiene. Haz clic en el lápiz para volver a escribirlo.

Cómo activar el filtrado de conversaciones

Después de editar tus preguntas de IA generativa en la consola, estarás listo para activar el filtrado de productos conversacionales.

Para habilitar el filtrado de productos conversacionales, ve a la página de navegación y filtrado de productos conversacionales en la consola de Búsqueda para comercio.

1. Ve a la página Búsqueda y navegación conversacional en la consola de Búsqueda para comercio.
   
   Ve a la página Búsqueda conversacional y exploración.

2. En la sección Conversación, navega a la configuración del sistema en la pestaña Configurar y habilitar. Esta pestaña te permite configurar los productos mínimos necesarios para que coincidan con la consulta antes de que se pueda iniciar una conversación, es decir, cuando se generan preguntas. Esta cantidad mínima es => 2. El valor mínimo se puede configurar para que sea más alto, pero nunca inferior a 2. Ten en cuenta la cantidad de productos de tu catálogo que deseas que se muestren en la búsqueda para que los usuarios inicien una conversación. Por ejemplo, un punto óptimo para esta cantidad es una fila por página para que los resultados de la búsqueda mínimos activen una conversación.

3. Activa el botón de activación. En esta página, también se proporciona información sobre el estado de tus verificaciones de bloqueo y advertencia. Si tienes suficientes consultas de búsqueda con al menos una pregunta adicional, tu sitio ya tiene habilitada la búsqueda conversacional.

Evaluar y probar

Evaluar te permite obtener una vista previa de la experiencia de publicación mediante la ejecución de una búsqueda de prueba y la comprobación de tus preguntas en las facetas que se muestran. Esta parte de la consola te brinda una vista previa de tu experiencia de publicación con el filtrado de productos conversacional.

Para evaluar y probar, sigue estos pasos. En la sección Evaluar de las pestañas Buscar o Explorar de la página Evaluar de la consola de Búsqueda para comercio.

1. Ve a la página Evaluar en la consola de Búsqueda para comercio.
   
   Ir a la página Evaluación

2. Haz clic en Buscar o Explorar.

3. En el campo Evaluación de búsqueda, ingresa una consulta de prueba que tenga sentido según el catálogo que subiste para la búsqueda, como zapatillas si tu catálogo consta de artículos de ropa. Haz clic en Vista previa de la búsqueda para ver los resultados de la búsqueda. Si tienes habilitado el filtrado de productos conversacionales, las preguntas generativas se habilitarán en el panel derecho.

4. En el panel derecho, hay disponible una lista de preguntas de la prueba.

API de Generative Question

En esta sección, se describe cómo usar la API de preguntas generativas para integrar la API de búsqueda conversacional en tu IU, administrar las preguntas generativas y publicar la función en tu sitio.

Integración de API

Objetos:

• GenerativeQuestionsFeatureConfig
• GenerativeQuestionConfig
• Servicio de GenerativeQuestions
  • UpdateGenerativeQuestionsFeatureConfiguration
  • UpdateGenerativeQuestionConfig
  • ListGenerativeQuestionConfigs
  • GetGenerativeQuestionFeatureConfig
  • BatchUpdateGenerativeQuestionConfigs

El elemento clave para integrar esta función es definir el recurso question. Esto incluye la pregunta en sí y si se permite en la conversación. De forma predeterminada, un LLM genera la pregunta, pero el administrador puede anularla.

Habilita el filtrado de productos conversacionales

Objeto:

• GenerativeQuestionsFeatureConfig

Este objeto es un archivo de configuración de control para habilitar la función de preguntas generativas para administrar la experiencia general de publicación del filtrado de productos conversacional. GenerativeQuestionsFeatureConfig usa un método GET para obtener información de los atributos y si estos son indexables o no desde el catálogo asociado con el proyecto.

El interruptor feature_enabled determina si se usan preguntas en el momento de la publicación. Administra los botones de activación de nivel superior en la consola.

Nota: No puedes habilitar esta función hasta que se cumplan los requisitos de datos. Si no se cumplen los requisitos de datos, la API activa un error de validación. La validación de los requisitos de datos se puede ver en la consola de Búsqueda para comercio. De forma interna, llama a la API de configuración de esta función.

Habilita la función

// 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];
}

Campos relevantes para la conversación
catálogo	string	Es el nombre del recurso del catálogo afectado a nivel del proyecto. Formato: projects/{project}/locations/{location}/catalogs/{catalog}.
feature_enabled	booleano	Activa o desactiva las preguntas. Es un campo opcional. No se puede habilitar hasta que se cumplan los requisitos de datos. Si se intenta, se muestra un error.
minimum_products	Integer32	Es la cantidad mínima de productos en la respuesta para activar preguntas adicionales. Debe tener un valor de 0 o mayor.

