始める前に
サンプル ドキュメントを Document AI Warehouse に取り込むには、クイック スタートガイドをご覧ください。
生成 AI 検索
生成 AI 検索は、(キーワードまたは自然言語の)検索クエリに最も関連性の高い上位 k 個のドキュメントを取得します。お客様がアップロードしたドキュメントの本文からピンポイントの回答を返し、検索結果を関連性で並べ替えます。
検索リクエストの呼び出し元は、qaSizeLimit フィールドで k を指定して決定します。大規模言語モデルは、検索クエリとドキュメントの関連性を判断します。
検索対象となるデータ
- ドキュメントの plain_text。
- Document AI オブジェクトをインポートする場合は、埋め込みの cloud_ai_document.text を使用します。
フィルタリング、ページネーション、ヒストグラム、カスタム シノニム、ドキュメント レベル、きめ細かいアクセス制御はサポートされていません。
検索リクエスト呼び出しを行う
検索サービスを呼び出すには、次のように定義された検索リクエストを使用する必要があります。
{
"documentQuery": {
object (DocumentQuery)
},
"qaSizeLimit": integer
}
parent フィールドは、次の形式で入力する必要があります。
/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION
生成 AI 検索には qaSizeLimit フィールドが必要です。
検索リクエストへのレスポンス
検索レスポンスは次のように定義されます。
{
"matchingDocuments": [
{
object (MatchingDocument)
}
],
"metadata": {
object (ResponseMetadata)
}
}
ドキュメント クエリ
document_query フィールドは次のように定義されます。
{
"query": string,
"isNlQuery": boolean
}
query フィールドは、リクエスト ユーザーの検索クエリの単語用です。キーワードまたは自然言語の質問のいずれかになります。通常、これらは UI の検索フィールドから取得されます。生成 AI 検索では、isNlQuery フィールドを true に設定する必要があります。
一致するドキュメント
一致するドキュメントは次のようになります。
{
"document": {
object (Document)
},
"searchTextSnippet": string,
"qaResult": {
object (QAResult)
}
}
SearchTextSnippet フィールドには、ユーザーの自然言語のクエリに対する回答を含むスニペットが含まれます。HTML の太字タグは含まれず、回答スニペットのハイライトは QAResult.highlights にあります。注: 一致するドキュメントの完全なリファレンス。
生成 AI の検索結果
これは生成 AI の検索結果の情報です。
{
"highlights": {
object(Highlight)
}
"confidence_score": float
}
ハイライト
これは、回答のコンテキストや関連性の高い文など、ハイライト表示されたセクションを表す検索テキスト スニペット内のテキスト スパンです。
{
"start_index": integer
"end_index": integer
}
一連のドキュメントからの質問と回答
生成 AI を使用して回答を生成するには、次のように定義された documentNameFilter を含む検索リクエストを使用する必要があります。
{
"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
}
他のフィルタはまだ機能しないため、documentQuery に他のフィルタを追加しないでください。
指定されたドキュメントのセット内に回答が見つかった場合、回答は questionAnswer フィールドに保存されます。
{
"document": {
object (Document)
},
questionAnswer: "QUESTION_ANSWER",
}
次のステップ
GenAI クイックスタート ガイドに進んで、Document AI ウェアハウスで GenAI を理解して実行します。
生成 AI での検索を管理する方法については、生成 AI 検索ガイドをご覧ください。