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Daten zur automatischen Vervollständigung für die Suche importieren

Die automatische Vervollständigung ist eine Funktion zur Vorhersage der restlichen Anfrage, die ein Nutzer eingibt. Dies kann die Nutzerfreundlichkeit verbessern. Sie kann Vorschläge basierend auf dem bereitgestellten Dataset oder auf der Grundlage von Nutzerereignissen bereitstellen, die Sie angegeben haben.

Importieren Sie Daten für die automatische Vervollständigung nur, wenn Sie zusätzliche Steuerelemente (Liste „Nicht entfernen“ und „Ablehnungsliste“) benötigen oder eigene Daten für die automatische Vervollständigung verwenden müssen. In den meisten Fällen, in denen Autocomplete erforderlich ist, reicht es aus, die automatische Lernfunktion zu aktivieren. Die automatische Lernfunktion bietet einen auf maschinellem Lernen basierenden Vorschlagsdatensatz, der auf den Suchereignissen der Nutzer basiert. Wie Sie das automatische Lernen aktivieren, erfahren Sie unter Autocomplete.

Diese Anleitung dient nur zum Hochladen Ihrer eigenen Daten zur automatischen Vervollständigung. Halten Sie es auf dem neuesten Stand, wenn Sie Ihr Dataset für die automatische Vervollständigung dauerhaft verwenden möchten. Informationen zum Abrufen von automatischen Vervollständigungsergebnissen bei der Abfrage finden Sie unter CompletionService.CompleteQuery. Daten zur automatischen Vervollständigung werden nur für die Suche verwendet. Diese Daten werden nicht für Empfehlungen verwendet.

Hinweise

Bevor Sie Informationen zur automatischen Vervollständigung importieren können, müssen Sie die Schritte unter Vorbereitung abgeschlossen haben, insbesondere das Projekt einrichten, ein Dienstkonto erstellen und das Dienstkonto zu Ihrer lokalen Umgebung hinzufügen.

Sie benötigen die IAM-Rolle Retail-Bearbeiter, um den Import ausführen zu können.

Best Practices für den Import für die automatische Vervollständigung

Beachten Sie beim Importieren der Daten zur automatischen Vervollständigung die folgenden Best Practices:

Lesen Sie das in den folgenden Abschnitten und in der API-Dokumentation aufgeführte BigQuery-Schema.
Verwenden Sie keine Platzhalterwerte.
Wir empfehlen, so viele Felder wie möglich auszufüllen.
Halten Sie Ihr Dataset für die automatische Vervollständigung immer auf dem neuesten Stand, wenn Sie ein eigenes hochgeladenes Dataset verwenden möchten.
Der Import von Daten aus einem anderen Projekt ist nicht zulässig.

Daten zur automatischen Vervollständigung importieren

Daten zur automatischen Vervollständigung aus BigQuery importieren

Vertex AI Search für den Einzelhandel unterstützt den BigQuery-Datenimport für die Liste der abgelehnten Begriffe, die Liste der nicht zu entfernenden Begriffe und die Liste der Vorschlagsbegriffe. Weitere Informationen finden Sie unter Autocomplete.

Verwenden Sie zum Importieren von Daten zur automatischen Vervollständigung im korrekten Format aus BigQuery das Schema für die automatische Vervollständigung von Vertex AI Search for Retail, um eine BigQuery-Tabelle mit dem korrekten Format zu erstellen, und laden Sie die Tabelle mit Ihren Daten zur automatischen Vervollständigung. Laden Sie Ihre Daten dann in Vertex AI Search for Retail hoch.

Weitere Informationen zu BigQuery-Tabellen finden Sie unter Einführung in Tabellen. Hilfe zu BigQuery-Abfragen finden Sie unter BigQuery-Daten abfragen.

Speicherort des BigQuery-Datasets

Achten Sie beim Erstellen des BigQuery-Datasets für die BigQuery-Tabellen mit automatischer Vervollständigung darauf, dass der Speicherort des Datasets auf den multiregionalen Speicherort "US" festgelegt ist. Wenn Sie es nicht richtig festlegen, schlägt die Importanfrage später fehl. Weitere Informationen zu BigQuery-Dataset-Standorten finden Sie unter Dataset-Standorte in der BigQuery-Dokumentation.

