הערה: חבילת המסמכים הזו מיועדת למהדורות Standard,‏ Plus,‏ תשלום לפי שימוש ו-Frontline של Gemini Enterprise. לעיון במסמכי התיעוד של מהדורת Business, אפשר להיכנס אל מרכז העזרה של Gemini Enterprise – מהדורת Business.

‫Google משתמשת בטכנולוגיית AI כדי לתרגם תוכן לשפה המועדפת עליך. בתרגומים כאלו עשויות להיות שגיאות.

הגדרת השלמה אוטומטית

בדף הזה מתוארת התכונה הבסיסית של השלמה אוטומטית ב-Gemini Enterprise. ההשלמה האוטומטית יוצרת הצעות לשאילתות על סמך התווים הראשונים שהוזנו בשאילתה.

כברירת מחדל, ההשלמה האוטומטית של נתונים מובְנים ולא מובְנים יוצרת הצעות על סמך תוכן המסמכים במאגר הנתונים. אחרי ייבוא המסמכים, כברירת מחדל, ההשלמה האוטומטית לא מתחילה ליצור הצעות עד שיש מספיק נתונים איכותיים, בדרך כלל תוך כמה ימים. אם שולחים בקשות להשלמה אוטומטית דרך ה-API, ההשלמה האוטומטית יכולה ליצור הצעות שמבוססות על היסטוריית החיפושים או על אירועים של המשתמש.

מודל ההצעות לשאילתות קובע באיזה סוג של נתונים משתמשת ההשלמה האוטומטית כדי ליצור הצעות. יש ארבעה מודלים של הצעות לשאילתות:

מסמך מודל המסמכים יוצר הצעות על סמך מסמכים שהמשתמשים מייבאים.
שדות שניתן למלא. המודל של השדות שניתנים להשלמה מציע טקסט שנלקח ישירות משדות של נתונים מובְנים. רק השדות שמסומנים ב-completable משמשים להצעות של ההשלמה האוטומטית. המודל הזה זמין רק לנתונים מובְנים.
היסטוריית החיפושים ב-Google. מודל היסטוריית החיפושים יוצר הצעות מתוך ההיסטוריה של קריאות ל-API של SearchService.search. אל תשתמשו במודל הזה אם אין תנועה זמינה לשיטה servingConfigs.search.
אירוע משתמש. מודל האירועים של המשתמשים יוצר הצעות מאירועי חיפוש שיובאו על ידי המשתמש.

בקשות להשלמה אוטומטית נשלחות באמצעות השיטה dataStores.completeQuery.

בטבלה הבאה מוצגים סוגי המודלים של הצעות לשאילתות שזמינים לכל סוג נתונים.

מודל להצעות לשאילתות	מקור נתונים	נתוני אתר	נתונים מובְנים	נתונים לא מובְנים
מסמך	יובא על ידי המשתמש		✔* (ברירת מחדל)	✔ (ברירת מחדל)
שדות שאפשר למלא	יובא על ידי משתמש		✔
היסטוריית החיפושים	נאספים באופן אוטומטי	✔ (ברירת המחדל)	✔	✔
אירועים של משתמשים	מיובא על ידי המשתמש או נאסף באופן אוטומטי על ידי הווידג'ט	✔	✔	✔

‫* : סכימת המסמך חייבת להכיל את השדות title או description, או שצריכים להיות שדות שצוינו כמאפייני מפתח של title או description. עדכון סכימה של נתונים מובְנים

אם אתם לא רוצים להשתמש במודל ברירת המחדל לסוג הנתונים שלכם, אתם יכולים לציין מודל אחר כשאתם שולחים את בקשת ההשלמה האוטומטית. בקשות להשלמה אוטומטית נשלחות באמצעות שיטת dataStores.completeQuery. למידע נוסף, ראו הוראות ל-API: שליחת בקשה להשלמה אוטומטית כדי לבחור מודל אחר.

תכונות של השלמה אוטומטית

‫Gemini Enterprise תומך בתכונות ההשלמה האוטומטית הבאות, כדי להציג את החיזויים הכי מועילים במהלך החיפוש:

תכונה	תיאור	דוגמה או מידע נוסף
תיקון שגיאות הקלדה	לתקן שגיאות הקלדה.	`Milc` ← `Milk`.
הסרת מונחים לא בטוחים	מופעל על ידי החיפוש הבטוח של Google. להסיר שאילתות לא הולמות. התכונה נתמכת באנגלית (`en`), בצרפתית (`fr`), בגרמנית (`de`), באיטלקית (`it`), בפולנית (`pl`), בפורטוגזית (`pt`), ברוסית (`ru`), בספרדית (`es`) ובאוקראינית (`uk`).	טקסט פוגעני, כמו פורנוגרפיה, תכנים חושפניים, שפה גסה או אלימות.
מניעת הצגה של פרטים אישיים מזהים (PII) בסיסיים	‫Gemini Enterprise, שמופעל על ידי Sensitive Data Protection, עושה מאמץ סביר כדי למנוע הצגה של סוגים בסיסיים של פרטים אישיים מזהים (PII), כמו מספרי טלפון וכתובות אימייל.	אם יש כתובת אימייל `jeffersonloveshiking@gmail.com` במאגר הנתונים, ‫Gemini Enterprise לא יחזיר את כתובת האימייל כהצעה של ההשלמה האוטומטית אם המשתמש יקליד `jef` בשורת החיפוש. כדי להגן בצורה יסודית יותר מפני דליפות של מידע אישי, Google ממליצה להשתמש בפתרון למניעת אובדן נתונים (DLP) בנוסף לגלאים שמסופקים על ידי Gemini Enterprise. מידע נוסף זמין במאמר הגנה מפני דליפות של פרטים אישיים מזהים (PII).
רשימת חסימה	להסיר מונחים שמופיעים ברשימת החסימה.	מידע נוסף זמין במאמר שימוש ברשימת חסימה של השלמה אוטומטית.
ביטול כפילויות של מונחים	מבוסס על הבנה סמנטית מבוססת-AI. במונחים כמעט זהים, כל אחד מהמונחים מתאים, אבל רק המונח הפופולרי יותר מוצע.	המערכת מבצעת דה-דופליקציה של `Shoes for Women`, של `Womens Shoes` ושל `Womans Shoes`, ומציעה רק את הפופולרי ביותר מביניהם.
הצעות להתאמה מדויקת	לא זמין באזורים מרובים בארה"ב ובאיחוד האירופי. הגדרה אופציונלית. אם אין התאמות להשלמה אוטומטית של השאילתה כולה, הצע התאמות רק למילה האחרונה בשאילתה. לא זמין לחיפוש בתחום הבריאות.	מידע נוסף זמין במאמר הצעות להתאמה של סיומת.

