Importa los datos de autocompletar para la búsqueda

El autocompletado es una función para predecir el resto de la palabra que escribe el usuario. lo que puede mejorar la experiencia de búsqueda del usuario. Puede proporcionar sugerencias antes de que se escriban en función del conjunto de datos proporcionado o en función de los eventos de usuario que proporcionaste.

Considera importar datos de autocompletar solo si quieres tener más controles (Lista de No quitar, Lista de bloqueo) o si necesitas usar tus propios autocompletar datos. Activar el aprendizaje automático es suficiente para la mayoría de los casos en los que se necesita autocompletar. El aprendizaje automático proporciona un modelo conjunto de datos de sugerencias con tecnología de aprendizaje basado en los eventos de búsqueda de los usuarios. Consulta Autocompletar para saber cómo activar el aprendizaje automático

Estas instrucciones son para subir tu propio autocompletado usar solo datos. Mantén la información actualizada si planeas usar la función de autocompletar conjunto de datos todo el tiempo. Para obtener resultados de autocompletar en el momento de la consulta, consulta a CompletionService.CompleteQuery. Los datos de Autocompletar son usarse solo para la búsqueda. Estos datos no se usan en recomendaciones.

Antes de comenzar

Antes de importar la información de autocompletar, debes completar sigue las instrucciones de la sección Antes de comenzar, especialmente configura tu proyecto crear una cuenta de servicio agregar la cuenta de servicio a tu entorno local.

Debes tener el rol de IAM de Editor de Retail para realizar la importación.

Prácticas recomendadas para la importación de autocompletar

Cuando importes datos de autocompletar, asegúrate de implementar las siguientes prácticas recomendadas: prácticas:

  • Lee el esquema de BigQuery que se muestra a continuación secciones y la documentación de la API.

  • No uses valores de marcador de posición.

  • Incluye tantos campos como sea posible.

  • Mantén actualizado tu propio conjunto de datos de autocompletado si piensas usar tu propio conjunto de datos conjunto de datos subido.

  • No se permite importar datos de otro proyecto.

Importa datos de autocompletar

Importa datos de autocompletar desde BigQuery

Vertex AI Search for Retail admite la importación de datos de BigQuery para denegación Lista, Lista de No quitar y Lista de términos sugeridos. Ver más detalles en Autocompletar.

Para importar los datos de autocompletar en el formato correcto desde BigQuery, usa el Esquema de autocompletado de Vertex AI Search for Retail Crea una tabla de BigQuery con el formato correcto y carga la tabla con tus datos de autocompletado. Luego, sube el archivo a Vertex AI Search for Retail.

Para obtener más ayuda con las tablas de BigQuery, consulta Introducción a las tablas. Para obtener ayuda con las consultas de BigQuery, consulta Descripción general de las consultas de datos de BigQuery.

Ubicación del conjunto de datos de BigQuery

Cuando creas el conjunto de datos de BigQuery para tus autocompletar tablas de BigQuery, asegúrate de que el conjunto de datos está configurada como la ubicación multirregional "US". No se configuró correctamente hará que la solicitud de importación falle más tarde. Para obtener más información de conjuntos de datos de BigQuery, consulta Ubicaciones de conjuntos de datos en BigQuery en la documentación de Google Cloud.

Propaga datos en BigQuery

Usa el esquema de autocompletado de Vertex AI Search for Retail para hacer lo siguiente: subir tus datos de autocompletado a BigQuery.

BigQuery puede usar el esquema para validar si los datos con formato JSON tienen nombres y tipos de campo correctos (como STRING, INTEGER y RECORD), pero no pueden realizar validaciones, como la determinación:

  • Si un campo de string se asignó a un valor de enumeración reconocible.
  • Si un campo de string usa el formato correcto.
  • Si un campo de número entero o flotante tiene valor en un rango válido.
  • Si un campo faltante es un campo obligatorio.

Para garantizar la calidad de tus datos y la experiencia de búsqueda del usuario final, asegúrate de consultar el esquema y la documentación de referencia para obtener detalles sobre los valores y formatos.

Configura el acceso a tu conjunto de datos de BigQuery

Para configurar el acceso, asegúrate de que tu conjunto de datos de BigQuery se encuentre en mismo proyecto que tu servicio de Vertex AI Search for Retail y completa los siguientes pasos: pasos.

  1. Abre la página de IAM en la consola de Google Cloud.

    Abrir la página IAM

  2. Selecciona tu proyecto de Vertex AI Search for Retail.

  3. En la pestaña IAM y Administrador, haz clic en  Otorgar acceso.

  4. En Principales nuevas, ingresa cloud-retail-customer-data-access@system.gserviceaccount.com y selecciona BigQuery > Visualizador de datos de BigQuery.

