Filtrar pesquisas por relevância no nível do documento (legado)

Importante: o Gemini Enterprise recupera os resultados da pesquisa do assistente usando o StreamAssist. Recomendamos usar o StreamAssist em vez da pesquisa e resposta. Para mais informações, consulte Receber resultados da pesquisa usando o StreamAssist.

Observação: Este recurso é um serviço em pré-lançamento, sujeito aos Termos das Ofertas de pré-GA dos Termos específicos de serviço do GCP. Os produtos e recursos pré-GA podem ter suporte limitado, e as mudanças neles podem não ser compatíveis com outras versões pré-GA. Para mais informações, consulte as descrições da fase de lançamento. Além disso, ao usar esse recurso, você concorda com os Termos e condições de IA generativa em pré-lançamento ("Termos de Pré-lançamento"). Para esse recurso, é possível processar dados pessoais conforme descrito no Adendo sobre processamento de dados do Cloud, sujeito às restrições e às obrigações aplicáveis no Contrato (conforme definido nos Termos de Pré-lançamento).

Ao pesquisar no app Gemini Enterprise, você pode aplicar um limite de relevância para que apenas os documentos que atendam a esse limite sejam retornados como resultados. Esta página explica como especificar um limite de relevância para reduzir o número de documentos retornados nas consultas.

Sobre a filtragem por relevância no nível do documento

Cada documento retornado por uma consulta de pesquisa recebe um nível de relevância, que indica a relevância do documento retornado para a consulta. Ao fazer uma consulta por uma chamada de API, você pode definir um limite de relevância. A definição de um limite de relevância alto pode reduzir o número de documentos retornados por uma consulta.

Por exemplo, se você descobrir que a pesquisa está retornando muitos documentos de relevância insuficiente para os usuários, defina o limite de relevância como "alto" para restringir os resultados apenas aos mais relevantes. Se a configuração "alta" for muito restritiva, tente a configuração "média".

Observação: esse recurso de filtragem de relevância no nível do documento é diferente e menos preciso do que a pontuação de relevância do documento que pode ser retornada para resultados de pesquisa.

Tipos de dados e apps com suporte para filtro de relevância no nível do documento

O filtro de relevância no nível do documento pode ser aplicado a repositórios de dados com os seguintes tipos de dados:

• Dados de sites com indexação avançada de sites
• Dados não estruturados personalizados
• Dados estruturados personalizados

O filtro de relevância no nível do documento não funciona para repositórios de dados com indexação básica de sites, dados de mídia ou dados de saúde.

Além disso, o filtro de relevância no nível do documento não pode ser usado com apps de pesquisa combinados. Os apps de pesquisa combinados são apps conectados a vários repositórios de dados.

Outros tipos de filtros

O filtro de relevância no nível do documento não é a única maneira de filtrar dados retornados por consultas. Você também pode usar expressões de filtro para filtrar resultados com base em metadados (em dados não estruturados com repositórios de dados de metadados) e valores de campo (em repositórios de dados estruturados).

Para mais informações, consulte Filtrar pesquisa com metadados.

Se você usar uma expressão de filtro e o filtro de relevância no nível do documento, a expressão de filtro será aplicada primeiro aos resultados e, em seguida, o filtro de relevância no nível do documento.

Antes de começar

Verifique se você criou um app e um repositório de dados e se ingeriu dados no repositório. Para mais informações, consulte Criar um app próprio. Consulte também Tipos de dados e apps com suporte para filtro de relevância no nível do documento.

Pesquisar e filtrar resultados por relevância no nível do documento

Para filtrar por relevância, siga estas etapas:

Observação: é possível pesquisar em um app usando o engines.servingConfigs.search método e em um repositório de dados usando o dataStores.servingConfigs.search método. Para o procedimento a seguir, o Google recomenda pesquisar usando o método engines.servingConfigs.search.

1. Encontre o ID do app. Se você já tiver o ID do app, pule para a próxima etapa.

   1. No Google Cloud console, acesse a página Gemini Enterprise.

      Acessar "Apps".

   2. Na página Apps, encontre o nome do app e acesse o ID dele na coluna ID.

2. Para filtrar a pesquisa por relevância no nível do documento, use o relevanceThreshold campo com o engines.servingConfigs.search método.

   Termo principal: no Gemini Enterprise, o termo app pode ser usado de forma intercambiável com o termo mecanismo no contexto das APIs. Um mecanismo do Gemini Enterprise é um mecanismo de pesquisa genérico em que o app_type campo está definido como 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"
   }'
   

   Substitua:

   • PROJECT_ID: ID do projeto.
   • APP_ID: ID do app que você quer consultar.
   • QUERY: o texto da consulta para pesquisar.
   • RELEVANCE_THRESHOLD: um dos seguintes: HIGH, MEDIUM, LOW, LOWEST.

   Exemplo de comando e 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": {}
   }
   

   Aqui, o limite de relevância está definido como "alto", então apenas os resultados mais relevantes são retornados. Neste exemplo, apenas um documento foi determinado como altamente relevante.

3. Teste várias consultas com limites diferentes para determinar as melhores configurações de limite para seus dados e aplicativo.