Administra las preguntas generativas

Objeto:

• GenerativeQuestionConfig

Una pregunta puede habilitarse para la conversación con el campo booleano allowed_in_conversation. Controla la configuración de una sola pregunta generada.

Campos (se destacan los comportamientos de control de la conversación)
catálogo	string	Se usa para identificar qué conjunto de atributos (y, por extensión, preguntas) están disponibles. Todos estos valores se definen en el catálogo. Campo obligatorio.
faceta	string	Es el atributo con el que se asocia una pregunta. Campo obligatorio.
generated_question	string	La pregunta predeterminada que generó el LLM Solo salida.
final_question	string	La pregunta que se hace. Puede tener una longitud máxima de 300 bytes. Campo opcional.
example_values	Cadena repetida	Valores que se pueden usar para responder la pregunta. Solo salida.
frequency	float	Es la proporción de veces que se hizo una pregunta. Solo salida.
allowed_in_conversation	booleano	Indica si la pregunta se hace en el momento de la publicación. Este campo es opcional.

Experiencia de publicación

El filtrado de productos conversacionales se basa en atraer al usuario con una conversación en curso de varios turnos. Por lo tanto, se requiere al menos una segunda respuesta para que funcione el filtrado de productos conversacional. Se le presenta al usuario una pregunta de seguimiento y respuestas sugeridas en la respuesta. El usuario puede responder esta pregunta de seguimiento ingresando su respuesta o haciendo clic en una respuesta sugerida (opción de opción múltiple).

• Opción múltiple La opción de opción múltiple funciona en segundo plano como una faceta (un filtro de tipo de evento), que limita la consulta mediante el filtrado. En segundo plano, cuando el usuario hace clic en una respuesta de opción múltiple, se aplica un filtro a la consulta. Aplicar un filtro con la opción de selección múltiple de conversación es idéntico a aplicar el mismo filtro con facetas o tarjetas dinámicas.

• Texto libre Si el usuario responde con texto libre, se genera una consulta nueva y más específica. Obtén más información sobre cómo el filtrado de productos conversacional enriquece el filtro y la captura de eventos del usuario a nivel de la API.

Servicio habilitado por la función

El servicio de preguntas generativas (service GenerativeQuestionService{...}) se usa para administrar las preguntas generadas por el LLM. Su objeto superior es el catálogo, en el que recupera información para mostrar preguntas de un catálogo determinado. El servicio se usa para administrar el estado general de la función de pregunta generativa, realizar cambios individuales o por lotes, y activar o desactivar las preguntas. Se deben cumplir los requisitos de datos para interactuar con la API de Service, y las preguntas deben inicializarse antes de que se puedan administrar.

El servicio interactúa con las configuraciones a nivel de la función y a nivel de la pregunta con dos conjuntos de controladores:

• Controladores de GenerativeQuestionsFeatureConfig (nivel de la función):

  1. Actualizar te permite cambiar los productos mínimos y habilitar campos.
  2. Get muestra un objeto.

• Controladores de configuración de GenerativeQuestion (a nivel de la pregunta):

  1. List muestra todas las preguntas de un catálogo determinado.
  2. Actualizar realiza la administración de preguntas individuales.
  3. Actualización masiva realiza la administración de preguntas agrupadas.

El servicio muestra una pregunta semánticamente apropiada según la consulta inicial.

El modelo de LLM genera una pregunta de seguimiento que se puede anular. Las preguntas se muestran en función de la probabilidad de que los clientes las usen llamando al historial de eventos de búsqueda. Si no hay un historial de eventos de búsqueda, el resguardo se encuentra en los registros de búsqueda de comercio.

Se generan diferentes preguntas según la consulta anterior. No hay pesos fijos. La IA que impulsa las preguntas generadas por el LLM aprende de las búsquedas y cambia la ponderación de cada una, de modo que, por ejemplo, “camiseta” tenga una ponderación muy alta para la categoría, pero “camiseta roja XL” tenga en cuenta la categoría, el tamaño y el color.

Configura la experiencia de publicación

Integra la API de configuración de filtrado de conversaciones con la API de Búsqueda para configurar la experiencia de publicación.

Cómo ver la integración de la API

La API de configuración ConversationalFilteringSpec de la función se encuentra en la parte superior de la nueva API de conversación.