הצעות להתאמה מדויקת

ההצעות להתאמה מדויקת נוצרות באמצעות התאמה מדויקת של הקידומת למילה האחרונה במחרוזת שאילתה.

לדוגמה, נניח שהשאילתה "שירים עם" נשלחת בבקשה להשלמה אוטומטית. אם ההתאמה לסיומת מופעלת, יכול להיות שההשלמה האוטומטית תגלה שאין התאמות לקידומת המלאה 'songs with he'. עם זאת, המילה האחרונה בשאילתה, "he", היא התאמה מדויקת לתחילית של "hello world" ו-"hello kitty". במקרה כזה, ההצעות שיוחזרו הן "שירים עם Hello World" ו "שירים עם הלו קיטי", כי אין הצעות עם התאמה מלאה.

אתם יכולים להשתמש בתכונה הזו כדי לצמצם את מספר התוצאות הריקות של ההצעות ולהגדיל את מגוון ההצעות. זה שימושי במיוחד במקרים שבהם מקורות הנתונים (מספר אירועי המשתמש, היסטוריית החיפושים והנושאים שמכוסים במסמכים) מוגבלים. עם זאת, הפעלת ההמלצות להתאמה לזנב עלולה להפחית את האיכות הכוללת של ההמלצות. מכיוון שהתאמה לסיומת מתאימה רק למילה האחרונה של הקידומת, יכול להיות שחלק מההצעות שיוחזרו לא יהיו הגיוניות. לדוגמה, שאילתה כמו "שירים עם" עשויה לקבל הצעה להשלמת זנב כמו "שירים עם מילים".

הצעות להתאמה לזנב מוחזרות רק אם:

הערך של include_tail_suggestions מוגדר ל-true בבקשת dataStores.completeQuery.
אין הצעות לשאילתה עם התאמה מלאה לתחילית.

הגנה מפני דליפות של פרטים אישיים מזהים (PII)

ההגדרה של פרטים אישיים מזהים היא רחבה, ויכול להיות שיהיה קשה לזהות אותם. לכן, Gemini Enterprise לא יכול להבטיח שההצעות של ההשלמה האוטומטית לא יכללו פרטים אישיים מזהים.

ב-Gemini Enterprise, שירות הבדיקה של Sensitive Data Protection מחפש וחוסם סוגים נפוצים של פרטים אישיים מזהים (PII) כדי שלא יופיעו בהצעות. עם זאת, אם מאגרי הנתונים שלכם מכילים פרטים אישיים מזהים (PII) או אם אתם משתמשים במודלים של הצעות לשאילתות של היסטוריית חיפושים או אירועים של משתמשים, כדאי לעיין במידע הבא ולבצע את הפעולות המתאימות:

אם סוגי הפרטים האישיים המזהים שאתם רוצים להגן עליהם הם די סטנדרטיים, כמו מספרי טלפון וכתובות אימייל, התחילו בבדיקה מקיפה של ההצעות של ההשלמה האוטומטית באפליקציה. Gemini Enterprise לא יכול להבטיח שפרטים אישיים מזהים לא יוחזרו בהצעות של ההשלמה האוטומטית.
אם במהלך בדיקת ההשלמה האוטומטית מתגלות דליפות של פרטים אישיים מזהים, או אם אתם כבר יודעים שיש לכם פרטים אישיים מזהים לא סטנדרטיים שצריך להגן עליהם (לדוגמה, מזהי משתמשים קנייניים), נסו לשנות את סף ההשלמה האוטומטית ואת הפרמטרים של הצגת התוכן. מידע נוסף זמין במאמר הפחתת הסיכון להחזרת הצעות שמכילות פרטים אישיים מזהים (PII).
אם שינוי הפרמטרים לא מספיק כדי למנוע דליפות של פרטים אישיים מזהים, אתם יכולים להטמיע פתרון DLP משלכם. התאמה אישית של פתרון ה-DLP לסוגים של פרטים אישיים מזהים שסביר להניח שיימצאו במאגרי הנתונים, באירועים של משתמשים או בשאילתות החיפוש של משתמשים. אתם יכולים להשתמש ב-Sensitive Data Protection או בשירות DLP של צד שלישי. אפשר לנסות את אחת מהגישות הבאות:
- לסנן פרטים אישיים מזהים (PII) לפני שאתם מייבאים את המסמכים ואירועי המשתמשים למאגרי הנתונים.
- לבדוק את ההצעות של ההשלמה האוטומטית לפני שהן מוצגות למשתמש בזמן הצגת המודעות, ולחסום את ההצעות שמכילות פרטים אישיים מזהים.
אם אתם משתמשים במודל של היסטוריית החיפושים או של אירועי המשתמשים, הוסיפו טקסט אינפורמטיבי בסרגל החיפוש, שמנחה את המשתמשים לא להזין פרטים אישיים מזהים בשאילתות החיפוש.
אם יש לכם שאלות או שאתם נתקלים בבעיות ספציפיות בחסימת פרטים אישיים מזהים, פנו ל-Customer Engineer‏ (CE) או לצוות התמיכה בחשבונות Google.

כדי להפעיל או להשבית את ההשלמה האוטומטית בווידג'ט:

המסוף

נכנסים לדף Gemini Enterprise במסוף Google Cloud .

Gemini Enterprise
לוחצים על שם האפליקציה שרוצים לערוך.
לוחצים על Configurations (הגדרות).
לוחצים על הכרטיסייה ממשק משתמש.
כדי להפעיל או להשבית את ההצעות של ההשלמה האוטומטית בווידג'ט, מעבירים את המתג הצגת הצעות של השלמה אוטומטית למצב הרצוי. אחרי שמפעילים את ההשלמה האוטומטית, ההצעות יתחילו להופיע תוך יום או יומיים.

עדכון הגדרות ההשלמה האוטומטית

כדי להגדיר את ההגדרות של ההשלמה האוטומטית בממשק המשתמש, פועלים לפי השלבים הבאים:

המסוף

נכנסים לדף Gemini Enterprise במסוף Google Cloud .

‫Gemini Enterprise
לוחצים על שם האפליקציה שרוצים לערוך.
לוחצים על Configurations (הגדרות).
לוחצים על הכרטיסייה השלמה אוטומטית.
מזינים או בוחרים ערכים חדשים להגדרות ההשלמה האוטומטית שרוצים לעדכן:
- מספר ההצעות המקסימלי: מספר ההצעות המקסימלי להשלמה אוטומטית שאפשר להציע לשאילתה.
- אורך מינימלי להפעלה: מספר התווים המינימלי שצריך להקליד כדי שיוצגו הצעות של ההשלמה האוטומטית.
- סדר ההתאמה: המיקום במחרוזת השאילתה שבו ההשלמה האוטומטית יכולה להתחיל להתאים את ההצעות שלה.
- מודל הצעות לשאילתות: מודל ההצעות לשאילתות שמשמש ליצירת ההצעות שאוחזרו. אפשר לשנות את זה ב-dataStores.completeQuery באמצעות הפרמטר queryModel.
- הפעלת השלמה אוטומטית: כברירת מחדל, ההשלמה האוטומטית לא מתחילה להציג הצעות עד שיש לה מספיק נתונים איכותיים, בדרך כלל תוך כמה ימים. אם רוצים לשנות את ברירת המחדל הזו ולהתחיל לקבל הצעות של ההשלמה האוטומטית מוקדם יותר, בוחרים באפשרות עכשיו.
  