Daten in BigQuery einfügen

Verwenden Sie das Schema für die automatische Vervollständigung von Vertex AI Search for Retail, um Ihre Daten zur automatischen Vervollständigung in BigQuery hochzuladen.

BigQuery kann mit dem Schema prüfen, ob JSON-formatierte Daten die richtigen Feldnamen und -typen haben (z. B. STRING, INTEGER und RECORD), kann aber keine Validierungen wie die Bestimmung durchführen:

Ob ein Stringfeld einem erkennbaren Enum-Wert zugeordnet ist.
Ob ein Stringfeld das richtige Format hat.
Ob ein Ganzzahl- oder ein Gleitkommafeld einen Wert in einem gültigen Bereich enthält.
Ob ein fehlendes Feld ein Pflichtfeld ist.

Um die Qualität Ihrer Daten und die Sucherfahrung für den Nutzer zu verbessern, sollten Sie das Schema und die Referenzdokumentation beachten, um Details über Werte und Format zu erfahren.

Zugriff auf Ihr BigQuery-Dataset einrichten

Achten Sie darauf, dass sich Ihr BigQuery-Dataset im selben Projekt wie Ihr Vertex AI Search for Retail-Dienst befindet, und führen Sie die folgenden Schritte aus, um den Zugriff einzurichten.

Öffnen Sie in der Google Cloud Console die Seite IAM.

Zur Seite "IAM"
Wählen Sie Ihr Vertex AI Search for Retail-Projekt aus.
Klicken Sie auf der Seite IAM und Verwaltung auf Zugriff erlauben.
Geben Sie für Neue Berechtigungsinhaber cloud-retail-customer-data-access@system.gserviceaccount.com ein und wählen Sie die Rolle BigQuery > BigQuery-Datenbetrachter aus.

Wenn Sie die Rolle „Datenbetrachter“ nicht für das gesamte Projekt bereitstellen möchten, können Sie diese Rolle direkt dem Dataset hinzufügen. Weitere Informationen
Klicken Sie auf Speichern.

Datenimport in Vertex AI Search for Retail auslösen

Console

Zur Seite "Steuerelemente"
Rufen Sie den Tab Einstellungen für die automatische Vervollständigung auf.
Suchen Sie im Bereich Listen mit Begriffen nach der Art der Liste, die Sie importieren möchten (Ausschlussliste, Liste der Begriffe, die nicht entfernt werden sollen oder Liste der vorgeschlagenen Begriffe) und klicken Sie auf Importieren oder Ersetzen.

Der Bereich Importieren wird geöffnet.
Geben Sie den BigQuery-Pfad des Speicherorts Ihrer Daten ein oder wählen Sie Durchsuchen aus, um den Speicherort auszuwählen.

Der BigQuery-Pfad muss sich im selben Projekt befinden und sein Schema sollte korrekt sein. Klicken Sie dazu auf Durchsuchen und dann auf den Tabellennamen, um den Inhalt in der BigQuery Console aufzurufen.
Klicken Sie im Bereich Importieren auf Importieren.

Der Import beginnt. Sie können die Seite verlassen, ohne den Import zu unterbrechen.

cURL

Erstellen Sie eine Datendatei für die Eingabeparameter für den Import. Ihre Eingabeparameterwerte hängen davon ab, ob Sie Daten aus Cloud Storage oder BigQuery importieren.

Verwenden Sie das Objekt BigQuerySource, um auf Ihr BigQuery-Dataset zu verweisen.
- dataset-id: Die ID des BigQuery-Datasets.
- table-id: Die ID der BigQuery-Tabelle, die Ihre Daten enthält.
- data-schema: Verwenden Sie für das Attribut dataSchema den Wert suggestions (Standard), allowlist oder denylist. Verwenden Sie das Schema für die automatische Vervollständigung von Vertex AI Search for Retail.
```
{
  "inputConfig":{
    "bigQuerySource": {
      "datasetId":"dataset-id",
      "tableId":"table-id",
      "dataSchema":"data-schema"
    }
  }
}
```

Importieren Sie Ihre Informationen zur automatischen Vervollständigung in Vertex AI Search für den Einzelhandel. Stellen Sie dazu eine POST-Anfrage an die REST-Methode CompletionData:import und geben Sie den Namen der Datendatei an (im Beispiel unten als input.json dargestellt).

