カスタム検索の概要

このページでは、カスタムアプリの Agent Search の機能を紹介し、一覧を示します。また、カスタムアプリの Agent Search の使用を開始するための、利用可能な機能、チュートリアル、チェックリストへのリンクも記載されています。

カスタムアプリの Agent Search とは

カスタムアプリの Agent Search は、ウェブサイト データやその他の構造化データまたは非構造化データを含むアプリケーションに統合できる、Google 品質の強力な検索エンジンとコンテンツ検出エンジンです。検索機能は基本的なキーワード マッチングを超えており、AI を使用して関連性の高い結果を提供し、パーソナライズされたブラウジングと検索のエクスペリエンスを提供し、データに基づいて AI 回答を生成します。

カスタム検索アプリは、一般公開ウェブサイトにある、または構造化形式または非構造化形式の、業種に依存しないデータに使用できます。 また、Agent Search には、業種固有の検索アプリとレコメンデーション アプリもあります。

主な機能

Agent Search の主な機能は次のとおりです。

  • 高品質な検索: Google の検索に関する専門知識を活用して、複雑なクエリや自然言語クエリでもユーザーの意図を理解します。キーワード検索とセマンティック検索を組み合わせて、最適な結果を提供します。
  • パーソナライズされたブラウジング: 特定の検索クエリなしでパーソナライズされた結果を提供し、ユーザーのコンテキストとナビゲーション パターンに基づいてパーソナライズされたフィードを提供します。パーソナライズされたカテゴリ ページやホームフィードを表示する検出エクスペリエンスに最適です。
  • データソース: 次のようなさまざまなデータソースに対応しています。
    • ウェブサイト: 一般公開ウェブサイトをインデックスに登録し、ウェブサイトの構造化データを使用したインデックスの拡充などの高度な機能を使用します。
    • 構造化データ: データベース、Cloud Storage の JSON ファイル、BigQuery テーブルなど、定義された形式で整理されたデータを検索します。たとえば、ホテルのカタログ、不動産のリスティング、レストランのディレクトリなどです。
    • 非構造化データ: Cloud Storage または BigQuery に保存されている PDF、HTML ファイル、TXT ファイルなどのドキュメントや、JPEG ファイルや PNG ファイルなどの画像ファイルを検索します。
    • 統合検索: 上記のデータソースのデータを統合 する複数のデータストアを検索します。たとえば、検索アプリを作成して、ウェブサイト データストアとドキュメント データストアに接続できます。これにより、ユーザーはすべてのコンテンツを一度に検索できます。
  • グラウンディングされた AI 回答の生成: ソースドキュメントへの引用を含む、データに基づいて AI 回答を生成します。もっと聞くことや関連クエリを行うこともできます。
  • パーソナライズ: クリックやコンバージョンなどのユーザー イベントで取得したユーザー インタラクションから学習することで、結果とランキングを時間とともに改善します。
  • カスタマイズ: ビジネスニーズに合わせて検索とブラウジングのエクスペリエンスを調整して構成する方法がいくつか用意されています。

