Entwicklerhandbuch für die dialogbasierte Filterung

Im Folgenden finden Sie eine Anleitung für Entwickler zum Einbinden der konversationellen Produktfilterung in Ihre API.

Administratoren

Sie können die generativen Fragen und die konversationelle Produktfilterung direkt in der API oder in der Search for Commerce Console verwalten und in den Bereichen Datenqualität und Bewerten der Search for Commerce Console einrichten.

Cloud Console

In der Console können Einzelhändler generative Fragen in einer dialogbasierten Produktfilterung verwalten. Weitere Informationen zur Verwendung generativer Fragen beim konversationellen Produktfiltern

Schritte zur Verwendung des Dienstes für generative Fragen

1. Datenanforderungen erfüllen

2. Manuelle Überschreibungen von Fragen konfigurieren

3. Aktivieren Sie die Funktion.

4. Vorschau ansehen und testen

Datenanforderungen

Wenn Sie herausfinden möchten, ob Ihre Suchdaten für die konversationelle Produktfilterung bereit sind, rufen Sie in der Console unter Konversationelle Produktfilterung und Suche oder unter Datenqualität > Konversation den Tab Abdeckungsprüfungen auf.

Damit Sie die konversationelle Produktfilterung aktivieren können, müssen Sie bestimmte Datenanforderungen erfüllen.

Diese sind:

• 1.000 Anfragen pro Tag: Wenn Sie diesen ersten Grenzwert erreichen,wird ein Konversationsplan generiert, in dem Ihre Eingaben und Ausgaben bewertet werden:
• Eingaben: Anzahl der Filter in Ereignissen
• Ausgaben: Konversationsabdeckung
• 25% Konversationsabdeckung: Dieser Wert wird von Vertex AI Search for Commerce-Modellen berechnet und gibt den Prozentsatz der Anfragen mit einer Frage an. Bei mindestens 25 % der Anfragen (nach Volumen gewichtet) sollte es mindestens eine erste Frage geben, die dazu passt.

Wenn Sie noch keine 25% Konversationsabdeckung haben, aber die erste Voraussetzung von 1.000 Anfragen pro Tag erfüllen, werden Blockierungs- und Warnhinweisprüfungen auf Ihre Ausgaben bzw. Eingaben angewendet. Vertex AI Search for Commerce berechnet nun, um wie viel Prozent die auf Nutzerereignisse angewendeten Filter erhöht werden müssen, um den Schwellenwert von 25% für die dialogbasierte Abdeckung zu erreichen. Je mehr Filter hochgeladen werden, desto höher ist die erreichte Abdeckung.

So rufen Sie die Unterhaltungsbereitschaft auf:

1. Rufen Sie in der Search for Commerce Console auf der Seite Datenqualität den Tab Unterhaltung auf. So können Sie prüfen, ob mindestens 25% der Suchanfragen mindestens eine Folgefrage haben. Außerdem erhalten Sie Empfehlungen dazu, welcher Prozentsatz von Nutzerereignissen mit gültigen Filtern erforderlich ist, um dieses Ziel zu erreichen.

Abbildung 4: Prüfung der Konversationsbereitschaft.

1. Wenn Sie die kritische Prüfung mit genügend Nutzerereignissen mit gültigen Filtern bestehen, fahren Sie mit dem nächsten Schritt fort.

2. Wenn Sie steuern möchten, wie generative Fragen bereitgestellt werden, rufen Sie in der Vertex AI Search for Commerce Console die Seite Dialogbasierte Produktfilterung und Übersichtsseite auf.

Einstellungen für generative Fragen

Die generative KI formuliert für jedes indexierbare Attribut im Katalog eine Frage. Dabei werden sowohl Namen als auch Werte von Attributen für System- und benutzerdefinierte Attribute verwendet. Diese Fragen werden von einem LLM generiert und sollen die Suche verbessern. Wenn der Wert für den Möbeltyp beispielsweise „Innen“ oder „Außen“ lautet, wird von der KI eine Frage dazu generiert, welche Art von Möbeln Sie suchen.

Für jedes Attribut wird eine Frage generiert. Die Fragen werden anhand von bisherigen Nutzerereignissen und Facetten-Interaktionen aus vergangenen Suchereignisdaten nach der erwarteten Häufigkeit sortiert, mit der die Frage angezeigt wird. Die KI berücksichtigt zuerst die Fragen oben und sucht dann nach Attributen, die relevant sind. Die Liste der Fragen wird einmal generiert. Wenn ein neues Attribut hinzugefügt wird, ist es innerhalb von zwei Stunden in der Liste zu sehen.

