Datenspeicher

Datenspeicher-Tools verwenden Datenspeicher, um anhand Ihrer Daten Antworten auf Fragen von Endnutzern zu finden. Datenspeicher sind Sammlungen von Websites, Dokumenten oder Daten in Drittanbietersystemen, die auf Ihre Daten verweisen.

Wenn Sie dem Agenten eine Frage stellen, sucht er im angegebenen Quellinhalt nach einer Antwort und fasst die Ergebnisse in einer kohärenten Antwort zusammen. Außerdem werden Links zu den Quellen der Antwort bereitgestellt, damit Sie mehr erfahren können. Der KI-Agent kann bis zu fünf Antwort-Snippets für eine bestimmte Frage bereitstellen.

Datenspeicherquellen

Sie können verschiedene Quellen für Ihre Daten verwenden:

Datenspeicherquellen mit eingeschränktem Zugriff

Google bietet viele zusätzliche eigene und Drittanbieter-Datenspeicherquellen als Funktion mit eingeschränktem Zugriff an. Informationen zu verfügbaren Quellen und zum Anfordern des Zugriffs finden Sie unter Zusätzliche Datenspeicherquellen.

Websiteinhalte

Wenn Sie Websiteinhalte als Quelle hinzufügen, können Sie mehrere Websites hinzufügen und ausschließen. Wenn Sie eine Website angeben, können Sie einzelne Seiten oder * als Platzhalter für ein Muster verwenden. Das System verarbeitet alle HTML- und PDF-Inhalte.

Bestätigen Sie Ihre Domain, wenn Sie Websiteinhalte als Quelle verwenden.

Einschränkungen:

  • Dateien von öffentlichen URLs müssen vom Google-Suchindexer gecrawlt worden sein, damit sie im Suchindex vorhanden sind. Sie können dies mit der Google Search Console prüfen.
  • Es werden bis zu 200.000 Seiten indexiert. Wenn der Datenspeicher mehr Seiten enthält, schlägt die Indexierung an diesem Punkt fehl. Bereits indexierte Inhalte bleiben jedoch erhalten.

Daten importieren

Sie können Daten entweder aus BigQuery oder Cloud Storage importieren. Diese Daten können in Form von FAQ-Daten, unstrukturierten Daten, Daten mit Metadaten oder Daten ohne Metadaten vorliegen.

Folgende Optionen für den Datenimport sind verfügbar:

  • Daten hinzufügen/aktualisieren: Die angegebenen Dokumente werden dem Datenspeicher hinzugefügt. Wenn ein neues Dokument dieselbe ID wie ein vorhandenes Dokument hat, wird das alte Dokument durch das neue ersetzt.
  • Vorhandene Daten überschreiben:Alle vorhandenen Daten werden gelöscht und neue Daten werden hochgeladen. Diese Aktion kann nicht rückgängig gemacht werden.

FAQ-Datenspeicher

Datenspeicher können Antworten auf häufig gestellte Fragen enthalten. Wenn der Agent Nutzerfragen mit hoher Wahrscheinlichkeit einer hochgeladenen Frage zuordnet, gibt er die Antwort auf diese Frage unverändert zurück. Sie können für jedes Frage-Antwort-Paar, das der Agent anzeigt, einen Titel und eine URL angeben.

Laden Sie Daten im CSV-Format in den Datenspeicher hoch. Jede Datei muss eine Kopfzeile enthalten, die die Spalten beschreibt.

Beispiel:

"question","answer","title","url"
"Why is the sky blue?","The sky is blue because of Rayleigh scattering.","Rayleigh scattering","https://en.wikipedia.org/wiki/Rayleigh_scattering"
"What is the meaning of life?","42","",""

Sie können die Spalten title und url weglassen:

"answer","question"
"42","What is the meaning of life?"

Während des Uploadvorgangs können Sie einen Ordner auswählen, in dem jede Datei unabhängig von der Dateiendung als CSV-Datei verarbeitet wird.

Einschränkungen:

  • Ein zusätzliches Leerzeichen nach einem Komma verursacht einen Fehler.
  • Leere Zeilen (auch am Ende der Datei) verursachen einen Fehler.