概要

次の図は、カスタム検索の主要コンポーネントとそれらの連携を示しています。

一般的なカスタム検索の主なコンポーネント
図 1.カスタム検索のさまざまなコンポーネント

カスタム検索の Agent Search のコンポーネントは次のように説明できます。

  • データストア: さまざまなデータソースのコンテンツは、 Agent Search データストアに保存されます。ソースデータは、一般公開ウェブサイトのデータ、構造化データ、非構造化データです。
  • データ処理とインデックス登録: Agent Search はデータを理解して インデックスに登録し、検索可能で取得可能な表現を作成します。これには次のものが含まれます。
    • キーワード抽出: 正しい情報を取得するために必要な重要な用語を特定して生成します。
    • エンベディングを使用したセマンティック理解: コンテンツの意味を捉えるベクトル エンベディングを作成します。
    • メタデータ処理: ドキュメントの構造化データまたはメタデータを使用してドキュメントを処理します。たとえば、ホテルのカタログの場所、ウェブページのメタデータの変更日または作成日などです。
    • 高度なドキュメント解析: ドキュメント構造を理解し、OCR またはレイアウト解析を使用して、表、画像、グラフなどの高度な情報にアノテーションを付けます。
  • 検索アプリ: カスタム検索の中核となるのは検索アプリです。このアプリは、さまざまなソースからデータを取り込む 1 つ以上のデータストアに接続します。統合検索の場合、データはコネクタ を介して取り込まれます。検索とブラウジングの動作はアプリレベルで構成します。
  • ユーザー クエリ: アプリから情報を取得するためのユーザーからの入力。次の 2 種類があります:
    • 検索クエリ: ユーザーはテキストまたは画像を使用して、ターゲットとする検索クエリを入力します。 テキスト検索は予測入力によって強化されています。
    • ナビゲーション クエリまたはブラウジング: 特定のクエリなしで、パーソナライズされた関連性の高いコンテンツを提供する探索的検索。ユーザーの過去のアクティビティや、現在のカテゴリ ページや場所などの他のシグナルによって強化されています。
  • 検索とランキング: 検索結果の検索とランキングには、いくつかのサブコンポーネントがあります。
    • 検索のクエリ理解: Agent Search は、次のものを使用して検索クエリを分析します。
      • 自然言語処理: 意図を理解します。
      • 自然言語理解を使用したフィルタ: 自然言語クエリの位置情報を地理座標に変換し、自然言語クエリの条件をフィルタに変換します。
      • ナレッジグラフ: 用語の曖昧さを解消し、検索を拡張します。
      • オプション機能: スペル修正、類義語、クエリの言い換えが含まれます。
    • 検索: Agent Search は、次の方法に基づいて最も関連性の高いドキュメントまたはチャンクを見つけます。
      • 検索のキーワード マッチタイプ: 用語に基づく従来の検索。
      • セマンティック検索: エンベディングを使用して、概念的に類似したコンテンツを見つけます。
      • フィルタ: 構成したフィルタ（日付、カテゴリ、関連性スコアなど）を適用します。
    • ランキング: Agent Search は、次の要素に基づいて結果をランク付けします。
      • 関連性: 検索時のキーワード マッチングとセマンティック マッチングの組み合わせ。
      • ウェブサイト検索のウェブシグナル: ページの品質や人気などの要素。
      • ブーストと埋め込み: 特定の結果を昇格または降格するためのカスタムルール。
      • パーソナライズ: ユーザー インタラクションから学習します。これは省略可能ですが、強くおすすめします。
      • 順序付け: 順序付けの手順（日付順など）を適用します。
  • 結果と回答の生成:
    • 検索結果: 関連するドキュメントまたはチャンクのランク付けされたリストが、スニペット、抽出された回答、抽出されたセグメントなどのオプション機能とともに返されます。提供される結果は、サービス提供コントロールを使用して構成できます。検索結果を調整することもできます。
    • 回答の生成: 上位の結果と関連する結果に基づいて、引用を含む簡潔な合成回答が生成されます。これには高度な LLM 機能が使用されます。
    • パーソナライズされたブラウジング: エンゲージメントまたはコンバージョンが発生する可能性が最も高い、パーソナライズされたドキュメントのセットが返されます。この予測では、ユーザー インタラクションから学習する高度なモデルが使用されます。
  • ユーザー イベント: クリックや閲覧などのユーザー インタラクションのトラッカー。Agent Search が学習し、検索とパーソナライズを改善するのに役立ちます。ユーザー イベントは、エンゲージメント、コンバージョン、収益などのビジネス KPI の最適化に役立ちます。

主な機能と構成

カスタム検索アプリでは、次の機能と構成を使用できます。各段階でこれらの設定をカスタマイズして、ユーザーに最適な結果を提供できます。

一般的なカスタム検索の主なコンポーネント
図 2.カスタム検索の主な機能と構成

詳細については、次の構成をご覧ください。

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