  גם אם בוחרים באפשרות עכשיו, יכול לעבור יום עד שההצעות ייווצרו, ועדיין חלק מההצעות של ההשלמה האוטומטית יהיו חסרות או באיכות נמוכה עד שיהיו מספיק נתונים טובים.
- רשימת ישויות שנחסמו: ייבוא של רשימת ישויות שנחסמו כקובץ JSON בקטגוריה של Cloud Storage. למידע נוסף על המפרטים והמגבלות של רשימת החסימה, קראו את המאמר שימוש ברשימת חסימה של השלמה אוטומטית.
לוחצים על שמירה ופרסום. השינויים ייכנסו לתוקף תוך כמה דקות במנועים שבהם ההשלמה האוטומטית כבר הופעלה.

הפחתת הסיכון להצגת הצעות שמכילות פרטים אישיים מזהים (PII)

למשתמשי הקצה יש פרטים אישיים מזהים מכל הסוגים, כמו רישיונות נהיגה ומספרי טלפון, שהם אמורים לשמור על פרטיותם. אבל משתמשים שמחפשים תוצאות שספציפיות להם עשויים להקליד את הפרטים האישיים המזהים (PII) האלה בסרגל החיפוש.

אם אתם משתמשים במודל של היסטוריית חיפושים או של אירועים שקשורים למשתמש, ויש סיכוי שהמשתמשים יקלידו פרטים אישיים מזהים בסרגל החיפוש, אתם יכולים לצמצם את דליפת הפרטים האישיים המזהים על ידי שינוי הפרמטרים הבאים:

‫queryFrequencyThreshold: לפני ששאילתה יכולה להופיע כהצעה להשלמה אוטומטית, היא צריכה להיות מוזנת מספר הפעמים הזה.
‫numUniqueUsersThreshold: כדי ששאילתה תוצג כהצעה להשלמה אוטומטית, היא צריכה להיות מוזנת על ידי מספר המשתמשים הייחודיים הזה. הערך של השדה userPseudoId באירוע המשתמש מסוג חיפוש קובע אם המשתמש ייחודי.

תרחיש לדוגמה

לדוגמה, נניח שלמשתמשים יש מספרי חשבונות שצריך לשמור בסודיות.

אם משתמשים במודל ההצעות של היסטוריית החיפושים או של אירועי המשתמשים, מספרי החשבונות האלה, יחד עם כל שאר המונחים שמשתמשי הקצה מחפשים, משמשים ליצירת הצעות. לכן, אם מספר החשבון של משתמש א' (YZ-46789A) הוזן שוב ושוב בשורת החיפוש, ולמשתמש ב' יש מספר חשבון YZ-42345B, כשמשתמש ב' יקליד YZ-4 בשורת החיפוש, ההצעה של ההשלמה האוטומטית שתופיע עשויה להיות מספר החשבון של משתמש א'.

כדי להקטין את הסיכוי לדליפה כזו, האדמין של Gemini Enterprise מחליט:

מגדילים את הערך של הפרמטר queryFrequencyThreshold ל-30. במקרה כזה, לא סביר שמספר חשבון אחד יוזן כל כך הרבה פעמים. עם זאת, שאילתות חיפוש פופולריות יוזנו לפחות בתדירות הזו.
מגדילים את הערך של הפרמטר numUniqueUsersThreshold ל-6. האדמין חושב שלא סביר שאותו מספר חשבון הוזן בשורת החיפוש בשישה אירועי חיפוש, שכל אחד מהם משויך ל-userPseudoId אחר.

התהליך

יש שני פרמטרים של סף להשלמה אוטומטית. הפרמטרים האלה לא זמינים במסוף Google Cloud , אבל אפשר להגדיר אותם באמצעות קריאה ל-API בארכיטקטורת REST ל-method‏ updateCompletionConfig.

כדי להגדיר את ערכי הסף להשלמה האוטומטית, פועלים לפי השלבים הבאים. כל שלב הוא אופציונלי, בהתאם לפרמטר שרוצים לשנות.

REST

מעדכנים את השדה CompletionConfig.queryFrequencyThreshold:

curl -X PATCH \
  -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-Goog-User-Project: PROJECT_ID" \
  https://discoveryengine.googleapis.com/v1alpha/projects/PROJECT_ID/locations/global/collections/default_collection/dataStores/DATA_STORE_ID/completionConfig?updateMask=queryFrequencyThreshold \
  -d '{
    "name": "projects/PROJECT_ID/locations/global/collections/default_collection/dataStores/DATA_STORE_ID/completionConfig",
    "queryFrequencyThreshold": QUERY_FREQUENCY_THRESHOLD
  }'

מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:

‫PROJECT_ID: המספר או המזהה של הפרויקט ב- Google Cloud .
‫DATA_STORE_ID: המזהה של מאגר הנתונים שמשויך לאפליקציה.

‫QUERY_FREQUENCY_THRESHOLD: ערך מספרי שלם שמציין את מספר הפעמים המינימלי שצריך להזין שאילתת חיפוש לפני שהיא יכולה להיות מוצגת כהצעה של ההשלמה האוטומטית. הספירה מסוכמת על פני חלון זמן מתמשך של חודשים. ערך ברירת המחדל הוא 8.