Unstrukturierter Datenspeicher

Datenspeicher mit unstrukturierten Daten können Inhalte in den folgenden Formaten enthalten:

  • HTML
  • PDF
  • TXT
  • CSV

Sie können Dateien aus dem Cloud Storage-Bucket eines anderen Projekts importieren. Gewähren Sie dazu dem Importprozess expliziten Zugriff. Folgen Sie der Anleitung in der Fehlermeldung, die den Namen des Nutzers enthält, der Lesezugriff auf den Bucket benötigt, um den Import auszuführen.

Einschränkungen:

  • Die maximale Dateigröße beträgt 2,5 MB für textbasierte Formate und 100 MB für andere Formate.

Datenspeicher mit Metadaten

Sie können einen Titel und url als Metadaten angeben. Während eines Gesprächs kann der Agent diese Informationen bereitstellen, damit Sie schnell auf interne Webseiten verlinken können, die für den Google-Suchindexer nicht zugänglich sind.

Wenn Sie Inhalte mit Metadaten importieren möchten, müssen Sie eine oder mehrere JSON Lines-Dateien bereitstellen. Jede Zeile dieser Datei beschreibt ein Dokument. Sie laden die eigentlichen Dokumente nicht direkt hoch. URIs, die auf die Cloud Storage-Pfade verweisen, werden in der JSON Lines-Datei bereitgestellt.

Wenn Sie Ihre JSON Lines-Dateien einreichen möchten, geben Sie einen Cloud Storage-Ordner an, der diese Dateien enthält. Kopieren Sie keine anderen Dateien in diesen Ordner.

Feldbeschreibungen:

Feld Typ Beschreibung
id String Eindeutige Kennung des Dokuments.
content.mimeType String MIME-Typ des Dokuments. „application/pdf“ und „text/html“ werden unterstützt.
content.uri String URI für das Dokument in Cloud Storage.
structData String Einzeiliges JSON-Objekt mit optionalen title- und url-Feldern.

Beispiel:

{ "id": "d001", "content": {"mimeType": "application/pdf", "uri": "gs://example-import/unstructured/first_doc.pdf"}, "structData": {"title": "First Document", "url": "https://internal.example.com/documents/first_doc.pdf"} }
{ "id": "d002", "content": {"mimeType": "application/pdf", "uri": "gs://example-import/unstructured/second_doc.pdf"}, "structData": {"title": "Second Document", "url": "https://internal.example.com/documents/second_doc.pdf"} }
{ "id": "d003", "content": {"mimeType": "text/html", "uri": "gs://example-import/unstructured/mypage.html"}, "structData": {"title": "My Page", "url": "https://internal.example.com/mypage.html"} }

Datenspeicher ohne Metadaten

Dieser Inhalt hat keine Metadaten. Stattdessen geben Sie URI-Links zu den einzelnen Dokumenten an. Der Inhaltstyp wird durch die Dateiendung bestimmt.

Konfiguration für das Parsen und Aufteilen in Blöcke

Je nach Datenquelle können Sie die von der Agentensuche definierten Einstellungen für das Parsen und Aufteilen konfigurieren.

Cloud Storage für ein Datenspeicherdokument verwenden

Wenn Ihre Inhalte nicht öffentlich sind, empfehlen wir, sie in Cloud Storage zu speichern. Wenn Sie Datenspeicherdokumente erstellen, geben Sie die URLs für Ihre Cloud Storage-Objekte im folgenden Format an: gs://bucket-name/folder-name. Jedes Dokument im Ordner wird dem Datenspeicher hinzugefügt.

Beachten Sie beim Erstellen des Cloud Storage-Bucket Folgendes:

  • Wählen Sie das Projekt aus, das Sie für den Agenten verwenden.
  • Verwenden Sie die Standard Storage-Klasse.
  • Legen Sie den Bucket-Standort auf denselben Standort wie den Ihres KI-Agenten fest.

Erstellen Sie einen Bucket und laden Sie Dateien mithilfe der Cloud Storage-Kurzanleitung hoch.

Sprachen

Weitere Informationen zu unterstützten Sprachen finden Sie in der Spalte „Datenspeicher“ in der Sprachreferenz.

Für eine optimale Leistung sollten Sie Datenspeicher in einer einzigen Sprache erstellen.

Nachdem Sie einen Datenspeicher erstellt haben, können Sie optional die Sprache des Datenspeichers angeben. Wenn Sie die Sprache des Datenspeichers festlegen, können Sie den Datenspeicher mit einem Agenten verbinden, der für eine andere Sprache konfiguriert ist. Sie können beispielsweise einen französischen Datenspeicher erstellen, der mit einem englischen KI-Agenten verbunden ist.

