Antes de começar
Para ingerir documentos de amostra no warehouse da Document AI, consulte o guia de início rápido.
Pesquisa com IA generativa
A pesquisa de IA generativa recupera os k documentos mais relevantes para a consulta de pesquisa (palavra-chave ou linguagem natural). Ele retorna respostas precisas de um conjunto de documentos enviados pelos clientes, classificando os resultados da pesquisa por relevância.
O autor da chamada de solicitação de pesquisa decide o k especificando-o no campo qaSizeLimit. Os modelos de linguagem grande determinam a relevância entre a consulta de pesquisa e os documentos.
Quais dados são pesquisados?
- O plain_text do documento.
- Se você estiver importando um objeto da Document AI, use o cloud_ai_document.text incorporado.
Não há suporte para filtragem, paginação, histograma, sinônimos personalizados, nível de documento e controle de acesso refinado.
Fazer uma chamada de solicitação de pesquisa
Para chamar o serviço de pesquisa, use uma solicitação de pesquisa, que é definida da seguinte maneira:
{
"documentQuery": {
object (DocumentQuery)
},
"qaSizeLimit": integer
}
O campo parent precisa ser preenchido com o formato:
/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION
O campo qaSizeLimit é obrigatório para a pesquisa de IA generativa.
Resposta a uma solicitação de pesquisa
A resposta da pesquisa é definida da seguinte maneira:
{
"matchingDocuments": [
{
object (MatchingDocument)
}
],
"metadata": {
object (ResponseMetadata)
}
}
Consulta de documento
O campo document_query é definido da seguinte maneira:
{
"query": string,
"isNlQuery": boolean
}
O campo query é para as palavras da consulta de pesquisa do usuário solicitante, que podem ser palavras-chave ou perguntas em linguagem natural. Normalmente, eles vêm do campo de pesquisa na UI. O campo isNlQuery precisa ser definido como "true" para a pesquisa de IA generativa.
Documento correspondente
Um documento correspondente tem esta aparência:
{
"document": {
object (Document)
},
"searchTextSnippet": string,
"qaResult": {
object (QAResult)
}
}
O campo SearchTextSnippet contém um snippet que responde à consulta em linguagem natural do usuário. Não haverá tags HTML em negrito, e os destaques no snippet de resposta podem ser encontrados em QAResult.highlights. Observação: referência completa para Documento correspondente.
Resultado da pesquisa de IA generativa
Estas são informações de resultados da pesquisa da IA generativa.
{
"highlights": {
object(Highlight)
}
"confidence_score": float
}
Destaque
É um trecho de texto no snippet de texto da pesquisa que representa uma seção destacada, como o contexto da resposta ou uma frase altamente relevante.
{
"start_index": integer
"end_index": integer
}
Perguntas e respostas de um conjunto de documentos
Para gerar uma resposta usando a IA generativa, você precisa usar uma solicitação de pesquisa com documentNameFilter, que é definida da seguinte maneira:
{
"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
}
Evite adicionar outros filtros a documentQuery porque eles ainda não estão funcionando.
Se uma resposta for encontrada no conjunto de documentos fornecido, ela será armazenada no campo questionAnswer.
{
"document": {
object (Document)
},
questionAnswer: "QUESTION_ANSWER",
}
Próximas etapas
Acesse o guia de início rápido da IA generativa para entender e executar a IA generativa no Document AI Warehouse.
Acesse o guia de pesquisa de IA generativa para saber como gerenciar pesquisas na IA generativa.