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개요

Vision Warehouse를 사용하면 사용자가 검색 구성 및 검색 상위 용어를 통해 검색 환경을 맞춤설정할 수 있습니다.

검색 구성

검색 구성은 검색 기준 및 검색 측정기준 동작을 수정할 수 있습니다. 검색 구성에는 다음과 같은 네 가지 사용 사례가 있습니다.

이용 가능 여부:

스트리밍 동영상 창고: 다음 사용 사례가 모두 사용 설정됩니다.
일괄 동영상 창고: 검색 기준은 사용 설정되어 있지만 검색 측면은 사용 설정되어 있지 않습니다.
이미지 창고: 검색 구성을 사용할 수 없습니다.

사용 사례 1: 일대다 기준

사용자는 여러 기존 데이터 스키마에 매핑되는 맞춤 검색 기준을 만들 수 있습니다. 예를 들어 다음 검색 구성은 맞춤설정된 검색 기준인 'person'을 만듭니다. 사용자가 '사람' 기준으로 검색하면(예: '사람' 기준으로 '마이크' 검색) Google 서비스는 '사람' 기준을 '선수', '코치', '치어리더'로 확장한 후 이러한 모든 데이터 스키마를 검색합니다. 즉, '마이크'가 '선수', '코치' 또는 '치어리더'로 주석 처리되었는지와 관계없이 관련 결과가 반환됩니다.

{
  name: "projects/$PROJECT_NUMBER/locations/$LOCATION_ID/corpora/$CORPUS_ID/searchConfigs/person"
  search_criteria_property {
    mapped_fields: "player"
    mapped_fields: "coach"
    mapped_fields: "cheerleader"
  }
}

사용 사례 2: 일대일 측정기준

사용자는 기존 데이터 스키마에 검색 구성을 만들어 검색 측면을 사용 설정할 수 있습니다. 예를 들어 다음 검색 구성은 위치 검색 측면을 사용 설정합니다. 이제 사용자가 '위치'를 검색할 때 '위치'에서 '도쿄', '런던'과 같은 버킷 값을 선택하여 검색 결과를 더욱 좁힐 수 있습니다.

검색 구성 ID, facet_property.mapped_field, 데이터 스키마 ID는 모두 동일한 문자열(이 경우 'location')이어야 합니다.

{
  name: "projects/$PROJECT_NUMBER/locations/$LOCATION_ID/corpora/$CORPUS_ID/searchConfigs/location"
  facet_property {
    mapped_fields: "location",
    display_name: "A customized name for UI",
    result_size: 5,
    bucket_type: FACET_BUCKET_TYPE_VALUE
  }
}

사용 사례 3: 1:다 기준 및 측면

사용자는 맞춤 검색 기준을 만들고 동시에 검색 기준에서 검색 측면을 사용 설정할 수 있습니다. 예를 들어 다음 검색 구성은 '위치'를 '도시', '주', '도'에 매핑하는 맞춤 검색 기준을 만듭니다. 그동안 검색 측면이 사용 설정됩니다. 'city', 'state', 'province'의 모든 버킷 값이 함께 반환됩니다.

이 경우 search_criteria_property 및 facet_property의 mapped_fields가 동일해야 합니다. 또한 기존 데이터 스키마의 ID여야 합니다.

{
  name: "projects/$PROJECT_NUMBER/locations/$LOCATION_ID/corpora/$CORPUS_ID/searchConfigs/location"
  search_criteria_property {
    mapped_fields: "city"
    mapped_fields: "state"
    mapped_fields: "province"
  }   
  facet_property {
    mapped_fields: "city"    
    mapped_fields: "state"
    mapped_fields: "province"
    display_name: "places"
    result_size: 5,
    bucket_type: FACET_BUCKET_TYPE_VALUE
  }
}

사용 사례 4: 범위 기반 측정기준

사용 사례 2와 3의 경우 측정기준의 버킷 유형을 범위 기반으로 변경할 수 있습니다. 범위 기반 측정기준은 일반 측정기준과 유사하지만 각 측정기준 버킷은 연속적인 범위를 다룹니다. 연속 스팬을 구성하려면 추가 설정이 필요합니다.

범위 측정기준은 다음에서 사용할 수 있습니다.

정수
날짜

범위 측정기준에는 세 가지 유형이 있습니다.

고정 범위: 각 버킷의 크기가 동일합니다.
맞춤 범위: 프로그래밍 가능한 버킷 크기(예: 대수)
기간: DAY, MONTH, YEAR의 고정 버케팅 세부사항(기간 측정기준에만 적용됨)

다음 검색 구성은 'inventory-count' 검색 기준에 검색 패싯을 사용 설정하며 패싯 버킷은 [-inf, 0), [0, 10), [10, 20), [20, 30), [30, inf)입니다.

{
  name: "projects/$PROJECT_NUMBER/locations/$LOCATION_ID/corpora/$CORPUS_ID/searchConfigs/inventory-count"
  facet_property {
  mapped_fields: "inventory-count"
  display_name: "Inventory Count"
  result_size: 5
  bucket_type:FACET_BUCKET_TYPE_FIXED_RANGE
  fixed_range_bucket_spec {
    bucket_start {
      integer_value: 0
    }
    bucket_granularity {
      integer_value: 10
    }
    bucket_count: 5
    }
  }
}

다음 검색 구성은 DAY 세분화로 'film-date' 검색 기준에 검색 필터를 사용 설정합니다.

{
  name: "projects/$PROJECT_NUMBER/locations/$LOCATION_ID/corpora/$CORPUS_ID/searchConfigs/film-date"
  facet_property {
    mapped_fields: "film-date"
    display_name: "Film Date"
    result_size: 5
    bucket_type: FACET_BUCKET_TYPE_DATETIME
    datetime_bucket_spec {
      granularity: DAY
    }
  }
}

검색 상위어

검색 상위 용어는 검색어와 스마트 검색 문자열 주석이 일치하는 방식을 수정할 수 있습니다.