Vorbereitung
Informationen zum Aufnehmen von Beispieldokumenten in Document AI Warehouse finden Sie in der Kurzanleitung.
Suche mit generativer KI
Bei der Suche mit generativer KI werden die k wichtigsten Dokumente abgerufen, die für die Suchanfrage (mit Schlüsselwörtern oder in natürlicher Sprache) am relevantesten sind. Es werden präzise Antworten aus einer Reihe von von Kunden hochgeladenen Dokumenten zurückgegeben und Suchergebnisse nach Relevanz sortiert.
Der Aufrufer der Suchanfrage bestimmt den Wert von k, indem er ihn im Feld qaSizeLimit angibt. Large Language Models bestimmen die Relevanz zwischen der Suchanfrage und den Dokumenten.
Welche Daten werden durchsucht?
- Der plain_text des Dokuments.
- Wenn Sie ein Document AI-Objekt importieren, verwenden Sie den eingebetteten cloud_ai_document.text.
Filtern, Paginierung, Histogramme, benutzerdefinierte Synonyme, Dokumentebene und detaillierte Zugriffssteuerung werden nicht unterstützt.
Suchanfrage aufrufen
Um den Suchdienst aufzurufen, müssen Sie eine Suchanfrage verwenden, die so definiert ist:
{
"documentQuery": {
object (DocumentQuery)
},
"qaSizeLimit": integer
}
Das Feld parent muss im folgenden Format ausgefüllt werden:
/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION
Das Feld qaSizeLimit ist für die GenAI-Suche erforderlich.
Antwort auf eine Suchanfrage
Die Suchantwort wird so definiert:
{
"matchingDocuments": [
{
object (MatchingDocument)
}
],
"metadata": {
object (ResponseMetadata)
}
}
Dokumentabfrage
Das Feld document_query ist so definiert:
{
"query": string,
"isNlQuery": boolean
}
Das Feld query ist für die Suchanfragewörter des anfragenden Nutzers vorgesehen. Dabei kann es sich entweder um Keywords oder um Fragen in natürlicher Sprache handeln. Normalerweise stammen sie aus dem Suchfeld in der Benutzeroberfläche. Das Feld isNlQuery muss für die GenAI-Suche auf „true“ gesetzt werden.
Übereinstimmendes Dokument
Ein entsprechendes Dokument sieht so aus:
{
"document": {
object (Document)
},
"searchTextSnippet": string,
"qaResult": {
object (QAResult)
}
}
Das Feld SearchTextSnippet enthält einen Ausschnitt, der die Anfrage des Nutzers in natürlicher Sprache beantwortet. Es sind keine HTML-Tags für Fettschrift vorhanden und Hervorhebungen im Antwort-Snippet finden Sie in QAResult.highlights. Hinweis: Vollständige Referenz für Matching Document.
Suchergebnis der generativen KI
Das sind Informationen zu Suchergebnissen, die auf generativer KI basieren.
{
"highlights": {
object(Highlight)
}
"confidence_score": float
}
Markieren
Dies ist ein Textbereich im Suchtext-Snippet, der einen hervorgehobenen Abschnitt darstellt, z. B. Antwortkontext oder einen sehr relevanten Satz.
{
"start_index": integer
"end_index": integer
}
Fragen und Antworten aus einer Reihe von Dokumenten
Wenn Sie eine Antwort mit generativer KI generieren möchten, müssen Sie eine Suchanfrage mit documentNameFilter verwenden, die so definiert ist:
{
"documentQuery": {
"query": "QUERY",
"isNlQuery": "true",
"documentNameFilter" : [
"projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/documents/DOCUMENT_ID_1",
"projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/documents/DOCUMENT_ID_2",
]
},
"qaSizeLimit": integer
}
Fügen Sie documentQuery keine anderen Filter hinzu, da diese noch nicht funktionieren.
Wenn eine Antwort in den angegebenen Dokumenten gefunden werden kann, wird sie im Feld questionAnswer gespeichert.
{
"document": {
object (Document)
},
questionAnswer: "QUESTION_ANSWER",
}