Recommendations AI utilise désormais l'API Retail. Cette page décrit les modifications introduites et les bonnes pratiques de migration lors du passage de la version v1beta1 de l'API Recommendations Engine (point de terminaison de service https://recommendationengine.googleapis.com
) à l'API Retail en disponibilité générale (point de terminaison de service https://retail.googleapis.com
)
L'API Recommendations Engine et sa documentation restent disponibles mais ne seront plus mis à jour.
Ce document ne vous concerne que si vous avez commencé à utiliser Recommendations AI en version bêta.
Bonnes pratiques
- Avant d'avoir effectué la migration complète, envoyez exclusivement le trafic de validation.
- Il est préférable de migrer le trafic de manière incrémentale plutôt que d'un seul coup. Si possible, migrez progressivement votre trafic de la version v1beta1 vers la version v2.
- Si vous exécutez des services dans différentes régions, il est préférable de migrer les régions une par une pour éviter une pannes globale.
Modifications de la documentation
Cet ensemble de documentation est destiné à l'API Retail en disponibilité générale.
La documentation bêta de l'API Recommendations Engine reste disponible mais ne sera plus mise à jour. Vous trouverez la documentation bêta ci-dessous :
- Documentation d'utilisation de l'API Recommendation Engine
- Documentation de référence de l'API Recommendation Engine
Modifications apportées à la console
La console Commerces remplace la console "Recommandations".
Retail Cloud Console est disponible publiquement depuis le 20 janvier 2022. Si vous utilisez la console Recommendations, nous vous recommandons d'accéder à vos projets Recommendations AI depuis la console Retail.
Pour obtenir une explication des modifications apportées aux fonctionnalités et à la terminologie de la console Retail par rapport à la console de recommandation, consultez Passer à la console Retail.
Configurations et emplacements de diffusion
L'API Retail introduit des configurations de diffusion qui remplacent le concept d'emplacements utilisé par l'API Recommendations Engine.
Les configurations de diffusion sont disponibles dans Recommendations AI v2 et Retail Search v2alpha, en utilisant l'API Retail.
La ressource servingConfig
est disponible dans les versions v2beta et v2alpha de l'API Retail. Vous pouvez l'utiliser pour créer, afficher, modifier et supprimer des configurations de diffusion.
Si vous disposez d'emplacements ou si vous en créez d'autres, l'API Retail crée automatiquement une configuration de diffusion associée à chaque emplacement. La création d'une configuration de diffusion ne crée pas un emplacement correspondant.
La suppression d'une configuration de diffusion entraîne la suppression de l'emplacement correspondant et de la suppression de la configuration de diffusion correspondante.
Les configurations de diffusion vous permettent de modifier la diversité et les options de reclassement du prix, et de les appliquer en quasi-temps réel. Avec les emplacements, vous ne pouvez modifier les paramètres de diversité et de tarification qu'à partir du modèle de recommandation vers lequel l'emplacement renvoie.
Les emplacements sont toujours acceptés, mais nous vous recommandons plutôt d'utiliser des configurations de diffusion.
Pour en savoir plus sur l'utilisation des configurations de diffusion, consultez Configurations de diffusion et Créer des configurations de diffusion.
Chemins d'accès REST et RPC
De nombreuses modifications ont été apportées aux chemins d'accès REST et RPC. Consultez la documentation de l'API Retail pour vous assurer que vos appels sont correctement formulés.
Tous les chemins utilisent désormais retail.googleapis.com
au lieu de recommendationengine.googleapis.com
.
Exemple :
API Recommendations Engine v1beta1 :
GET https://recommendationengine.googleapis.com/v1beta1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/global/catalogs/default_catalog/operations/OPERATION_ID
API Retail v2 :
GET https://retail.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_NUMBER/locations/global/catalogs/default_catalog/operations/OPERATION_ID
Certaines ressources et méthodes ont été renommées, supprimées ou ajoutées. Le tableau ci-dessous compare côte à côte les ressources v1beta1 et v2, ainsi que les méthodes associées.
Par exemple, la ressource v1beta1 catalogs.catalogItems
équivaut à la ressource v2 catalogs.branches.products
. La méthode list
, disponible dans catalogs.catalogItems
pour la version v1beta1, n'est pas disponible pour catalogs.branches.products
dans la version 2, elle est donc marquée comme Supprimée.
Notez que les liens vers les ressources v1beta1 renvoient à la documentation de l'API pour la version v1beta1.
Ressource v1beta1 | Méthode | Ressource v2 | Méthode |
---|---|---|---|
catalogs |
list |
catalogs |
list |
patch |
patch |
||
N/A | catalogs.branches.operations |
get |
|
catalogs.catalogItems |
create |
catalogs.branches.products |
create |
delete |
delete |
||
get |
get |
||
import |
import |
||
list |
Supprimé | ||
patch |
patch |
||
catalogs.operations |
get |
catalogs.operations |
get |
list |
list |
||
catalogs.eventStores.operations |
get |
Supprimé | |
list |
|||
catalogs.eventStores.placements |
predict |
catalogs.placements |
predict |
catalogs.eventStores.predictionApiKeyRegistrations |
create |
Supprimé | |
delete |
|||
list |
|||
catalogs.eventStores.userEvents |
collect |
catalogs.userEvents |
collect |
import |
import |
||
list |
Supprimé | ||
purge |
purge |
||
rejoin |
rejoin |
||
write |
write |
||
N/A | operations |
get |
|
list |
Modifications apportées à IAM
Les modifications suivantes ont été apportées aux rôles et autorisations IAM (Identity and Access Management) pour Retail :
- Retail utilise des rôles et des autorisations IAM dans l'espace de noms
retail
plutôt que dans l'espace de nomsautomlrecommendations
utilisé par Recommendations Engine v1beta1. - Le rôle
Admin Viewer
a été supprimé. - Les autorisations pour
apiKeys
ont été supprimées, car la méthodepredict
ne nécessite plus sa propre clé API.
Schémas de catalogue et d'événement utilisateur
Les schémas de catalogue et d'événement utilisateur ont été modifiés dans l'API Retail.
Lorsque vous importez des données de catalogue à partir de BigQuery, utilisez le schéma Retail : Schéma de catalogue Retail.
Lorsque vous enregistrez des données d'événement utilisateur, utilisez le schéma approprié pour chaque événement utilisateur : schémas d'événement utilisateur Retail.