1. Rufen Sie in der Search for Commerce Console die Seite Konversationelle Suche und Browsing auf.
   
   Zur Seite „Dialogbasiertes Suchen und Surfen“

2. Auf dem Tab KI-generierte Fragen verwalten sehen Sie alle Fragen, sortiert nach der Häufigkeit ihrer Verwendung. Die Häufigkeit wird gewichtet, d. h. es wird berücksichtigt, wie oft die Fragen bei häufigen Suchanfragen angezeigt werden. Für das Ranking wird das Feld „frequency“ in der GenerativeQuestionConfig-Konfiguration verwendet. In diesem Feld werden die KI-generierten Fragen nach ihrer Nutzungshäufigkeit sortiert.

3. Sie können die Filteroption verwenden, um die Fragen zu filtern.

4. Setzen Sie ein Häkchen, um die Sichtbarkeit von Fragen für die einzelnen Attribute zu aktivieren.

5. Klicken Sie am Ende jeder Zeile auf , um ein Bearbeitungsfeld für jede Frage zu öffnen.

So nehmen Sie Massenbearbeitungen vor:

1. Aktivieren oder deaktivieren Sie die Kästchen neben den Fragen, die Sie in die Unterhaltung einbeziehen oder ausschließen möchten.

2. Klicken Sie oben in der Liste auf die Schaltfläche In Unterhaltung zulassen oder In Unterhaltung nicht zulassen. Alternativ können Sie zum Bearbeiten einer einzelnen Frage auf  klicken und das Kästchen neben In Unterhaltung zulässig im geöffneten Bereich deaktivieren oder wieder aktivieren:

Abbildung 5. Bearbeiten Sie jede KI-generierte Frage.

Generative Fragen in der dialogbasierten Produktfilterung verwenden

Die API für den Dienst für generative Fragen bietet Steuerelemente, um potenzielle Inkonsistenzen in der LLM-Ausgabe zu minimieren. Sie können über die Console verwaltet werden. Hier können Einzelhändler auch die dialogbasierte Produktfilterung konfigurieren, indem sie den Aktivierungsstatus ändern und die Mindestanzahl der Produkte festlegen, die zum Auslösen der Funktion erforderlich sind.

Sie können die Fragen definieren und dabei die Frage selbst, mögliche Antworten und die Frage angeben, ob die Frage in der Unterhaltung zulässig ist. Einzelne Fragen können von einem LLM generiert oder vom Einzelhändler überschrieben werden. In der Konsole können Sie KI-generierte Fragen überprüfen, überschreiben oder den Konversationsstatus ändern. Fragen können auch in großen Mengen bearbeitet werden.

Einzelne Fragen bearbeiten

Sie können auch Steuerelemente verwenden, um die einzelnen Fragen zu bearbeiten. Wir empfehlen, dies zu tun, bevor Sie die dialogbasierte Produktfilterung aktivieren.

Für jede Frage gibt es zwei Optionen. Klicken Sie in der letzten Spalte auf , um auf das Steuerfeld „Für Nutzer sichtbare Fragen“ zuzugreifen:

1. Frage für alle Anfragen deaktivieren: Die Frage ist standardmäßig aktiviert. Entfernen Sie das Häkchen neben In Unterhaltung zulässig oder setzen Sie es wieder. Bei dieser Option wird die Frage übersprungen. Ein Händler kann eine Frage vollständig deaktivieren, wenn sie sich nicht auf die abgefragten Attribute bezieht oder als unangemessen ausgelegt werden könnte (eine Frage wie Welche Kleidergröße suchen Sie? könnte als neugierig in Bezug auf das Gewicht wahrgenommen werden).
2. Frage neu formulieren:Im Bereich sehen Sie die KI-generierte Frage, das Attribut, dem sie zugeordnet ist, und die Werte des Attributs. Klicken Sie auf das Stiftsymbol, um den Text neu zu formulieren.

Konversationelle Filterung aktivieren

Nachdem Sie Ihre Fragen zur generativen KI in der Konsole bearbeitet haben, können Sie die Konversationsfilterung für Produkte aktivieren.

