Filtrer les recherches par pertinence au niveau du document (ancienne version)

Important : Gemini Enterprise récupère les résultats de recherche de l’assistant à l’aide de StreamAssist. Nous vous recommandons d'utiliser StreamAssist plutôt que la recherche et la réponse. Pour en savoir plus, consultez Obtenir des résultats de recherche à l'aide de StreamAssist.

Remarque : Cette fonctionnalité est une offre en version bêta soumise aux conditions des offres avant disponibilité générale des Conditions spécifiques du service GCP. Les fonctionnalités et produits pré-DG sont susceptibles de présenter une compatibilité limitée, et les modifications apportées à ces fonctionnalités ou produits peuvent ne pas être compatibles avec d'autres versions pré-DG. Pour en savoir plus, consultez les descriptions des étapes de lancement. En outre, en utilisant cette fonctionnalité, vous acceptez les Conditions d'utilisation de la version bêta de Generative AI ("Conditions d'utilisation bêta"). Pour cette fonctionnalité, vous pouvez traiter les données à caractère personnel comme indiqué dans l' avenant relatif au traitement des données dans le cloud, sous réserve des restrictions et obligations applicables dans le contrat (tel que défini dans les Conditions d'aperçu).

Lorsque vous effectuez une recherche dans votre application Gemini Enterprise, vous pouvez appliquer un seuil de pertinence afin que seuls les documents qui répondent à ce seuil soient renvoyés comme résultats. Cette page explique comment spécifier un seuil de pertinence afin de réduire le nombre de documents renvoyés dans les requêtes.

À propos du filtrage par pertinence au niveau du document

Chaque document renvoyé par une requête de recherche reçoit un niveau de pertinence, qui indique la pertinence du document renvoyé par rapport à la requête. Lorsque vous effectuez une requête via un appel d'API, vous pouvez définir un seuil de pertinence. La définition d'un seuil de pertinence élevé peut réduire le nombre de documents renvoyés par une requête.

Par exemple, si vous constatez que la recherche renvoie trop de documents dont la pertinence est insuffisante pour vos utilisateurs, définissez le seuil de pertinence sur "Élevé" pour limiter les résultats aux plus pertinents. Si le paramètre "Élevé" est trop restrictif, essayez le paramètre "Moyen".

**Remarque** : Cette fonctionnalité de filtrage de la pertinence au niveau du document est différente et moins précise que le score de pertinence du document qui peut être renvoyé pour les résultats de recherche.

Types de données et applications compatibles avec le filtre de pertinence au niveau du document

Le filtre de pertinence au niveau du document peut être appliqué aux datastores contenant les types de données suivants :

• Données de site Web avec indexation avancée de site Web
• Données non structurées personnalisées
• Données structurées personnalisées

Le filtre de pertinence au niveau du document ne fonctionne pas pour les datastores avec indexation de base de site Web, les données multimédias ni les données de santé.

De plus, le filtre de pertinence au niveau du document ne peut pas être utilisé avec les applications de recherche combinée. Les applications de recherche combinée sont des applications connectées à plusieurs datastores.

Autres types de filtres

Le filtre de pertinence au niveau du document n'est pas le seul moyen de filtrer les données renvoyées par les requêtes. Vous pouvez également utiliser des expressions de filtre pour filtrer les résultats en fonction des métadonnées (dans les datastores de données non structurées avec métadonnées) et des valeurs de champ (dans les datastores de données structurées).

Pour en savoir plus, consultez Filtrer la recherche avec des métadonnées.

Si vous utilisez à la fois une expression de filtre et le filtre de pertinence au niveau du document, l'expression de filtre est appliquée en premier aux résultats, puis le filtre de pertinence au niveau du document.

Avant de commencer

Assurez-vous d'avoir créé une application et data store, et d'avoir ingéré des données dans votre data store. Pour en savoir plus, consultez Créer une application propriétaire. Consultez également Types de données et applications compatibles avec le filtre de pertinence au niveau du document.

Rechercher et filtrer les résultats par pertinence au niveau du document

Pour filtrer par pertinence, procédez comme suit :

Remarque : Vous pouvez effectuer une recherche dans une application à l'aide de la engines.servingConfigs.search méthode, et dans un data store à l'aide de la dataStores.servingConfigs.search méthode. Pour la procédure suivante, Google vous recommande d'effectuer une recherche à l'aide de la méthode engines.servingConfigs.search.

1. Recherchez l'ID de votre application. Si vous disposez déjà de l'ID de votre application, passez à l'étape suivante.

   1. Dans la Google Cloud console, accédez à la Gemini Enterprise page.

      Accédez à "Applications".

   2. Sur la page Applications, recherchez le nom de votre application et obtenez son ID dans la colonne ID.

2. Pour filtrer la recherche par pertinence au niveau du document, utilisez le relevanceThreshold champ avec la engines.servingConfigs.search méthode.

   Terme clé : Dans Gemini Enterprise, le terme application peut être utilisé de manière interchangeable avec le terme moteur dans le contexte des API. Un moteur Gemini Enterprise est un moteur de recherche générique dans lequel le champ app_type est défini sur 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"
   }'
   

   Remplacez les éléments suivants :

   • PROJECT_ID : par l'ID du projet.
   • APP_ID : par l'ID de l'application que vous souhaitez interroger.
   • QUERY : par le texte de la requête à rechercher.
   • RELEVANCE_THRESHOLD : par l'une des valeurs suivantes : HIGH, MEDIUM, LOW, LOWEST.

   Exemple de commande et résultat

   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": {}
   }
   

   Ici, le seuil de pertinence est défini sur "Élevé". Par conséquent, seuls les résultats les plus pertinents sont renvoyés. Dans cet exemple, un seul document a été jugé très pertinent.

3. Testez plusieurs requêtes avec différents seuils pour déterminer les meilleurs paramètres de seuil pour vos données et votre application.