דוגמה לפקודה ולתוצאה

curl -X PATCH \
  -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
  -H "Content-Type: application/json" \$ curl -X PATCH \
  -H "X-Goog-User-Project: my-project-123" \t-access-token)" \
  https://discoveryengine.googleapis.com/v1alpha/projects/my-project-123/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/completionConfig?updateMask=queryFrequencyThreshold \
  -d '{
  "name": "projects/my-project-123/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/completionConfig",
  "queryFrequencyThreshold": 30
  }'
  
{
  "name": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/completionConfig",
  "matchingOrder": "exact-prefix",
  "maxSuggestions": 20,
  "minPrefixLength": 1,
  "queryModel": "automatic",
  "enableMode": "AUTOMATIC",
  "queryFrequencyThreshold": 30
}

מעדכנים את השדה CompletionConfig.numUniqueUsersThreshold:

curl -X PATCH \
  -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-Goog-User-Project: PROJECT_ID" \
  https://discoveryengine.googleapis.com/v1alpha/projects/PROJECT_ID/locations/global/collections/default_collection/dataStores/DATA_STORE_ID/completionConfig?updateMask=numUniqueUsersThreshold \
  -d '{
    "name": "projects/PROJECT_ID/locations/global/collections/default_collection/dataStores/DATA_STORE_ID/completionConfig",
    "numUniqueUsersThreshold": UNIQUE_USERS
  }'

במקום UNIQUE_USERS צריך להזין ערך של מספר שלם שמייצג את המספר המינימלי של משתמשים ייחודיים שצריכים להזין שאילתת חיפוש מסוימת לפני שהיא תוצג כהצעה להשלמה אוטומטית. הספירה מסוכמת על פני חלון זמן מתגלגל של כמה חודשים. ערך ברירת המחדל הוא 3.

דוגמה לפקודה ולתוצאה

curl -X PATCH \
  -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-Goog-User-Project: my-project-123" \
  https://discoveryengine.googleapis.com/v1alpha/projects/my-project-123/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/completionConfig?updateMask=numUniqueUsersThreshold \
  -d '{
  "name": "projects/my-project-123/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/completionConfig",
    "numUniqueUsersThreshold": 6
  }'
  
{
"name": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/completionConfig",
  "matchingOrder": "exact-prefix",
  "maxSuggestions": 20,
  "minPrefixLength": 1,
  "queryModel": "automatic",
  "enableMode": "AUTOMATIC",
  "numUniqueUsersThreshold": 6,
  "queryFrequencyThreshold": 30
}

עדכון של הערות בשדות שניתן להשלים בסכימה

כדי להפעיל השלמה אוטומטית לשדות בסכימת נתונים מובנים, פועלים לפי השלבים הבאים:

המסוף

נכנסים לדף Gemini Enterprise במסוף Google Cloud .

‫Gemini Enterprise
לוחצים על שם האפליקציה שרוצים לערוך. הוא חייב להשתמש בנתונים מובְנים.
לוחצים על נתונים.
לוחצים על הכרטיסייה Schema.
לוחצים על Edit כדי לבחור את שדות הסכימה שרוצים לסמן בתור completable.
לוחצים על שמירה כדי לשמור את הגדרות השדות המעודכנות. ההצעות האלה נוצרות ומוחזרות תוך יום בערך.

שליחת בקשות להשלמה אוטומטית

בדוגמאות הבאות אפשר לראות איך לשלוח בקשות להשלמה אוטומטית.

REST

כדי לשלוח בקשה להשלמה אוטומטית באמצעות ה-API, פועלים לפי השלבים הבאים:

מאתרים את מזהה מאגר הנתונים. אם כבר יש לכם מזהה של מאגר נתונים, אפשר לדלג לשלב הבא.
1. במסוף Google Cloud , עוברים לדף Gemini Enterprise ובתפריט הניווט לוחצים על מאגרי נתונים.
  
  כניסה לדף Data Stores
2. לוחצים על השם של מאגר הנתונים.
3. בדף Data של מאגר הנתונים, מאתרים את המזהה של מאגר הנתונים.
מבצעים קריאה ל-method‏ dataStores.completeQuery.
```
curl -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
"https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/global/collections/default_collection/dataStores/DATA_STORE_ID:completeQuery?query=QUERY_STRING"
```
מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:
- ‫PROJECT_ID: המספר או המזהה של הפרויקט ב- Google Cloud .
- ‫DATA_STORE_ID: המזהה של מאגר הנתונים שמשויך לאפליקציה.
- QUERY_STRING: הקלט של ההשלמה האוטומטית שמשמש לאחזור ההצעות.

שליחת בקשת השלמה אוטומטית למודל אחר

כדי לשלוח בקשה להשלמה אוטומטית עם מודל אחר של הצעות לשאילתות, פועלים לפי השלבים הבאים:

מאתרים את מזהה מאגר הנתונים. אם כבר יש לכם מזהה של מאגר נתונים, אפשר לדלג לשלב הבא.
1. במסוף Google Cloud , נכנסים לדף Gemini Enterprise ובתפריט הניווט לוחצים על מאגרי נתונים.
  
  כניסה לדף Data Stores
2. לוחצים על השם של מאגר הנתונים.
3. בדף Data של מאגר הנתונים, מאתרים את המזהה של מאגר הנתונים.
מבצעים קריאה ל-method‏ dataStores.completeQuery.
```
curl -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
"https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/global/collections/default_collection/dataStores/DATA_STORE_ID:completeQuery?query=QUERY_STRING&query_model=QUERY_SUGGESTIONS_MODEL"
```
מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:
- ‫PROJECT_ID: המספר או המזהה של הפרויקט ב- Google Cloud .
- ‫DATA_STORE_ID: המזהה הייחודי של מאגר הנתונים שמשויך לאפליקציה.
- ‫QUERY_STRING: הקלט של ההשלמה האוטומטית שמשמש לאחזור הצעות.
- ‫QUERY_SUGGESTIONS_MODEL: המודל של ההצעות לשאילתות שבו משתמשים בבקשה: document,‏ document-completable,‏ search-history או user-event. לנתונים רפואיים, צריך להשתמש ב-healthcare-default.

C#

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי הוראות ההגדרה של C# במדריך למתחילים של Gemini Enterprise באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של Gemini Enterprise C# API.

כדי לבצע אימות ב-Gemini Enterprise, צריך להגדיר את Application Default Credentials. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.

using Google.Cloud.DiscoveryEngine.V1;

public sealed partial class GeneratedCompletionServiceClientSnippets
{
    /// <summary>Snippet for CompleteQuery</summary>
    /// <remarks>
    /// This snippet has been automatically generated and should be regarded as a code template only.
    /// It will require modifications to work:
    /// - It may require correct/in-range values for request initialization.
    /// - It may require specifying regional endpoints when creating the service client as shown in
    ///   https://cloud.google.com/dotnet/docs/reference/help/client-configuration#endpoint.
    /// </remarks>
    public void CompleteQueryRequestObject()
    {
        // Create client
        CompletionServiceClient completionServiceClient = CompletionServiceClient.Create();
        // Initialize request argument(s)
        CompleteQueryRequest request = new CompleteQueryRequest
        {
            DataStoreAsDataStoreName = DataStoreName.FromProjectLocationDataStore("[PROJECT]", "[LOCATION]", "[DATA_STORE]"),
            Query = "",
            QueryModel = "",
            UserPseudoId = "",
            IncludeTailSuggestions = false,
        };
        // Make the request
        CompleteQueryResponse response = completionServiceClient.CompleteQuery(request);
    }
}

Go

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי הוראות ההגדרה של Go במדריך למתחילים של Gemini Enterprise באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של Gemini Enterprise Go API.