Wenn Sie die dialogbasierte Produktfilterung aktivieren möchten, rufen Sie in der Search for Commerce Console die Seite Dialogbasierte Produktfilterung und Übersichtsseite auf.

1. Rufen Sie in der Search for Commerce Console die Seite Konversationelle Suche und Browsing auf.
   
   Zur Seite „Dialogbasiertes Suchen und Surfen“

2. Legen Sie die Mindestanzahl an Produkten in Ihrem Katalog fest, die in der Suche zurückgegeben werden sollen, bevor Fragen generiert werden. Diese Zahl kann höher, aber nie niedriger als 2 sein. Eine Zeile pro Seite ist oft die richtige Menge, um eine Unterhaltung auszulösen.

3. Konfigurieren Sie die Nummer und stellen Sie den Schalter auf Ein. Wenn weniger Produkte mit der Nummer übereinstimmen, werden sie herausgefiltert.

Abbildung 6: Stellen Sie den Schalter auf Dialogbasierte Suche aktivieren.

Hinweis :Wenn generative KI aktiviert ist und das LLM eine KI-generierte Frage mit einem zugehörigen Attributwert in Verbindung bringt, kann eine KI-Frage angezeigt werden.

Auf dieser Seite finden Sie Informationen zum Status Ihrer Blockierungs- und Warnhinweisprüfungen. Wenn Sie genügend Suchanfragen mit mindestens einer Folgefrage haben, ist die Funktion „Konversationelle Suche“ jetzt für Ihre Website aktiviert.

Bewerten und testen

Mit Bewerten können Sie sich eine Vorschau der Bereitstellung ansehen, indem Sie eine Testsuchanfrage ausführen und Ihre Fragen anhand der angezeigten Facetten testen. In diesem Bereich der Konsole können Sie sich eine Vorschau der Bereitstellung mit der Konversationsfilterung von Produkten ansehen.

So führen Sie die Bewertung und Tests durch: Im Bereich Bewerten auf den Tabs Suche oder Durchsuchen auf der Seite „Bewerten“ der Search for Commerce Console.

1. Rufen Sie in der Search for Commerce Console die Seite Bewerten auf.
   
   Zur Seite „Bewerten“

2. Klicken Sie auf Suchen oder Ansehen.

3. Geben Sie im Feld Suchbewertung eine Testanfrage ein, die auf dem Katalog basiert, den Sie für die Suche hochgeladen haben, z. B. Schuhe, wenn Ihr Katalog aus Kleidungsartikeln besteht.

4. Klicken Sie auf Suchvorschau, um die Suchergebnisse anzuzeigen.

Abbildung 7. Ergebnisse in der Vorschau ansehen

Wenn Sie die dialogbasierte Produktfilterung aktiviert haben, sind auch generative Fragen aktiviert.

Generative Question API

In diesem Abschnitt wird beschrieben, wie Sie die Generative Question API verwenden, um die Conversational API in Ihre Weboberfläche einzubinden, generative Fragen zu verwalten und die Konversationsproduktfilterung auf Ihrer Website zu nutzen.

API-Integration

Objekte:

• GenerativeQuestionsFeatureConfig
• GenerativeQuestionConfig
• GenerativeQuestions Service
  • UpdateGenerativeQuestionsFeatureConfiguration
  • UpdateGenerativeQuestionConfig
  • ListGenerativeQuestionConfigs
  • GetGenerativeQuestionFeatureConfig
  • BatchUpdateGenerativeQuestionConfigs

Der Kern der Integration der konversationellen Produktfilterung ist die Definition der question-Ressource. Dazu gehört die Frage selbst und ob die Frage in der Unterhaltung zulässig ist. Die Frage wird standardmäßig von einem LLM generiert, kann aber vom Administrator überschrieben werden.

Konversationelle Produktfilterung aktivieren

Objekt:

• GenerativeQuestionsFeatureConfig

Dieses Objekt ist eine Steuerkonfigurationsdatei zum Aktivieren der konversationellen Produktfilterung für generative Fragen, um die allgemeine Bereitstellung zu verwalten. GenerativeQuestionsFeatureConfig verwendet eine GET-Methode, um Attributinformationen und Informationen dazu abzurufen, ob die Attribute indexierbar sind. Die Informationen stammen aus dem mit dem Projekt verknüpften Katalog.