• ConversationalFilteringSpec: Este campo opcional se agregó a ConversationalSearchRequest, pero es obligatorio si deseas usar la función de filtrado de conversaciones. El campo reutiliza los campos SearchRequest, la consulta y el filtro. También incluye un campo para habilitar una pregunta de seguimiento que se le muestra al usuario después de una consulta inicial y un "conversation_id" para mantener el estado de la conversación entre el cliente y el servidor.
• ConversationalFilteringResult: Un archivo proto contiene información adicional que se debe mostrar para el flujo de CRS de conversación en ConversationalSearchResponse. Esto incluye conversation_id, refined_query, additional_filters, follow_up_question y suggested_answers.

Recorrido del usuario en la API

El flujo de conversación funciona de la siguiente manera: el usuario inicia una búsqueda con una consulta inicial y establece en mode en la nueva API la marca mode establecida en true. Luego, el usuario selecciona una respuesta o proporciona una entrada de texto libre, que se vuelve a enviar a la API con el campo user_answer. Esta nueva API proporciona additional_filter en la respuesta. El usuario debe aplicar estos filtros a la solicitud de seguimiento de la API de Search. Los resultados de la búsqueda se basan en la entrada del usuario y proporcionan una nueva pregunta de seguimiento, lo que genera una consulta de seguimiento y continúa la conversación en varios turnos hasta que el usuario encuentra lo que busca en el sitio web del minorista.

Nota: El filtrado de productos conversacionales ahora interactúa con dos APIs: Búsqueda y Conversacional. El objetivo de la API de búsqueda es recuperar los resultados de la búsqueda, y el de la API de conversación es recuperar la respuesta de la conversación. La API de Conversational no muestra resultados de la búsqueda.

Si se supone que el filtrado de productos conversacionales está habilitado en el sitio web, el recorrido del usuario y la interacción posterior con Vertex AI Search for Commerce siguen esta ruta:

• Situación 1: La primera consulta proviene del usuario a la API de Search y Conversation. La API de búsqueda solo muestra resultados de la búsqueda. La API de Conversation muestra las respuestas sugeridas y las preguntas de seguimiento. Llama a la API de búsqueda para la misma consulta o page_category y recupera los resultados de la búsqueda.
• Paso 1a: La conversación de seguimiento solicitada se envía a la Búsqueda conversacional. Llama a la API de Conversational con el modo de filtrado de conversaciones correcto.
• Paso 1b. Respuesta de búsqueda inicial solo con resultados de la búsqueda. La API de Conversation define mejor la consulta mostrando las respuestas sugeridas y las preguntas de seguimiento.
• Situación 2: El usuario selecciona la opción de respuesta múltiple.
• Paso 2a: Se envió el filtro de respuesta seleccionado a la API de Conversation.
• Paso 2b: Tanto la API de Conversation como la de Search se ejecutan con el filtro aplicado.
• Situación 3: El usuario selecciona texto libre.
• Paso 3a: Respuesta de texto enviada a la API de Conversation. Usa la API de Conversational para enviar la respuesta del usuario.
• Paso 3b: El usuario recibe una pregunta de seguimiento de conversación con algunas respuestas sugeridas en la respuesta de conversación. La búsqueda se vuelve a ejecutar con una consulta modificada. La API de Conversational envía otra pregunta y additional_filter. Este filtro se debe aplicar a los resultados de la búsqueda recuperados de la API de Search en el primer paso.

Situación 1. La primera consulta proviene del usuario

El comercio conversacional ahora solo es compatible con la API de Conversational. El conversationalFilteringMode en la API de Conversation distingue entre el comercio conversacional y el filtrado de productos conversacional.

Primero, los desarrolladores deben crear la siguiente solicitud de búsqueda configurando el producto o el artículo como la búsqueda, en este ejemplo, "dress":

Solicitud a la API de Search

{
  query: "dress",
}

Acciones adicionales del cliente para habilitar búsquedas filtradas de forma conversacional:

• Los desarrolladores también deben crear una solicitud de búsqueda conversacional configurando "dress" como la consulta.

• Los desarrolladores deben establecer mode en "CONVERSATIONAL_FILTER_ONLY" para obtener una respuesta de conversación. De lo contrario, si se establece en "DISABLED", no se proporciona ninguna pregunta adicional.

