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一般
這些是常見問題的一般解答。
是否有 AI Commerce Search 的用戶端程式庫或更多程式碼範例？
可以。如需各程式庫的設定和參考資訊，請參閱用戶端程式庫指南。
您也可以使用 Google API Discovery Service，取代原始 REST 呼叫。
所有推薦模型都是個人化模型嗎？
「為你推薦」、「你可能會喜歡的其他項目」和「再次購買」模型會根據使用者記錄提供個人化推薦內容。「常與這項商品合購」和「類似商品」模型不會提供個人化建議。
請參閱「關於建議模型」。
我會立即收到個人化建議，還是需要等待一段時間，系統才會提供更貼近需求的建議？
收集的使用者記錄越多，推薦內容就越準確。「為你推薦」模型會顯示熱門產品，「你可能也喜歡」模型則會根據其他人的瀏覽記錄，顯示類似產品。這兩種模式都會立即將使用者行為納入考量，因此請務必傳送即時事件。請參閱「關於建議模型」。
使用者事件必須即時或近乎即時傳送，才能有效提供個人化服務。如果使用者事件只會在每天提交，或是在一天內分批提交，個人化模型的成效可能不如傳送即時事件。
您是否在模型中使用 Google 使用者受眾特徵資料？
模型只會使用您提供的目錄和使用者事件資料。如要加入受眾特徵資料，可以納入其他文字或數字資訊，做為自訂屬性。模型重新調整後，就會開始使用這項資料。
請勿加入電子郵件地址或使用者名稱等個人識別資訊 (PII)。建議您將人口統計資料匿名化，例如雜湊處理值或使用群組 ID。
我可以根據一群使用者的事件記錄，而非單一使用者的記錄，提供建議嗎？
建議依據為單一訪客 ID 或使用者 ID。您需要個別提出要求，然後合併結果，根據群組的記錄提供建議。如果使用者有共同的中繼資料屬性，您可以將群組 ID 設為使用者 ID，提供群組層級的建議。
我發現你可以提交產品的圖片網址。模型是否會考量產品圖片？
可以，產品圖片可做為產品目錄資料的一部分提交。AI Commerce Search 會使用產品網址和網址後方的 ID (URI) 來豐富產品說明。
Product 物件包含 images 欄位，這是圖片物件清單。每個圖片物件都可以包含 URI、高度和寬度。每項產品最多可有 300 張圖片。雖然這是選用屬性，但我們強烈建議提供產品圖片。(預測預覽) 也能在您透過 Gemini Enterprise for Customer Experience 控制台預覽模型預測結果時，使用圖片網址顯示圖片。
我的公司不是零售電子商務網站，我還能使用建議來預測 x、y、z 嗎？
我們有客戶將建議用於內容推薦、影片串流和遊戲，以及其他用途。不過，我們的內容和體驗是專為零售電子商務用途設計，可能還不適合其他用途。
我可以在網站的任何網頁上放置建議嗎？
可以，但這些模型是針對特定用途設計，可能最適合用於特定網頁。請參閱「關於建議模型」。
「經常一起購買」和「你可能也會喜歡」需要商品 ID，因此應使用產品 ID 或購物車中的商品等，產生推薦內容。「經常一起購買」通常最適合用於加入購物車或結帳頁面，而「你可能也喜歡」和「類似商品」則最適合用於產品詳細資料頁面。「為你推薦」可放置在任何頁面，因為只需要訪客 ID 做為輸入內容，但設計上是做為首頁服務設定。「再次購買」功能可放置在任何頁面。
我可以在電子郵件新聞通訊中使用建議功能嗎？
可以。只要使用訪客 ID 或使用者 ID 呼叫 API，然後將結果併入電子郵件範本即可。如要在讀取電子郵件時動態載入項目，您需要使用中繼端點 (例如 Google Cloud Function) 傳送預測要求。這項 API 只會提供排序後的產品 ID 和中繼資料清單，因此您也需要自行編寫程式碼，才能顯示圖片結果。
我可以將 AI 商業搜尋用於其他非網站用途 (行動應用程式、資訊站) 嗎？
可以。您可以設定端點 (例如 Google Google Cloud 函式) 來取得應用程式的結果。您也需要類似的機制來傳送即時事件。
我沒有超過 3 個月的事件資料。我還能使用 AI Commerce Search 嗎？之後可以再新增資料嗎？