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" -d @./input.json
"https://retail.googleapis.com/v2alpha/projects/PROJECT_NUMBER/locations/global/catalogs/default_catalog/completionData:import"

Sie können den Status programmatisch mit der API prüfen. Sie sollten ein Antwortobjekt erhalten, das in etwa so aussieht:

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/operations/123456",
  "done": false
}

Das Feld "Name" ist die ID des Vorgangsobjekts. Wenn Sie den Status dieses Objekts anfordern möchten, ersetzen Sie das Namensfeld durch den von der Importmethode zurückgegebenen Wert. Wenn der Import abgeschlossen ist, wird im Feld done true zurückgegeben:

curl -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
"https://retail.googleapis.com/v2alpha/projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/operations/123456"

Wenn der Vorgang abgeschlossen ist, hat das zurückgegebene Objekt den done-Wert true und enthält ein Statusobjekt, das dem folgenden Beispiel ähnelt:

{
  "name": "projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/operations/123456",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.retail.v2alpha.ImportMetadata",
    "createTime": "2020-01-01T03:33:33.000001Z",
    "updateTime": "2020-01-01T03:34:33.000001Z",
    "successCount": "2",
    "failureCount": "1"
  },
  "done": true
  "response": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.retail.v2alpha.ImportCompletionDataResponse",
  }
}

Datenformat für die automatische Vervollständigung

Ihre JSON-Datei sollte wie im folgenden Beispiel aussehen. Die Zeilenumbrüche dienen der besseren Lesbarkeit. Sie sollten einen Vorschlag in einer einzigen Zeile angeben. Jeder Vorschlag sollte in einer eigenen Zeile stehen.

Mindestens erforderliche Felder für Vorschläge:

{
  "suggestion": "ABC",
  "globalScore": "0.5"
}

oder:

{
  "suggestion": "ABC",
  "frequency": "100"
}

Dauer des Datenimports für die automatische Vervollständigung

Ein Import aus BigQuery dauert in der Regel einige Minuten bis zu einer Stunde.

Wenn der Datensatzimport abgeschlossen ist, wird das Feld done im Vorgangsobjekt als „true“ markiert. Danach kann es noch ein bis zwei Tage dauern, bis die Daten indexiert und für die Produktion verwendet werden.

Dataset für die automatische Vervollständigung auf dem neuesten Stand halten

Wenn Sie ein eigenes hochgeladenes Dataset verwenden möchten, empfiehlt es sich, das hochgeladene Dataset regelmäßig zu aktualisieren.

Batch-Update

Sie können die automatische Vervollständigung mit der Importmethode im Batch aktualisieren. Gehen Sie genauso vor wie beim ersten Import. Folgen Sie dazu der Anleitung unter Daten zur automatischen Vervollständigung importieren. Damit wird das gesamte importierte Dataset ersetzt.

Importstatus überwachen

Es ist wichtig, dass Sie Ihr eigenes Dataset auf dem neuesten Stand halten, damit qualitativ hochwertige Vorschlagsergebnisse ausgegeben werden. Sie sollten die Importfehlerraten überwachen und bei Bedarf Maßnahmen ergreifen.

Schema für die automatische Vervollständigung in Vertex AI Search for Retail

Verwenden Sie beim Importieren des Datasets zur automatischen Vervollständigung aus BigQuery das unten stehende Vertex AI Search for Retail-Schema, um BigQuery-Tabellen mit dem richtigen Format zu erstellen und mit Ihren Daten zur automatischen Vervollständigung zu laden.

Schema für Vorschläge

Mit diesem Datensatz können Sie Ihre eigenen Vorschläge für die automatische Vervollständigung mit eigenen Bewertungen versehen.