Paso 1a. Minorista → Búsqueda: Búsqueda inicial con conversación habilitada

Solicitud a la API de Conversational

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

Paso 1b. Búsqueda → minorista: ID de conversación, consulta refinada, pregunta adicional, respuestas sugeridas

Respuesta de la API de Conversation

{
  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 es un campo que se relaciona con ConversationalFilteringResult, que es un proto que contiene información adicional que se muestra desde el flujo de conversación. El campo conversational_filtering_result en ConversationalSearchResponse proporciona datos complementarios que son fundamentales para la renderización de la IU en el lado del cliente. El campo conversational_filtering_result usa mensajes anidados, como SuggestedAnswer y AdditionalFilter, para estructurar los datos que se muestran de una manera clara y comprensible. Esta estructura jerárquica garantiza que la información que se intercambia entre el cliente y el servidor esté bien definida y sea interpretable.
• Las respuestas sugeridas se ordenan según los valores de faceta del catálogo que se utilizaron con más frecuencia en los eventos del usuario como filtros para todas las consultas. El orden usa el campo engagement_rate en la pregunta de seguimiento que genera el servicio ConversationalSearch. Este campo captura el porcentaje de participación histórico que muestra el filtro a partir de los eventos de búsqueda del minorista que se envían al servidor.
• Todos los demás campos no se modifican cuando se usa la conversación.

Qué hacer con el resultado inicial de la búsqueda conversacional

• En el lado del cliente, los desarrolladores deben almacenar el conversation_id en el almacenamiento de la sesión del navegador para que se pueda usar para continuar la búsqueda conversacional con el servidor.
• Se usa para hacer un seguimiento de la conversación en curso, ya que un comprador puede tener varias pestañas abiertas con varias conversaciones en curso.

refined_query le indica al minorista cuál es la consulta actual.

• Esto cambia durante el transcurso de la conversación si un comprador elige la entrada de texto libre.
• Se debe usar si el minorista quiere mostrarle la consulta actual al usuario.

followup_question le indica al minorista qué pregunta mostrarle al usuario.

suggested_answers

• Esta es una lista ordenada de las respuestas de opción múltiple que se deben mostrar a los usuarios.
• Si quieres mostrar menos de la lista completa, solo muestra los primeros N resultados.
• Esta lista está ordenada, por lo que se debe mostrar en el orden correcto. En otras palabras, el primer resultado que se muestra es el primero de la lista.

El filtrado de productos conversacional ofrece estas opciones para mantener la participación en la conversación, lo que permite definir mejor la búsqueda más rápido:

Situación 2

Situación 3

Situación 2: El usuario selecciona una opción de opción múltiple

Si un usuario seleccionó una respuesta de opción múltiple en amarillo:

• Los desarrolladores deben restablecer el conversation_id desde el almacenamiento de la sesión.
• Establece mode como CONVERSATIONAL_FILTER_ONLY.
• Establece user_answer para lo que seleccione el usuario.

Paso 2a. Minorista → Búsqueda: filtro de respuesta seleccionada

Solicitud JSON

{
  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"  
        }
      }
    }
  }
}

Paso 2b. Búsqueda → minorista: filtros aplicados

JSON Response

{
  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"
      }
    }
  }
 }
}

Qué hacer con una respuesta de opción múltiple

La respuesta de la búsqueda es básicamente idéntica a la respuesta de la primera consulta, excepto que también usa un additional_filter. En este ejemplo, se debe usar para marcar la casilla de filtro de color = "yellow". Se debe agregar a cualquier otro filtro que haya seleccionado el usuario. En otras palabras, se debe agregar additional_filter al evento en el campo filter que se envía para que esta consulta de seguimiento y la solicitud de búsqueda se usen para solicitudes de búsqueda de seguimiento o cargas de eventos, como en filter: "colors:ANY(\"yellow\")".

Situación 3: El usuario selecciona una entrada de texto libre

Si un usuario escribe lavender:

• Los desarrolladores deben restablecer el conversation_id desde el almacenamiento de la sesión.
• Establece followup_conversation_requested como verdadero.
• Establece user_answer para las entradas del usuario (con el prefijo "text_answer:").

Paso 3a. Minorista → búsqueda: respuesta de texto

Solicitud JSON

{
  query: "dress"
  conversation_id: "c154d073-87f5-4edb-accd-587eabe014ff"
  conversational_search_spec {
    "mode": "CONVERSATIONAL_FILTER_ONLY"
    user_answer: {
        text_answer: "lavender"
    }
  }
}

Paso 3b. Búsqueda → minorista: ejecutar con una consulta modificada

JSON Response

{
  conversation_id: "c154d073-87f5-4edb-accd-587eabe014ff"
  refined_query: "lavender dress"
  conversational_filtering_result {
    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"
      }
    }
  }
 }
}

Qué hacer con una respuesta de texto libre

• Es similar a la respuesta inicial, pero observa que el refined_query ahora está actualizado.
• El desarrollador debe actualizar la IU del cliente para refined_query de manera correspondiente, es decir, mostrar que la consulta para el usuario cambió de "dress" a "lavender dress"..
• El desarrollador debe enviar a la Búsqueda la consulta refinada correcta en los eventos.