//go:build examples

package main

import (
	"context"

	discoveryengine "cloud.google.com/go/discoveryengine/apiv1"
	discoveryenginepb "cloud.google.com/go/discoveryengine/apiv1/discoveryenginepb"
)

func main() {
	ctx := context.Background()
	// This snippet has been automatically generated and should be regarded as a code template only.
	// It will require modifications to work:
	// - It may require correct/in-range values for request initialization.
	// - It may require specifying regional endpoints when creating the service client as shown in:
	//   https://pkg.go.dev/cloud.google.com/go#hdr-Client_Options
	c, err := discoveryengine.NewCompletionClient(ctx)
	if err != nil {
		// TODO: Handle error.
	}
	defer c.Close()

	req := &discoveryenginepb.CompleteQueryRequest{
		// TODO: Fill request struct fields.
		// See https://pkg.go.dev/cloud.google.com/go/discoveryengine/apiv1/discoveryenginepb#CompleteQueryRequest.
	}
	resp, err := c.CompleteQuery(ctx, req)
	if err != nil {
		// TODO: Handle error.
	}
	// TODO: Use resp.
	_ = resp
}

Java

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי הוראות ההגדרה של Java במדריך למתחילים של Gemini Enterprise באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של Gemini Enterprise Java API.

כדי לבצע אימות ב-Gemini Enterprise, צריך להגדיר את Application Default Credentials. למידע נוסף, ראו הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.

import com.google.cloud.discoveryengine.v1.CompleteQueryRequest;
import com.google.cloud.discoveryengine.v1.CompleteQueryResponse;
import com.google.cloud.discoveryengine.v1.CompletionServiceClient;
import com.google.cloud.discoveryengine.v1.DataStoreName;

public class SyncCompleteQuery {

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    syncCompleteQuery();
  }

  public static void syncCompleteQuery() throws Exception {
    // This snippet has been automatically generated and should be regarded as a code template only.
    // It will require modifications to work:
    // - It may require correct/in-range values for request initialization.
    // - It may require specifying regional endpoints when creating the service client as shown in
    // https://cloud.google.com/java/docs/setup#configure_endpoints_for_the_client_library
    try (CompletionServiceClient completionServiceClient = CompletionServiceClient.create()) {
      CompleteQueryRequest request =
          CompleteQueryRequest.newBuilder()
              .setDataStore(
                  DataStoreName.ofProjectLocationDataStoreName(
                          "[PROJECT]", "[LOCATION]", "[DATA_STORE]")
                      .toString())
              .setQuery("query107944136")
              .setQueryModel("queryModel-184930495")
              .setUserPseudoId("userPseudoId-1155274652")
              .setIncludeTailSuggestions(true)
              .build();
      CompleteQueryResponse response = completionServiceClient.completeQuery(request);
    }
  }
}

Node.js

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי הוראות ההגדרה של Node.js במדריך למתחילים של Gemini Enterprise באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של Gemini Enterprise Node.js API.

כדי לבצע אימות ב-Gemini Enterprise, צריך להגדיר את Application Default Credentials. למידע נוסף, ראו הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.

/**
 * This snippet has been automatically generated and should be regarded as a code template only.
 * It will require modifications to work.
 * It may require correct/in-range values for request initialization.
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.
 */
/**
 *  Required. The parent data store resource name for which the completion is
 *  performed, such as
 *  `projects/* /locations/global/collections/default_collection/dataStores/default_data_store`.
 */
// const dataStore = 'abc123'
/**
 *  Required. The typeahead input used to fetch suggestions. Maximum length is
 *  128 characters.
 */
// const query = 'abc123'
/**
 *  Specifies the autocomplete data model. This overrides any model specified
 *  in the Configuration > Autocomplete section of the Cloud console. Currently
 *  supported values:
 *  * `document` - Using suggestions generated from user-imported documents.
 *  * `search-history` - Using suggestions generated from the past history of
 *  SearchService.Search google.cloud.discoveryengine.v1.SearchService.Search 
 *  API calls. Do not use it when there is no traffic for Search API.
 *  * `user-event` - Using suggestions generated from user-imported search
 *  events.
 *  * `document-completable` - Using suggestions taken directly from
 *  user-imported document fields marked as completable.
 *  Default values:
 *  * `document` is the default model for regular dataStores.
 *  * `search-history` is the default model for site search dataStores.
 */
// const queryModel = 'abc123'
/**
 *  A unique identifier for tracking visitors. For example, this could be
 *  implemented with an HTTP cookie, which should be able to uniquely identify
 *  a visitor on a single device. This unique identifier should not change if
 *  the visitor logs in or out of the website.
 *  This field should NOT have a fixed value such as `unknown_visitor`.
 *  This should be the same identifier as
 *  UserEvent.user_pseudo_id google.cloud.discoveryengine.v1.UserEvent.user_pseudo_id 
 *  and
 *  SearchRequest.user_pseudo_id google.cloud.discoveryengine.v1.SearchRequest.user_pseudo_id.
 *  The field must be a UTF-8 encoded string with a length limit of 128
 *  characters. Otherwise, an `INVALID_ARGUMENT` error is returned.
 */
// const userPseudoId = 'abc123'
/**
 *  Indicates if tail suggestions should be returned if there are no
 *  suggestions that match the full query. Even if set to true, if there are
 *  suggestions that match the full query, those are returned and no
 *  tail suggestions are returned.
 */
// const includeTailSuggestions = true

// Imports the Discoveryengine library
const {CompletionServiceClient} = require('@google-cloud/discoveryengine').v1;

// Instantiates a client
const discoveryengineClient = new CompletionServiceClient();

async function callCompleteQuery() {
  // Construct request
  const request = {
    dataStore,
    query,
  };

  // Run request
  const response = await discoveryengineClient.completeQuery(request);
  console.log(response);
}

callCompleteQuery();

Python

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי הוראות ההגדרה של Python במדריך למתחילים של Gemini Enterprise באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של Gemini Enterprise Python API.

# This snippet has been automatically generated and should be regarded as a
# code template only.
# It will require modifications to work:
# - It may require correct/in-range values for request initialization.
# - It may require specifying regional endpoints when creating the service
#   client as shown in:
#   https://googleapis.dev/python/google-api-core/latest/client_options.html
from google.cloud import discoveryengine_v1


def sample_complete_query():
    # Create a client
    client = discoveryengine_v1.CompletionServiceClient()

    # Initialize request argument(s)
    request = discoveryengine_v1.CompleteQueryRequest(
        data_store="data_store_value",
        query="query_value",
    )

    # Make the request
    response = client.complete_query(request=request)

    # Handle the response
    print(response)

Ruby

לפני שמנסים את הדוגמה הזו, צריך לפעול לפי הוראות ההגדרה של Ruby במדריך למתחילים של Gemini Enterprise באמצעות ספריות לקוח. מידע נוסף מופיע במאמרי העזרה של Gemini Enterprise Ruby API.