    Si no deseas proporcionar la función de Lector de datos a todo el proyecto, puedes agregar esta función directamente al conjunto de datos. Más información

  5. Haz clic en Guardar.

Activar la importación de datos a Vertex AI Search for Retail

Console

  1. Ir a la página Controles

  2. Ve a la pestaña Controles de autocompletado.

  3. En la sección Term Lists, busca el tipo de lista que deseas importar. (Lista de bloqueo, Lista de no quitar o Lista de términos sugeridos) y Haz clic en Importar o Reemplazar.

    Se abrirá el panel Importar.

  4. Ingresa la ruta de acceso de BigQuery de la ubicación de tus datos o selecciona Explora para seleccionar la ubicación.

    La ruta de acceso de BigQuery debe estar en el mismo proyecto y su esquema debería ser correcto. Para comprobarlo, haz clic en Explorar y, luego, en el nombre de la tabla para ver su contenido en la consola de BigQuery.

  5. En el panel Import, haz clic en Import.

    Comienza la importación. Puedes salir de la página sin interrumpir la importación.

cURL

  1. Crea un archivo de datos para los parámetros de entrada de la importación. Los valores de tus parámetros de entrada dependen de si importas desde Cloud Storage o BigQuery.

    Usa el objeto BigQuerySource para apuntar a tu conjunto de datos de BigQuery.

    • dataset-id: el ID del conjunto de datos de BigQuery.
    • table-id: el ID de la tabla de BigQuery que contiene tus datos.
    • data-schema: Para la propiedad dataSchema, usa el valor suggestions (predeterminado), allowlist y denylist. Usa el Esquema de autocompletado de Vertex AI Search for Retail.
    {
  "inputConfig":{
    "bigQuerySource": {
      "datasetId":"dataset-id",
      "tableId":"table-id",
      "dataSchema":"data-schema"
    }
  }
}

  2. Importa tu información de autocompletar a Vertex AI Search for Retail realiza una solicitud POST al CompletionData:import de REST, que proporciona la nombre del archivo de datos (se muestra como input.json en el siguiente ejemplo).

    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"

    Puedes verificar el estado de manera programática mediante la API. Deberías recibir un objeto de respuesta similar al siguiente:

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

    El campo de nombre es el ID del objeto de operación. Para solicita el estado de este objeto, reemplaza el campo name por el el valor que muestra el método de importación. Cuando finaliza la importación, el El campo done se muestra como true:

    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"

    Cuando se completa la operación, el objeto que se muestra tiene un valor done de true y, además, incluye un objeto de estado similar al siguiente ejemplo:

    {
  "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",
  }
}

Formato de datos de autocompletar

Tu archivo JSON debería verse como los siguientes ejemplos: Los saltos de línea son para facilitar la lectura; debes proporcionar una sugerencia completa en una sola línea. Cada sugerencia debe estar en su propia línea.

Campos obligatorios mínimos de las sugerencias:

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

Como alternativa, puedes hacer lo siguiente:

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

Duración de la importación de datos de autocompletar

Una importación suele tardar entre unos minutos y una hora BigQuery para que se complete.

Cuando finalice la importación del conjunto de datos, el campo done del El objeto de la operación está marcado como verdadero. Después de ese período, los datos podrían tardar entre 1 y 2 días adicionales en indexarse y usarse en la entrega de producción.

Mantén actualizado tu conjunto de datos de autocompletado

Si planeas usar tu propio conjunto de datos subido, se recomienda mantenerlo actualizado con regularidad.

Actualización por lotes

Puedes usar el método de importación para actualizar la función de autocompletar por lotes. Tú lo haces de la misma manera que haces la importación inicial; sigue los pasos que se indican Importa datos de autocompletar. Esto reemplazará todo el conjunto de datos importado.

Supervisa el estado de la importación

Mantener actualizado tu conjunto de datos es importante para obtener resultados de sugerencias de alta calidad cuando los uses. Debes supervisar las tasas de error de importación y tomar medidas si es necesario.

Esquema de autocompletado de Vertex AI Search for Retail

Cuando importes el conjunto de datos de autocompletado desde BigQuery, usa el a continuación, se muestra un esquema de Vertex AI Search for Retail para crear tablas de BigQuery con el formato correcto y cargarlas con tus datos de autocompletar.

Esquema para sugerencias

Este conjunto de datos se usa para proporcionar tus propias frases de sugerencias de autocompletar con tus propias puntuaciones.

Esquema para la lista de bloqueo

Este conjunto de datos se usa como una lista de bloqueo para evitar que se sugieran frases.

Esquema para la lista de entidades permitidas

Este conjunto de datos se usa para omitir procesos posteriores (como corrección ortográfica y filtrado de resultado cero) para todas las frases de esta lista de entidades permitidas.