Mit dem Schalter feature_enabled wird festgelegt, ob Fragen bei der Bereitstellung verwendet werden. Damit werden die Schalter auf oberster Ebene in der Console verwaltet.

Hinweis :Sie können die konversationelle Produktfilterung erst aktivieren, wenn die Datenanforderungen erfüllt sind. Wenn die Datenanforderungen nicht erfüllt sind, löst die API einen Validierungsfehler aus. Die Validierung der Datenanforderungen ist in der Search for Commerce Console sichtbar, die im Hintergrund die Conversational Configuration API aufruft.

Feature aktivieren

// Configuration for overall generative question feature state.
message GenerativeQuestionsFeatureConfig {
...

// Resource name of the affected catalog.
// Format: projects/{project}/locations/{location}/catalogs/{catalog}
string catalog = 1 [(google.api.field_behavior) = REQUIRED];

// Determines whether questions are used at serving time.
// Note: You cannot enable this until initial data requirements are
// satisfied.
bool feature_enabled = 2 [(google.api.field_behavior) = OPTIONAL];

// Minimum number of products in the response to trigger follow-up questions.
// Value must be 0 or positive.
int32 minimum_products = 3 [(google.api.field_behavior) = OPTIONAL];
}

Unterhaltungsrelevante Felder
Katalog	String	Der Ressourcenname des betroffenen Katalogs auf Projektebene. Format: projects/{project}/locations/{location}/catalogs/{catalog}.
feature_enabled	boolean	Schaltet Fragen ein oder aus. Optionales Feld. Sie kann erst aktiviert werden, wenn die Datenanforderungen erfüllt sind. Wenn versucht wird, sie zu verwenden, wird ein Fehler ausgegeben.
minimum_products	Integer32	Mindestanzahl der Produkte in der Antwort, um Folgefragen auszulösen. Muss einen Wert von mindestens 0 haben.

Generative Fragen verwalten

Objekt:

• GenerativeQuestionConfig

Eine Frage kann mit dem booleschen Feld allowed_in_conversation für Konversationen aktiviert werden. Damit wird die Konfiguration für eine einzelne generierte Frage gesteuert.

Felder (Kontrollverhalten für hervorgehobene Unterhaltung)
Katalog	String	Wird verwendet, um zu ermitteln, welche Attribute (und damit auch Fragen) verfügbar sind. Diese Werte sind alle im Katalog definiert. Pflichtfeld.
facet	String	Facet, der eine Frage zugeordnet ist. Pflichtfeld.
generated_question	String	Die vom LLM generierte Standardfrage. Nur Ausgabe.
final_question	String	Die gestellte Frage. Sie darf maximal 300 Bytes lang sein. Optionales Feld.
example_values	Wiederholter String	Werte, die zur Beantwortung der Frage verwendet werden können. Nur Ausgabe.
Häufigkeit	float	Das Verhältnis, wie oft eine Frage gestellt wurde. Nur Ausgabe.
allowed_in_conversation	boolean	Gibt an, ob die Frage zum Zeitpunkt der Bereitstellung gestellt wird. Dieses Feld ist optional.

Bereitstellung

Die dialogbasierte Produktfilterung basiert darauf, dass Sie mit dem Nutzer eine fortlaufende Unterhaltung mit mehreren Zügen führen. Daher ist mindestens eine zweite Antwort erforderlich, damit die dialogbasierte Produktfilterung funktioniert. In der Antwort werden dem Nutzer eine Folgefrage und Antwortvorschläge angezeigt. Er kann auf diese Folgefrage antworten, indem er seine Antwort eingibt oder auf einen Antwortvorschlag klickt (Multiple-Choice-Option).

Die Multiple-Choice-Option funktioniert im Hintergrund wie eine Facette (ein Filter für Ereignistypen), mit der die Abfrage durch Filtern eingeschränkt wird. Wenn der Nutzer auf eine Multiple-Choice-Antwort klickt, wird im Hintergrund ein Filter auf die Anfrage angewendet. Das Anwenden eines Filters über die Auswahlmöglichkeiten im Chat ist identisch mit dem Anwenden desselben Filters über dynamische Facetten oder Kacheln.