כדי לבצע אימות ב-Gemini Enterprise, צריך להגדיר את Application Default Credentials. למידע נוסף, ראו הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.

require "google/cloud/discovery_engine/v1"

##
# Snippet for the complete_query call in the CompletionService service
#
# This snippet has been automatically generated and should be regarded as a code
# template only. It will require modifications to work:
# - It may require correct/in-range values for request initialization.
# - It may require specifying regional endpoints when creating the service
# client as shown in https://cloud.google.com/ruby/docs/reference.
#
# This is an auto-generated example demonstrating basic usage of
# Google::Cloud::DiscoveryEngine::V1::CompletionService::Client#complete_query.
#
def complete_query
  # Create a client object. The client can be reused for multiple calls.
  client = Google::Cloud::DiscoveryEngine::V1::CompletionService::Client.new

  # Create a request. To set request fields, pass in keyword arguments.
  request = Google::Cloud::DiscoveryEngine::V1::CompleteQueryRequest.new

  # Call the complete_query method.
  result = client.complete_query request

  # The returned object is of type Google::Cloud::DiscoveryEngine::V1::CompleteQueryResponse.
  p result
end

שימוש ברשימת חסימה של השלמה אוטומטית

אתם יכולים להשתמש ברשימת חסימה כדי למנוע ממונחים ספציפיים להופיע כהצעות של ההשלמה האוטומטית.

לדוגמה, נניח שיש חברת תרופות. אם תרופה מסוימת כבר לא מאושרת על ידי ה-FDA אבל היא מוזכרת במסמכים במאגר הנתונים, יכול להיות שהם ירצו למנוע מהתרופה הזו להופיע כשאילתה מוצעת. החברה יכולה להוסיף את שם התרופה לרשימת ישויות שנחסמו כדי למנוע את ההצעה שלה.

המגבלות הבאות חלות:

רשימת ישויות שנחסמו אחת לכל מאגר נתונים
העלאה של רשימת ישויות חסומות מחליפה את רשימת הישויות החסומות הקיימת במאגר הנתונים הזה
עד 1,000 מונחים בכל רשימת ישויות שנחסמו
המונחים לא תלויי-רישיות
אחרי שמייבאים רשימת חסימה, לוקח יום או יומיים עד שהיא נכנסת לתוקף.

כל רשומה ברשימת החסימה מורכבת מblockPhrase ומmatchOperator:

‫blockPhrase: מזינים מחרוזת בתור המונח ברשימת החסימה. המונחים לא תלויי אותיות רישיות (case-sensitive).
‫matchOperator: הערכים הקבילים:
- EXACT_MATCH: מונעת הצגה של התאמה מדויקת של המונח ברשימת החסימה כהצעה לשאילתה.
- ‫CONTAINS: מונעת את ההצגה של כל הצעה שמכילה את המונח מרשימת החסימה.

הנה דוגמה לרשימת ישויות שנחסמו עם ארבע רשומות:

{
    "entries": [
        {"blockPhrase":"Oranges","matchOperator":"CONTAINS"},
        {"blockPhrase":"bAd apples","matchOperator":"EXACT_MATCH"},
        {"blockPhrase":"Cool as A Cucumber","matchOperator":"EXACT_MATCH"},
        {"blockPhrase":"cherry pick","matchOperator":"CONTAINS"}
    ]
}

לפני שמייבאים רשימת חסימה, צריך לוודא שאמצעי בקרת הגישה הנדרשים מוגדרים לגישה לכלי העריכה של Discovery Engine.

אפשר לייבא רשימות חסימה מנתוני JSON מקומיים או מ-Cloud Storage. כדי להסיר רשימת ישויות שנחסמו ממאגר נתונים, צריך למחוק באופן סופי את רשימת ישויות שנחסמו.

ייבוא רשימת ישויות שנחסמו מנתוני JSON מקומיים

כדי לייבא רשימת ישויות שנחסמו מקובץ JSON מקומי שמכיל את רשימת הישויות שנחסמו שלכם:

יוצרים את רשימת הישויות שנחסמו בקובץ JSON מקומי בפורמט הבא. חשוב לוודא שכל ערך ברשימת ישויות שנחסמו מופיע בשורה חדשה בלי מעברי שורה.

{
    "inlineSource": {
        "entries": [
            { "blockPhrase":"TERM_1","matchOperator":"MATCH_OPERATOR_1" },
            { "blockPhrase":"TERM_2","matchOperator":"MATCH_OPERATOR_2" }
        ]
    }
}

שולחים בקשת POST ל-method‏ suggestionDenyListEntries:import ומציינים את השם של קובץ ה-JSON.
```
curl -X POST \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
    --data @DENYLIST_FILE \
  "https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/global/dataStores/DATA_STORE_ID/suggestionDenyListEntries:import"
```
מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:
- ‫DENYLIST_FILE: הנתיב המקומי של קובץ ה-JSON שמכיל את רשימת הישויות שנחסמו.
- ‫PROJECT_ID: המספר או המזהה של הפרויקט ב- Google Cloud .
- ‫DATA_STORE_ID: המזהה של מאגר הנתונים שמשויך לאפליקציה.

אחרי שמייבאים את רשימת ההחרגות, לוקח יום או יומיים עד שההצעות מתחילות לעבור סינון.

ייבוא רשימת חסימה מ-Cloud Storage

כדי לייבא רשימת ישויות שנחסמו מקובץ JSON ב-Cloud Storage, מבצעים את הפעולות הבאות:

יוצרים את רשימת הישויות שנחסמו בקובץ JSON בפורמט הבא ומייבאים אותה לקטגוריה של Cloud Storage. מוודאים שכל רשומה ברשימת ישויות שנחסמו נמצאת בשורה חדשה בלי מעברי שורה.
```
{ "blockPhrase":"TERM_1","matchOperator":"MATCH_OPERATOR_1" }
{ "blockPhrase":"TERM_2","matchOperator":"MATCH_OPERATOR_2" }
```
יוצרים קובץ JSON מקומי שמכיל את האובייקט gcsSource. משתמשים בזה כדי להצביע על המיקום של קובץ רשימת ישויות שנחסמו בקטגוריה של Cloud Storage.
```
{
    "gcsSource": {
        "inputUris": [ "DENYLIST_STORAGE_LOCATION" ]
    }
}
```
מחליפים את DENYLIST_STORAGE_LOCATION במיקום של רשימת החסימה ב-Cloud Storage. אפשר להזין רק URI אחד. צריך להזין את ה-URI בפורמט הבא: gs://BUCKET/FILE_PATH.
שולחים בקשת POST ל-method‏ suggestionDenyListEntries:import, כולל האובייקט gcsSource.
```
curl -X POST \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
    --data @GCS_SOURCE_FILE \
   "https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/global/dataStores/DATA_STORE_ID/suggestionDenyListEntries:import"
```
מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:
- ‫GCS_SOURCE_FILE: הנתיב המקומי של הקובץ שמכיל את אובייקט gcsSource שמפנה לרשימת החסימה.
- ‫PROJECT_ID: המספר או המזהה של הפרויקט ב- Google Cloud .
- ‫DATA_STORE_ID: המזהה של מאגר הנתונים שמשויך לאפליקציה.