Unterstützte Regionen

Informationen zu unterstützten Regionen finden Sie in der Regionsreferenz.

(Eingeschränkter Zugriff) Zusätzliche Datenspeicherquellen

Weitere Datenspeichertypen sind in der folgenden Tabelle aufgeführt. Sie sind als Funktionen mit Zugriffsbeschränkung verfügbar. Sie können das Formular für Zugriffsanfragen ausfüllen, um Zugriff anzufordern. Nach der Genehmigung werden diese Optionen angezeigt, wenn Sie einen Datenspeicher in Vertex AI Agent Builder erstellen.

Drittanbieter-Datenspeicherquellen

Datenspeicherquelle Beschreibung
Hinweise für Box Importieren Sie Daten aus der Box-Website Ihrer Organisation.
Confluence Cloud Importieren Sie Daten aus Ihrem Confluence Cloud-Arbeitsbereich.
Dropbox Importieren Sie Daten aus Ihrem Dropbox-Speicher.
EntraID Daten aus dem EntraID-System Ihrer Organisation importieren.
Jira Cloud Importieren Sie Daten aus Ihrem Jira-Aufgabenverwaltungssystem.
OneDrive Importieren Sie Daten aus dem OneDrive-Speicher Ihrer Organisation.
Microsoft Outlook Daten aus Microsoft Outlook importieren
Salesforce Daten aus Salesforce importieren
ServiceNow Daten aus ServiceNow importieren
SharePoint Importieren Sie Daten aus dem SharePoint-System Ihrer Organisation.
Slack Daten aus Slack importieren
Microsoft Teams Daten aus Microsoft Teams importieren.

Drittanbieter-Datenspeicher mit einem Connector einrichten

In diesem Abschnitt wird beschrieben, wie Sie einen Datenspeicher mit Drittanbieterdaten einrichten. Anleitungen für die einzelnen Drittanbieter-Datenquellen finden Sie in der Dokumentation zu Vertex AI Agent Builder.

Identitätsanbieter

Mit Identitätsanbietern können Sie Nutzer, Gruppen und die Authentifizierung verwalten. Wenn Sie einen Datenspeicher eines Drittanbieters einrichten, können Sie entweder einen Google Identity-Anbieter oder einen externen Identitätsanbieter verwenden.

Google Identity-Anbieter:

  • Nutzer des KI-Agenten melden sich mit ihren Google-Anmeldedaten an. Das ist eine beliebige @gmail.com-E-Mail-Adresse oder ein beliebiges Konto, das Google als Identitätsanbieter verwendet (z. B. Google Workspace). Dieser Schritt wird übersprungen, wenn Nutzer direkt über Google Cloud mit dem Agent sprechen, da die Google-Identität automatisch in das System integriert ist.
  • Sie können Google-Konten mithilfe von Identity and Access Management (IAM) Zugriff zuweisen.

Externer Identitätsanbieter:

  • Nutzer des KI-Agenten melden sich mit Anmeldedaten an, die nicht von Google stammen, z. B. mit einer Microsoft-E-Mail-Adresse.
  • Sie müssen einen Personalpool mitGoogle Cloud erstellen, der die Nicht-Google-Identitätsanbieter enthält. Anschließend können Sie mit IAM Zugriff auf den gesamten Pool oder auf einzelne Nutzer in diesem Pool gewähren.
  • Diese Methode kann nicht für Google Cloud -Projekte verwendet werden, die unter der Organisation @google.com eingerichtet wurden.

Connectors

Datenspeicher von Drittanbietern werden über einen Connector implementiert. Jeder Connector kann mehrere Datenspeicher enthalten, die als Entitäten im Dialogflow CX-System gespeichert werden.