Dienst, der durch die dialogbasierte Produktfilterung aktiviert wird

Der Dienst für generative Fragen (service GenerativeQuestionService{...}) wird zum Verwalten von LLM-generierten Fragen verwendet. Das übergeordnete Objekt ist der Katalog, aus dem Informationen abgerufen werden, um Fragen für einen bestimmten Katalog zurückzugeben. Mit dem Dienst wird der allgemeine Status generativer Fragen verwaltet, es können einzelne oder Batchänderungen vorgenommen und Fragen aktiviert oder deaktiviert werden. Datenanforderungen müssen erfüllt sein, um mit der Service API interagieren zu können. Außerdem müssen die Fragen initialisiert werden, bevor sie verwaltet werden können.

Der Dienst interagiert mit den Konfigurationsdateien auf Feature- und Frageebene über zwei Gruppen von Handlern:

• GenerativeQuestionsFeatureConfig-Handler (auf Funktionsebene):

  1. Aktualisieren: Hier können Sie die Mindestanzahl der Produkte und die Felder zum Aktivieren ändern.
  2. Get: Gibt ein Objekt zurück.

• GenerativeQuestion-Konfigurationshandler (Frageebene):

  1. List: Gibt alle Fragen für einen bestimmten Katalog zurück.
  2. Aktualisieren: Ermöglicht die Verwaltung einzelner Fragen.
  3. Mit Batch Update (Batch-Aktualisierung) können Sie Fragen gruppiert verwalten.

Der Dienst gibt eine semantisch passende Frage basierend auf der ursprünglichen Anfrage zurück.

Eine Folgefrage wird vom LLM-Modell generiert und kann überschrieben werden. Die Fragen werden basierend darauf angezeigt, wie wahrscheinlich es ist, dass sie von Kunden verwendet werden. Dazu wird der Suchereignisverlauf aufgerufen. Wenn kein Suchereignisverlauf vorhanden ist, wird auf die Commerce-Suchprotokolle zurückgegriffen.

Basierend auf der vorherigen Anfrage werden unterschiedliche Fragen generiert. Es gibt keine festen Gewichte. Die KI, die die LLM-generierten Fragen steuert, lernt aus den Anfragen und ändert die Gewichtung für jede Anfrage. Bei „Shirt“ wird die Kategorie beispielsweise sehr stark gewichtet, bei „XL rotes Shirt“ werden Kategorie, Größe und Farbe gewichtet.

Bereitstellung konfigurieren

Konfigurieren Sie die Bereitstellung, indem Sie die API zur Konfiguration von Konversationsfiltern in die Search API einbinden.

Die Konfigurations-API ConversationalFilteringSpec für die Funktion basiert auf der Conversational API. Sie können beide APIs parallel oder in dieser Reihenfolge aufrufen:

1. Conversational API
2. Search API

• ConversationalFilteringSpec: Dieses optionale Feld wurde ConversationalSearchRequest hinzugefügt, ist aber erforderlich, wenn Sie die konversationelle Produktfilterung verwenden möchten. Für das Feld werden die Felder SearchRequest, die Abfrage und der Filter wiederverwendet. Es enthält auch ein Feld, in dem eine Folgefrage aktiviert werden kann, die dem Nutzer nach einer ersten Anfrage gestellt wird, sowie ein conversation_id, um den Status der Unterhaltung zwischen Client und Server beizubehalten.
• ConversationalFilteringResult: Eine Proto-Datei enthält zusätzliche Informationen, die für den CRS-Ablauf mit Konversation in ConversationalSearchResponse zurückgegeben werden müssen. Dazu gehören conversation_id, refined_query, additional_filters, follow_up_question und suggested_answers.

Nutzerinteraktion in der Conversational API

Der Nutzer startet eine Suche mit einer ersten Anfrage und setzt das Flag mode auf CONVERSATIONAL_FILTER_ONLY. Der Nutzer wählt dann eine Antwort aus, die über das Feld user_answer an die API zurückgesendet wird.

Die Conversational API stellt das Feld additional_filter in der Antwort bereit. Der Nutzer muss diese Filter auf die Follow-up-Anfrage an die Search API anwenden. Die Suchergebnisse basieren auf der Eingabe des Nutzers und enthalten eine neue Folgefrage, die zu einer Folgeanfrage anregt. So wird die Unterhaltung in mehreren Schritten fortgesetzt, bis der Nutzer auf der Website des Einzelhändlers findet, wonach er sucht.