אחרי שמייבאים את הרשימה החסומה, עובר יום או יומיים עד שהמערכת מתחילה לסנן את ההצעות.

מחיקה של רשימת ישויות שנחסמו

כדי למחוק באופן סופי רשימת ישויות שנחסמו ממאגר הנתונים:

שולחים בקשת POST ל-method‏ suggestionDenyListEntries:purge.
```
curl -X POST \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
   "https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/global/dataStores/DATA_STORE_ID/suggestionDenyListEntries:purge"
```
מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:
- ‫PROJECT_ID: המספר או המזהה של הפרויקט ב- Google Cloud .
- ‫DATA_STORE_ID: המזהה של מאגר הנתונים שמשויך לאפליקציה.

שימוש ברשימה מיובאת של הצעות להשלמה אוטומטית

אתם יכולים לספק רשימה משלכם של הצעות של ההשלמה האוטומטית, במקום להשתמש בהצעות של ההשלמה האוטומטית שנוצרות ממודל נתונים של השלמה אוטומטית.

נרמול טקסט. הטקסט של ההצעה מופיע באותיות קטנות, מנורמל לפי Unicode, הרווחים הפנימיים בו מצומצמים, הגרשיים המסולסלים (U+2018, ‏ U+2019) מקופלים לגרש ASCII‏ (U+0027), ותווי המירכאות הכפולות המוטמעים והנקודות בסוף הוסרו.
סינון לפי אורך. הצעות שקצרות משלושה תווים או ארוכות מ-125 תווים נמחקות.
ביטול כפילויות באמצעות צבירת ציונים. אם שתי הצעות מיובאות או יותר עוברות נורמליזציה לאותו טקסט (לדוגמה, "Pixel 10 Pro Moonstone" ו-"Pixel 10 Pro moonstone", או "jobseeker’s allowance" עם גרש מסולסל ו-"jobseeker's allowance" עם גרש ASCII), הן ימוזגו להצעה אחת שהניקוד שלה הוא סכום הניקוד של ההצעות המקוריות. אם אתם רוצים שהניקוד של ההצעה יישמר כמו שהוא, שלחו כל הצעה נפרדת פעם אחת בלבד.
סינון פרטים אישיים מזהים. הצעות שמזוהות כמכילות פרטים אישיים מזהים מסוננות.
סינון לפי רשימת חסימה. הצעות שתואמות לביטויים ברשימת ההצעות החסומות של מאגר הנתונים מסוננות.

SafeSearch לא חל על הצעות מיובאות. באחריותכם לוודא שההצעות המיובאות מתאימות למשתמשים שלכם.

ברוב האפליקציות, שימוש בהצעות שנוצרו מאחד ממודלי הנתונים של ההשלמה האוטומטית מניב תוצאות טובות יותר. עם זאת, יכולים להיות מקרים נדירים שבהם ההצעות של המודל לא מתאימות לצרכים שלכם, ורשימה נפרדת של הצעות תספק למשתמשים חוויית השלמה אוטומטית טובה יותר.

לדוגמה, חנות ספרים אינטרנטית קטנה מייבאת את רשימת שמות הספרים שלה כהצעות של ההשלמה האוטומטית. כשלקוח מתחיל להקליד בשורת החיפוש, ההצעה של ההשלמה האוטומטית תמיד תהיה כותר מספר מהרשימה המיובאת. כשרשימת הספרים משתנה, חנות הספרים מוחקת את הרשימה הנוכחית ומייבאת את הרשימה החדשה. קטע מהרשימה יכול להיראות כך:

{"suggestion": "Wuthering Heights", "globalScore": "0.52" },
{"suggestion": "The Time Machine", "globalScore": "0.26" },
{"suggestion": "Nicholas Nickleby", "globalScore": "0.38" },
{"suggestion": "A Little Princess", "globalScore": "0.71" },
{"suggestion": "The Scarlet Letter", "globalScore": "0.32" }

הערך globalScore הוא מספר בשיטת נקודה צפה בטווח [0, 1] שמשמש לדירוג ההצעה. אפשר גם להשתמש בציון frequency, שהוא מספר שלם שגדול מ-1. הציון frequency משמש לדירוג ההצעות כש-globalScore לא זמין (מוגדר כ-null).

לפני שמתחילים

כדי לייבא הצעות של ההשלמה האוטומטית, צריך את התפקיד אדמין ב-Discovery Engine ב-IAM, שכולל את ההרשאה discoveryengine.completionSuggestions.import.

מידע נוסף זמין במאמר תפקידים והרשאות ב-IAM.

הגדרה וייבוא של הצעות של ההשלמה האוטומטית

כדי להגדיר ולייבא רשימה של הצעות של ההשלמה האוטומטית מ-BigQuery, פועלים לפי השלבים הבאים:

יוצרים רשימת הצעות וטוענים אותה לטבלה ב-BigQuery.

צריך לספק לפחות כל הצעה כמחרוזת וגם ניקוד גלובלי או תדירות.

צריך להשתמש בסכימת הטבלה הבאה לרשימת ההצעות:

[
  {
    "description": "The suggestion text",
    "mode": "REQUIRED",
    "name": "suggestion",
    "type": "STRING"
  },
  {
    "description": "Global score of this suggestion. Control how this suggestion would be scored and ranked. Set global score or frequency; not both.",
    "mode": "NULLABLE",
    "name": "globalScore",
    "type": "FLOAT"
  },
  {
    "description": "Frequency of this suggestion. Used to rank suggestions when the global score is not available.",
    "mode": "NULLABLE",
    "name": "frequency",
    "type": "INTEGER"
  }
]

במאמרי העזרה של BigQuery מוסבר איך ליצור טבלה ב-BigQuery ולטעון את הטבלה עם רשימת ההצעות של ההשלמה האוטומטית.

מייבאים את הרשימה מ-BigQuery.