  • Bevor Sie einen Datenspeicher erstellen, müssen Sie jede Region mit einem einzelnen Identitätsanbieter in Google Cloud > Agent Builder > Einstellungen einrichten. Alle Datenspeicher in dieser Region verwenden denselben Identitätsanbieter. Sie können entweder eine Google-Identität oder eine Drittanbieteridentität in einem Workforce-Pool auswählen. Dieselben Google-Anmeldedaten werden als andere Identität betrachtet, wenn sie sich in einem Workforce-Pool befinden. Beispielsweise gilt test@gmail.com als eine andere Identität als workforcePools/test-pool/subject/test@gmail.com.
    • Erstellen Sie einen Workforce-Pool (falls erforderlich).
    • Rufen Sie die Einstellungen im Agent Builder auf und wählen Sie entweder Google Identity oder Identität von Drittanbieter aus. Klicken Sie auf Speichern, um die Identität in der Region zu speichern.
    • Sie können jetzt einen Datenspeicher in der Region erstellen.
  • In jedem Datenspeicher werden ACL-Daten (Access Control List) mit jedem Dokument gespeichert. In diesem Eintrag wird erfasst, welche Nutzer oder Gruppen Lesezugriff auf welche Entitäten haben. Während der Laufzeit erhält ein Nutzer oder Gruppenmitglied nur dann Antworten vom Agenten, wenn die Antworten von Entitäten stammen, für die er Lesezugriff hat. Wenn ein Nutzer keinen Lesezugriff auf Entitäten im Datenspeicher hat, gibt der Agent eine leere Antwort zurück.
  • Da die Daten im Datenspeicher eine Kopie der Drittanbieterinstanz sind, müssen sie regelmäßig aktualisiert werden. Sie können die Aktualisierungsintervalle auf einer Zeitskala von Stunden oder Tagen konfigurieren.
  • Nachdem Sie den Datenspeicher konfiguriert und auf Erstellen geklickt haben, kann es bis zu einer Stunde dauern, bis der Datenspeicher in der Liste der Datenspeicher angezeigt wird.

Datenspeicher-Tracing

Diese Funktion besteht aus zwei Teilen:

  • Zeigt die internen Ausführungs-Tracings und Schrittlatenzen des Datenspeichers im Agent-Simulator an.
  • Exportiert die internen Ausführungs-Tracings und Schrittlatenzen des Datenspeichers in Cloud Logging und BigQuery.

Daten im Simulator ansehen

Wenn Sie Tracing- und Ausführungsdaten im Agentensimulator anzeigen möchten, maximieren Sie die Details zu einem Gesprächsbeitrag, indem Sie auf den Pfeil rechts neben der Antwort des KI-Agenten klicken.

Auf dem Tab Ausführung werden interne Ausführungs-Traces des Datenspeichers angezeigt, einschließlich der folgenden Elemente:

  • Ursprüngliche Nutzereingabe.
  • Abfrage, wie sie von der Datenspeicher-Engine umgeschrieben wurde.
  • Qualitätssignale aus Ausführungsschritten, einschließlich Status der Sicherheitsprüfung, Status der Stabilitätsprüfung, Ergebnis der Fundierungsprüfung und Status der Sicherheitsprüfung.
  • Such-Snippets aus der Datenspeichersuche.
  • Liste der unterstützenden Dokumente für Snippets.

Auf dem Tab Latenz wird ein Zeitdiagramm für verschiedene Ausführungsschritte des Datenspeichers angezeigt. Die Liste der Schritte variiert je nachdem, wie Sie den Datenspeicher und den Ausführungsablauf konfigurieren. Auf dem Tab können die folgenden Daten angezeigt werden:

  • FAQ-Abgleich: Führt einen FAQ-Abgleichsschritt aus.
  • Abfrageumschreibung: Schreibt die ursprüngliche Nutzerabfrage um.
  • Suchen: Führt eine Snippet-Suche durch.
  • Zusammenfassung: Fasst die Antwort zusammen.
  • Sicherheitsprüfungen:Führt Sicherheitsprüfungen durch.

Tracing-Daten an anderen Standorten ansehen

  • Wenn Sie den Konversations-Agenten mit Logging des Unterhaltungsverlaufs konfigurieren, können Sie das Datenspeicher-Tracing im Unterhaltungsverlauf aufrufen.
  • Wenn Sie den Konversations-Agenten mit Logging konfigurieren, können Sie Traces und Latenzen im Log-Explorer der Cloud ansehen.
  • Wenn Sie den Konversations-Agenten mit BigQuery-Export konfigurieren, können Sie Traces und Latenzen in einer exportierten BigQuery-Tabelle ansehen.

Nächste Schritte

Weitere Informationen zum Erstellen und Verwenden eines Datenspeichers mit einem Agenten finden Sie in der Dokumentation zu Datenspeichertools.

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