Hinweis : Die Benutzeroberflächen für die Konversationsfilterung von Produkten sind mit zwei APIs verbunden: Search und Conversational. Die Search API ist für das Abrufen der Suchergebnisse und die Conversational API für das Abrufen der konversationellen Antwort vorgesehen. Die Conversational API gibt keine Suchergebnisse zurück.

Wenn die dialogbasierte Produktfilterung auf der Website aktiviert ist, folgt der Nutzerpfad und die anschließende Interaktion mit Vertex AI Search for Commerce diesem Pfad:

• Schritt 1: Die erste Anfrage kommt vom Nutzer an die Search API und die Conversational API. Die Search API gibt nur Suchergebnisse zurück. Die Conversational API gibt die vorgeschlagenen Antworten und weiterführenden Fragen zurück. Rufen Sie die Search API für dieselbe Anfrage oder page_category auf und rufen Sie die Suchergebnisse ab. Die angeforderte Folgekonversation wird an die dialogorientierte Suche gesendet. Rufen Sie die Conversational API mit dem richtigen Konversationsfiltermodus auf.

• Schritt 2: Erste Suchantwort mit Suchergebnissen. Die Conversational API verfeinert die Anfrage, indem sie die vorgeschlagenen Antworten und weiterführenden Fragen zurückgibt. Der Endnutzer wählt dann „Multiple Choice“ aus:

  • Der ausgewählte Antwortfilter wird an die Conversational API gesendet.
  • Die APIs für Unterhaltungen und die Suche werden mit dem angewendeten Filter ausgeführt.

Erste Nutzeranfrage

Die erste Anfrage erfolgt, wenn Ihr Nutzer eine Unterhaltung in Vertex AI Search for Commerce startet und im Suchfeld nach dress sucht.

• Nutzeraktion: Der Endnutzer sucht nach Kleid.
• Ihre Implementierung: Führen Sie zwei API-Aufrufe aus.
• Conversational API-Anfrage:
  • query: „dress“
  • conversational_search_spec:
    • mode: "CONVERSATIONAL_FILTER_ONLY" Dies ist der Schlüsselparameter.
• Search API-Anfrage:
  • query: Kleid
• Antwort der Conversational API:
  • conversation_id: „c15...“ Speichern Sie diese Variable.
  • followup_question: Die Frage Welche Farbe hat das? wird generiert.
  • suggested_answers: [ {name: "colors", value: "yellow"}, {name: "colors", value: "blue"}, ... ]
• Aktion:Dem Nutzer werden die followup_question und suggested_answers angezeigt.

Hinweis :Es gibt zwei verschiedene API-Endpunkte. Die Core Search API muss verwendet werden, um Suchergebnisse abzurufen, und die Conversational API muss verwendet werden, um die Unterhaltung abzurufen. Die Conversational API gibt keine Suchergebnisse zurück.

Anfrage an die Search API senden

Senden Sie eine Anfrage an die Search API, indem Sie die folgende Suchanfrage erstellen und dress als Anfrage festlegen (oder die tatsächliche Anfrage):

Search API-Anfrage

{
  query: "dress",
  Search_params : {
    "filter": string,
    "canonicalFilter": string,
    "sortBy": string,
    "boostSpec": {
       object (BoostSpec)
    }
  }
}

Die Such-API-Anfrage ändert sich im Rahmen der dialogbasierten Produktfilterung nicht.

Anfrage an die Conversational API senden

So senden Sie eine Anfrage an die Conversational API:

• Erstellen Sie eine konversationelle Suchanfrage, indem Sie dress als Anfrage festlegen (oder die tatsächliche Anfrage).

• Setzen Sie mode auf CONVERSATIONAL_FILTER_ONLY, um eine Antwort im Unterhaltungsstil zu erhalten. Wenn der Wert auf DISABLED gesetzt ist, wird keine weiterführende Frage gestellt.

• Füllen Sie SearchParams in der dialogbasierten Suchanfrage aus. Die Suchparameter sollten mit denen des Search API-Aufrufs übereinstimmen.