שולחים בקשת POST ל-method‏ completionSuggestions:import, כולל האובייקט bigquerySource.

curl -X POST \
 -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
 -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
 -H "X-Goog-User-Project: PROJECT_ID" \
 "https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/global/dataStores/DATA_STORE_ID/completionSuggestions:import" \
 -d '{
      "bigquery_source": {"project_id": "PROJECT_ID_SOURCE", "dataset_id": "DATASET_ID", "table_id": "TABLE_ID"}
 }'

מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:

‫PROJECT_ID: המספר או המזהה של הפרויקט ב- Google Cloud .
‫DATA_STORE_ID: המזהה של מאגר הנתונים.
‫PROJECT_ID_SOURCE: הפרויקט שמכיל את מערך הנתונים שרוצים לייבא.
‫DATASET_ID: מזהה מערך הנתונים של רשימת ההצעות שרוצים לייבא
‫TABLE_ID: מזהה הטבלה של רשימת ההצעות שרוצים לייבא

דוגמה לפקודה ולתוצאה

curl -X POST \
 -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
 -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
 -H "X-Goog-User-Project: my-project-123" \
 "https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/my-project-123/locations/global/dataStores/my-data-store/completionSuggestions:import" \
 -d '{
"bigquery_source": {"project_id": "my-project-123", "dataset_id": "autocomplete", "table_id": "import_suggestion2"}
}'
    
{
  "name": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/operations/import-completion-suggestion-7659310803143180509",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.discoveryengine.v1.ImportCompletionSuggestionsMetadata"
  }
}

אופציונלי: שימו לב לערך name שמוחזר, ופעלו לפי ההוראות במאמר קבלת פרטים על פעולה ממושכת כדי לראות מתי פעולת הייבוא הושלמה.
אם לא הפעלתם את ההשלמה האוטומטית באפליקציה, בצעו את ההליך עדכון הגדרות ההשלמה האוטומטית. חשוב לוודא שהאפשרות הפעלת השלמה אוטומטית מוגדרת לערך עכשיו.
צריך להמתין כמה ימים עד שההוספה לאינדקס תסתיים וההצעות המיובאות יהיו זמינות.

שליחת בקשה להשלמה אוטומטית

כדי לשלוח בקשה להשלמה אוטומטית שמחזירה הצעה מיובאת במקום הצעה ממודל של השלמה אוטומטית:

פועלים לפי ההליך לשליחת בקשת השלמה אוטומטית למודל אחר ומגדירים את QUERY_SUGGESTIONS_MODEL לערך imported-suggestion.

דוגמה לפקודה ולתוצאה

curl -X GET \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "X-Goog-User-Project: my-project-123" \
    "https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/my-project-123/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store:completeQuery?query=t&query_model=imported-suggestion"
    
Response:
{
  "querySuggestions": [
    {
      "suggestion": "The Time Machine"
    },
    {
      "suggestion": "The Scarlet Letter"
    }
  ]
}

מחיקת הרשימה של ההצעות המיובאות של ההשלמה האוטומטית

לפני שמייבאים רשימה חדשה של הצעות להשלמה אוטומטית, צריך להסיר את הרשימה הקיימת.

כדי למחוק רשימה קיימת של הצעות של ההשלמה האוטומטית:

שולחים בקשת POST ל-method‏ completionSuggestions:purge.

curl -X POST \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
   "https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/global/dataStores/DATA_STORE_ID/completionSuggestions:purge"

מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:

‫PROJECT_ID: המספר או המזהה של הפרויקט ב- Google Cloud .
‫DATA_STORE_ID: המזהה של מאגר הנתונים שמשויך לאפליקציה.

דוגמה לפקודה ולתוצאה

curl -X POST \
 -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
 -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
 -H "X-Goog-User-Project: my-project-123" \
 "https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/my-project-123/locations/global/dataStores/my-data-store/completionSuggestions:purge"
    
{
  "name": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/operations/purge-customer-imported_suggestions-3197526711414652502",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.discoveryengine.v1.PurgeCompletionSuggestionsMetadata",
    "createTime": "2024-06-27T17:07:09.551726728Z",
    "updateTime": "2024-06-27T17:07:09.551726728Z"
  }
}

אופציונלי: רושמים את הערך name שמוחזר ופועלים לפי ההוראות במאמר קבלת פרטים על פעולה ממושכת כדי לראות מתי פעולת ההסרה הושלמה.

מודל מתקדם של נתוני מסמכים

‫Gemini Enterprise מספק מודל נתונים מתקדם להשלמה אוטומטית. מודל הנתונים הזה יוצר הצעות איכותיות להשלמה אוטומטית על סמך המסמכים שאתם מייבאים, באמצעות מודלים גדולים של שפה (LLM) של Google.

התכונה הזו היא ניסיונית. אם אתם רוצים להשתמש בתכונה הזו, פנו ל Google Cloud צוות ניהול החשבון שלכם ובקשו להוסיף אתכם לרשימת ההיתרים.

מודל הנתונים המתקדם של מסמכים לא זמין בחיפוש מידע על שירותי בריאות או באזורים גיאוגרפיים מרובים בארה"ב ובאיחוד האירופי.

הגדרת השלמה אוטומטית קל לארגן דפים בעזרת אוספים אפשר לשמור ולסווג תוכן על סמך ההעדפות שלך.

תכונות של השלמה אוטומטית

הצעות להתאמה מדויקת

הגנה מפני דליפות של פרטים אישיים מזהים (PII)

הפעלה או השבתה של ההשלמה האוטומטית בווידג'ט

המסוף

עדכון הגדרות ההשלמה האוטומטית

המסוף

הפחתת הסיכון להצגת הצעות שמכילות פרטים אישיים מזהים (PII)

תרחיש לדוגמה

התהליך

REST

דוגמה לפקודה ולתוצאה

דוגמה לפקודה ולתוצאה

עדכון של הערות בשדות שניתן להשלים בסכימה

המסוף

שליחת בקשות להשלמה אוטומטית

REST

שליחת בקשת השלמה אוטומטית למודל אחר

C#

Go

Java

Node.js

Python

Ruby

שימוש ברשימת חסימה של השלמה אוטומטית

ייבוא רשימת ישויות שנחסמו מנתוני JSON מקומיים

ייבוא רשימת חסימה מ-Cloud Storage

מחיקה של רשימת ישויות שנחסמו

שימוש ברשימה מיובאת של הצעות להשלמה אוטומטית

לפני שמתחילים

הגדרה וייבוא של הצעות של ההשלמה האוטומטית

דוגמה לפקודה ולתוצאה

שליחת בקשה להשלמה אוטומטית

דוגמה לפקודה ולתוצאה

מחיקת הרשימה של ההצעות המיובאות של ההשלמה האוטומטית

דוגמה לפקודה ולתוצאה

מודל מתקדם של נתוני מסמכים

הגדרת השלמה אוטומטית