JSON-Datei mit dem Schema für Vorschläge zur automatischen Vervollständigung in Vertex AI Search for Retail

JSON

[
  {
    "description": "The suggestion text",
    "mode": "NULLABLE",
    "name": "suggestion",
    "type": "STRING"
  },
  {
    "description": "Global score of this suggestion. Control how this suggestion would be scored / ranked. Only one of this and frequency should be set.",
    "mode": "NULLABLE",
    "name": "globalScore",
    "type": "FLOAT"
  },
  {
    "description": "Frequency of this suggestion. Will be used to rank suggestions when score is not available.",
    "mode": "NULLABLE",
    "name": "frequency",
    "type": "INTEGER"
  },
  {
    "description": "BCP-47 language code of this suggestion.",
    "mode": "NULLABLE",
    "name": "languageCode",
    "type": "STRING"
  },
  {
    "description": "If two suggestions have the same groupID, they will not be returned together. Instead the one ranked higher will be returned. This can be used to deduplicate semantically identical suggestions.",
    "mode": "NULLABLE",
    "name": "groupID",
    "type": "STRING"
  },
  {
    "description": "The score of this suggestion within its group",
    "mode": "NULLABLE",
    "name": "groupScore",
    "type": "FLOAT"
  },
  {
    "description": "Device type for this suggestion.",
    "mode": "NULLABLE",
    "name": "deviceType",
    "type": "STRING"
  },
  {
    "description": "Alternative matching phrases for this suggestion.",
    "mode": "REPEATED",
    "name": "alternativePhrases",
    "type": "STRING"
  },
  {
    "fields": [
      {
        "description": "The name of the custom attribute.",
        "mode": "NULLABLE",
        "name": "key",
        "type": "STRING"
      },
      {
        "fields": [
          {
            "description": "The textual values of this custom attribute.",
            "mode": "REPEATED",
            "name": "text",
            "type": "STRING"
          },
          {
            "description": "The numerical values of this custom attribute.",
            "mode": "REPEATED",
            "name": "numbers",
            "type": "FLOAT"
          }
        ],
        "mode": "NULLABLE",
        "name": "value",
        "type": "RECORD"
      }
    ],
    "description": "A custom attribute that is not explicitly modeled, which can be retrieved together with the suggestion at serving time.",
    "mode": "REPEATED",
    "name": "customAttributes",
    "type": "RECORD"
  }
]

Schema für Sperrliste

Dieses Dataset wird als Sperrliste verwendet, um das Vorschlagen von Wortgruppen zu verhindern.

JSON-Datei mit dem Schema der Sperrliste für die automatische Vervollständigung in Vertex AI Search for Retail

JSON

[
  {
    "description": "The phrase to block from autocomplete suggestions.",
    "mode": "REQUIRED",
    "name": "phrase",
    "type": "STRING"
  },
  {
    "description": "The operator to apply for this phrase. Choose whether to block the exact phrase, or block any suggestions containing this phrase. Supported value \"EXACT_MATCH\", \"CONTAINS\"",
    "mode": "REQUIRED",
    "name": "operator",
    "type": "STRING"
  }
]

Schema für die Zulassungsliste

Dieses Dataset wird zum Überspringen von Nachbearbeitungen (z. B. Rechtschreibkorrektur und Filterung bei Nullergebnissen) für alle Wortgruppen in dieser Zulassungsliste verwendet.

JSON-Datei mit dem Schema der Zulassungsliste für die automatische Vervollständigung in Vertex AI Search for Retail

JSON

[
  {
    "description": "The phrase to be exempted from autocomplete post processing, e.g. spell correction, filtering",
    "mode": "REQUIRED",
    "name": "phrase",
    "type": "STRING"
  },
  {
    "description": "The operator to apply for this phrase. Whether to match the exact phrase, or any suggestions contain this phrase. Supported values are \"EXACT_MATCH\", \"CONTAINS\".",
    "mode": "REQUIRED",
    "name": "operator",
    "type": "STRING"
  }
]