Conversational API-Anfrage

{
  "query": "dress",
  "conversational_search_spec":  {
    "mode": "CONVERSATIONAL_FILTER_ONLY"
  }
}

Antwort der Conversational API

Ihre Antwort von der Conversational API sieht dann so aus:

Conversational API-Anfrage

{
  conversation_id: "c154d073-87f5-4edb-accd-587eabe014ff"
  refined_query: "dress"
  conversational_filtering_result: {
    followup_question{
      followup_question: "What is the color?"
      suggested_answers {
        product_attribute_value {
          name: "colors",
          value: "yellow"
        }
      }
    suggested_answers {
      product_attribute_value {
        name: "colors",
        value: "blue"
      }
    }
    suggested_answers {
      product_attribute_value {
        name: "colors",
        value: "red"
      }
    }
   }
  }
}

Was Sie mit der Antwort tun sollten:

• conversation_id: Diese ID kann im Sitzungsspeicher des Browsers gespeichert und verwendet werden, um die Konversationssuche mit dem Server fortzusetzen. Da ein Käufer möglicherweise mehrere Tabs mit mehr als einer Unterhaltung geöffnet hat, wird conversation_id verwendet, um die Unterhaltungen zu verfolgen.
• refined_query: Gibt die aktuelle Abfrage an. Sie müssen diese Antwort verwenden, um die Search API aufzurufen und die Produktergebnisse abzurufen.
• followup_question: Gibt die Frage an, die dem Nutzer angezeigt werden soll.
• suggested_answers: Eine geordnete Liste der Multiple-Choice-Antworten, die Ihren Nutzern angezeigt werden sollen. Wenn Sie weniger Antworten anzeigen möchten, zeigen Sie einfach die ersten N Ergebnisse an. Die Liste ist in der Reihenfolge sortiert, in der die Ergebnisse angezeigt werden sollen.

Für die ursprüngliche Anfrage ist dann die Unterhaltung aktiviert.

Conversational API-Anfrage

{
  "query": "dress",
  "conversational_search_spec":  {
    "mode": "CONVERSATIONAL_FILTER_ONLY"
  }
}

Die Suche verarbeitet Multiple-Choice-Antworten

• Nutzeraktion: Klicks gelb.
• Ihre Implementierung:Führen Sie zwei neue API-Aufrufe aus.
• Conversational API-Anfrage:
  • query: Kleid
  • conversation_id: "c15..." Verwenden Sie die gespeicherte ID.
  • user_answer: { selected_answer: { product_attribute_value: { name: "colors", value: "yellow" } } }
• Search API-Anfrage:
  • query: Kleid.
• Antwort der Conversational API:
  • additional_filter: { product_attribute_value: { name: "colors", value: "yellow" } }
  • followup_question: Was ist der Anlass?
• Aktion:Verwende additional_filter, um die Weboberfläche zu aktualisieren, z. B. indem du das gelbe Filterkästchen aktivierst und die neue Frage anzeigst.

Antwort der Conversational API

{
  conversation_id: "c154d073-87f5-4edb-accd-587eabe014ff"
  refined_query: "dress"
  conversational_filtering_result: {
    followup_question{
      followup_question: "What is the color?"
      suggested_answers {
        product_attribute_value {
          name: "colors",
          value: "yellow"
        }
      }
    suggested_answers {
      product_attribute_value {
        name: "colors",
        value: "blue"
      }
    }
    suggested_answers {
      product_attribute_value {
        name: "colors",
        value: "red"
      }
    }
   }
  }
}

• conversational_filtering_result ist ein Feld, das sich auf ConversationalFilteringResult bezieht. ConversationalFilteringResult ist ein Proto, das zusätzliche Informationen enthält, die aus dem Konversationsablauf zurückgegeben werden. Das Feld conversational_filtering_result in ConversationalSearchResponse enthält zusätzliche Daten, die für das Rendern der Benutzeroberfläche entscheidend sind. Im Feld conversational_filtering_result werden verschachtelte Nachrichten wie SuggestedAnswer und AdditionalFilter verwendet, um die zurückgegebenen Daten klar und verständlich zu strukturieren. Diese hierarchische Struktur sorgt dafür, dass die zwischen Client und Server ausgetauschten Informationen klar definiert und interpretierbar sind.
• Die vorgeschlagenen Antworten werden danach sortiert, mit welchen Facettenwerten im Katalog am häufigsten in den Nutzerereignissen als Filter für alle Anfragen interagiert wurde. Die Sortierung erfolgt anhand des Felds engagement_rate in der Folgefrage, die vom Dienst ConversationalSearch generiert wird. In diesem Feld wird die bisherige Engagement-Rate angezeigt, die der Filter für die an den Server gesendeten Suchereignisse des Einzelhändlers zeigt.
• Alle anderen Felder bleiben unverändert, wenn die Unterhaltung verwendet wird.

