Filtrar búsquedas por relevancia a nivel del documento (heredado)

Importante: Gemini Enterprise recupera los resultados de la búsqueda del asistente con StreamAssist. Te recomendamos que uses StreamAssist en lugar de Search and Answer. Para obtener más información, consulta Cómo obtener resultados de la búsqueda con StreamAssist.

Nota: Esta función es una Versión preliminar que está sujeta a las "Condiciones de la oferta de la fase previa a la DG" de las Condiciones específicas del servicio de GCP. La asistencia de los productos y las características de la fase previa a la DG puede ser limitada, y es posible que los cambios en estos productos y características no sean compatibles con otras versiones de la fase previa a la DG. Para obtener más información, consulta las descripciones de la etapa de lanzamiento. Además, al usar esta función aceptas los Términos y Condiciones de la versión preliminar de IA generativa ("Términos de la versión preliminar"). Para usar esta función, puedes procesar datos personales según está descrito en el Anexo de Tratamiento de Datos de Cloud, sujeto a las restricciones y obligaciones aplicables en el Acuerdo (como se define en los Términos de la versión preliminar).

Cuando realizas búsquedas en tu app de Gemini Enterprise, puedes aplicar un umbral de relevancia para que solo se muestren como resultados los documentos que cumplan con este umbral. En esta página, se explica cómo especificar un umbral de relevancia para reducir la cantidad de documentos que se muestran en las consultas.

Acerca del filtrado por relevancia a nivel de documento

A cada documento que muestra una consulta de búsqueda se le asigna un nivel de relevancia, que indica la relevancia del documento mostrado para la consulta. Cuando realizas una consulta a través de una llamada a la API, puedes establecer un umbral de relevancia. Si estableces un umbral de relevancia alto, puedes reducir la cantidad de documentos que muestra una consulta.

Por ejemplo, si descubres que la búsqueda muestra demasiados documentos con una relevancia insuficiente para tus usuarios, establece el umbral de relevancia en alto para limitar los resultados solo a aquellos que sean más relevantes. Si la configuración alta es demasiado restrictiva, prueba con la configuración media.

Nota: Esta función de filtrado de relevancia a nivel de documento es diferente y menos precisa que la puntuación de relevancia del documento que se puede mostrar para los resultados de la búsqueda.

Tipos de datos y apps compatibles con el filtro de relevancia a nivel de documento

El filtro de relevancia a nivel de documento se puede aplicar a los almacenes de datos con los siguientes tipos de datos:

• Datos de sitios web con indexación avanzada de sitios web
• Datos no estructurados personalizados
• Datos estructurados personalizados

El filtro de relevancia a nivel de documento no funciona para los almacenes de datos con indexación básica de sitios web, datos de contenido multimedia o datos de atención médica.

Además, el filtro de relevancia a nivel de documento no se puede usar con apps de búsqueda combinada. Las apps de búsqueda combinada son apps que están conectadas a varios almacenes de datos.

Otros tipos de filtros

El filtro de relevancia a nivel de documento no es la única forma de filtrar los datos que muestran las consultas. También puedes usar expresiones de filtro para filtrar los resultados según los metadatos (en datos no estructurados con almacenes de datos de metadatos) y los valores de los campos (en almacenes de datos estructurados).

Para obtener información, consulta Cómo filtrar la búsqueda con metadatos.

Si usas una expresión de filtro y el filtro de relevancia a nivel de documento, primero se aplica la expresión de filtro a los resultados y, luego, se aplica el filtro de relevancia a nivel de documento.

Antes de comenzar

Asegúrate de haber creado una app y un almacén de datos, y de haber incorporado datos en tu almacén de datos. Para obtener más información, consulta Cómo crear una app propia. Consulta también Tipos de datos y apps compatibles con el filtro de relevancia a nivel de documento.

Cómo buscar y filtrar resultados por relevancia a nivel de documento

Para filtrar por relevancia, sigue estos pasos:

Nota: Puedes realizar búsquedas en una app con el método engines.servingConfigs.search y en un almacén de datos con el método dataStores.servingConfigs.search. Para el siguiente procedimiento, Google recomienda realizar búsquedas con el método engines.servingConfigs.search.

1. Busca el ID de tu app. Si ya tienes el ID de tu app, ve al siguiente paso.

   1. En la Google Cloud consola de, ve a la página Gemini Enterprise.

      Ve a Apps.

   2. En la página Apps, busca el nombre de tu app y obtén su ID de la columna ID.

2. Para filtrar la búsqueda por relevancia a nivel de documento, usa el relevanceThreshold campo con el engines.servingConfigs.search método.

   Término clave: En Gemini Enterprise, el término app se puede usar indistintamente con el término motor en el contexto de las APIs. Un motor de Gemini Enterprise es un motor de búsqueda genérico en el que el campo app_type se establece en APP_TYPE_INTRANET.

   curl -X POST -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
   -H "Content-Type: application/json" \
   "https://discoveryengine.googleapis.com/v1alpha/projects/PROJECT_ID/locations/global/collections/default_collection/engines/APP_ID/servingConfigs/default_search:search" \
   -d '{
    "servingConfig": "projects/PROJECT_ID/locations/global/collections/default_collection/engines/APP_ID/servingConfigs/default_search",
   "query": "QUERY",
   "relevanceThreshold": "RELEVANCE_THRESHOLD"
   }'
   

   Reemplaza lo siguiente:

   • PROJECT_ID: el ID de tu proyecto.
   • APP_ID: el ID de la app que deseas consultar.
   • QUERY: el texto de la consulta que se buscará.
   • RELEVANCE_THRESHOLD: una de las siguientes opciones: HIGH, MEDIUM, LOW o LOWEST.

   Ejemplo de comando y resultado

   curl -X POST -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)"
   -H "Content-Type: application/json" \
   "https://discoveryengine.googleapis.com/v1alpha/projects/my-project-123/locations/global/collections/default_collection/engines/my-search-app/servingConfigs/default_search:search" \
   -d '{
   "servingConfig": "projects/my-project-123/locations/global/collections/default_collection/engines/my-search-app/servingConfigs/default_search",
   "query": "What is the check grounding API",
   "relevanceThreshold": "HIGH"
   }'
   
   {
   "results": [
   {
     "id": "a082e70352c073a4443502477255bd2a",
     "document": {
       "name": "projects/123456/locations/global/collections/default_collection/dataStores/my-data-store/branches/0/documents/a082e70352c073a4443502477255bd2a",
       "id": "a082e70352c073a4443502477255bd2a",
       "derivedStructData": {
         "displayLink": "cloud.google.com",
         "link": "https://cloud.google.com/example/docs/check-grounding",
         "htmlTitle": "Check grounding | Example | Google Cloud",
         "title": "Check grounding | Example | Google Cloud"
       }
     }
   }
   ],
   "totalSize": 1,
   "attributionToken": "f_B-CgwIidzwswYQyue15gESJDY2N2M1NmJkLTAwMDAtMjk3Ni1iMGI4LTg4M2QyNGZmNTZhOCIHR0VORVJJQypAjr6dFavEii3b7Ygt3o-aIoCymiLC8J4Vo4CXIra3jC3Usp0V24-aIt7tiC3n7YgtrsSKLeTtiC2DspoixsvzFw",
   "guidedSearchResult": {},
   "summary": {}
   }
   

   Aquí, el umbral de relevancia se establece en alto, por lo que solo se muestran los resultados más relevantes. En este ejemplo, se determinó que solo un documento era muy relevante.

3. Prueba varias consultas con diferentes umbrales para determinar la mejor configuración de umbral para tus datos y tu aplicación.