Was Sie mit dem ersten Ergebnis der dialogbasierten Suche tun können

• Clientseitig sollten Entwickler die conversation_id im Browsersitzungsspeicher speichern, damit sie verwendet werden kann, um die Konversationssuche mit dem Server fortzusetzen.
• So wird der laufende Chat verfolgt, da ein Käufer mehrere Tabs mit mehreren laufenden Chats geöffnet haben kann.

refined_query gibt dem Einzelhändler an, was die aktuelle Anfrage ist.

• Dies sollte verwendet werden, wenn der Einzelhändler die aktuelle Anfrage dem Nutzer anzeigen möchte.

followup_question teilt dem Einzelhändler mit, welche Frage dem Nutzer angezeigt werden soll.

suggested_answers.

• Dies ist eine geordnete Liste der Multiple-Choice-Antworten, die den Nutzern angezeigt werden sollen.
• Wenn Sie weniger als die vollständige Liste anzeigen möchten, zeigen Sie einfach die ersten N Ergebnisse an.
• Diese Liste ist sortiert und muss daher in der richtigen Reihenfolge angezeigt werden. Das erste angezeigte Ergebnis ist also das erste in der Liste.

Die dialogbasierte Produktfilterung bietet diese Optionen für eine fortgesetzte dialogbasierte Interaktion, die zu einer schnelleren Verfeinerung der Suche führt:

Wenn Ihrem Nutzer Suchergebnisse präsentiert werden, kann er eine Multiple-Choice-Option auswählen.

In diesem Codebeispiel wird gezeigt, dass der Nutzer die Multiple-Choice-Antwort yellow (gelb) ausgewählt hat. Eine neue Konversationsanfrage wird an die Search API gesendet, indem die Anfrage zusammen mit dem richtigen Nutzerfilter noch einmal gesendet wird.

Search API-Anfrage

{
  query: "dress",
  "search_params": {
    "boost_spec": {},
    "canonical_filter": "",
    "filter": "colors: ANY("yellow")"
    "sort_by": ""
  }
}

So senden Sie eine Anfrage an die Conversational API:

1. Stellen Sie conversation_id aus dem Sitzungsspeicher wieder her.
2. Setzen Sie mode auf CONVERSATIONAL_FILTER_ONLY.
3. Legen Sie user_answer für die Auswahl des Nutzers fest.

Conversational API-Anfrage

{
  query: "dress"
  conversation_id: "c154d073-87f5-4edb-accd-587eabe014ff"
  conversational_search_spec {
    "mode": "CONVERSATIONAL_FILTER_ONLY"
    user_answer {
      selected_answer {
        product_attribute_value {
          name: "colors"
          value: "yellow"
        }
      }
    }
  }
}

Die Antwort der Conversational API sieht dann so aus:

Antwort der Conversational API

{
  conversation_id: "c154d073-87f5-4edb-accd-587eabe014ff"
  refined_query: "dress"
  conversational_filtering_result {
    additional_filter {
      product_attribute_value {
        name: "colors",
        value: "yellow"
      }
    }
    followup_question{
    followup_question: "What is the occasion?"
    suggested_answers {
      product_attribute_value {
        name: "attribute.occasion",
        value: "wedding"
      }
    }
    suggested_answers {
      product_attribute_value {
        name: "attribute.occasion",
        value: "party"
      }
    }
  }
 }
}

Was Sie mit der Antwort tun sollten:

• Die Google-Antwort ist im Grunde identisch mit der Antwort auf die erste Anfrage, mit der Ausnahme, dass das Feld additional_filter verwendet werden kann, um das Filterkästchen für color = yellow zu aktivieren. Es sollte allen anderen Filtern hinzugefügt werden, die der Nutzer ausgewählt hat.
• Die additional_filter sollte auch dem Filterfeldereignis hinzugefügt werden, das für diese Folgeanfrage und die entsprechende Suchanfrage an Google gesendet wird. Er sollte in der Suchanfrage angewendet werden, um Suchprodukte abzurufen, und auch in der Anfrage für die dialogbasierte Suche, um die Folgeunterhaltung abzurufen.
• Die refined_query sollte an die Search API gesendet werden, um relevantere Produkte abzurufen.