「類似項目」模型不會使用使用者事件資料或模型調整功能。如果沒有任何事件資料，只要有目錄資料，還是可以建立及訓練類似商品模型。
如果可以記錄足夠的即時事件流量，就能使用近期資料訓練其他模型。如果日後有其他資料，可以在初始模型訓練後上傳。在每日重新訓練期間，新補充的資料會併入模型。不過，如果資料與用於初始訓練的事件有顯著差異，模型可能需要重新調整。
如要讓大多數模型發揮最佳成效，建議所有模型至少要有三個月的產品頁面瀏覽次數、首頁瀏覽次數和加入購物車事件，而「經常一起購買」模型最好有一到兩年的購買記錄。
詳細資料頁面瀏覽量一到兩週，就足以開始訓練「你可能也喜歡」和「為你推薦」模型，而「經常一起購買」和「再次購買」通常需要更多資料，因為每天的購買次數通常比網頁瀏覽次數少。資料越多，模型品質就越好，因此最低資料量可能無法產生最佳結果。舉例來說，如果模型能取得一整年的購買資料，就能更充分地運用季節性變化和趨勢。
我可以同時推薦類別和產品嗎？
最佳化建議只會傳回產品建議，但您可以取得每個產品的類別，做為結果的一部分。
是否提供整合功能，可從 SQL 資料庫或其他系統 (例如 BigQuery) 上傳資料？
可以。如果是事件，則有可從 BigQuery 讀取的程式碼範例。請參閱 BigQuery 的 Google Analytics 範例資料集。
AI Commerce Search 會使用 Cookie 嗎？
不會，不會使用 Cookie。不過，傳送至 AI 搜尋商務的事件都必須指定訪客 ID，這通常是來自 Cookie 的工作階段 ID。
我是否需要專屬 Google Cloud 專案？
您可以建立新的專屬專案，或在現有專案中啟用 AI 商業搜尋。
為什麼使用 Cloud Shell 時，我的憑證無法運作？
確認你已完成 AI Commerce Search 的驗證設定步驟。您應使用在環境中提供的服務帳戶。否則可能會收到類似下列的錯誤訊息：您的應用程式已使用 Google Cloud SDK 或 Shell 的使用者憑證進行驗證，但這類憑證不受支援。 Google Cloud
如要進一步瞭解服務帳戶，請參閱 Google Cloud 說明文件的驗證一節。
如何比較 AI Commerce Search 與類似解決方案？
您可以進行 A/B 測試，比較 AI Commerce Search 與其他產品的結果。
我覺得 x、y、z 功能很棒，可以新增這個項目嗎？
歡迎與我們分享你的意見與想法！如要提出功能要求，請透過帳戶團隊、Google 支援或問題追蹤工具提交。
我還能使用舊版建議 API 嗎？
推薦功能已從 Recommendations Engine API 遷移至 AI Commerce Search。如果您在測試期間使用 Recommendations Engine API，建議將建議內容遷移至 AI Commerce Search (服務端點 https://retail.googleapis.com)，該服務已正式發布。
舊版 API (服務端點 https://recommendationengine.googleapis.com) 和說明文件仍可使用，但不會再更新。
產品目錄和產品
以下是目錄和產品的常見問題。
推薦內容如何處理新產品的冷啟動問題？
如果產品沒有任何購買記錄，我們會根據類似產品提供建議。在這些情況下，目錄中定義的產品名稱、類別和說明就特別重要。
對於冷啟動使用者 (沒有記錄的訪客)，模型會先從最熱門的一般產品開始，並在收到更多使用者事件時，即時提供更個人化的推薦。
我可以將 Merchant Center 目錄用於最佳化建議嗎？
可以，你可以使用 Merchant Center 資料移轉服務，將 Merchant Center 目錄匯出至 BigQuery。然後我們可以直接從 BigQuery 讀取目錄。請參閱「從 Merchant Center 匯入目錄資料」。
還有哪些方法可以匯入目錄？
- Merchant Center：透過 Merchant Center 匯入。如果你使用搜尋功能，可以透過控制台連結 Merchant Center，讓目錄自動同步。
- BigQuery：直接從資料表或檢視區塊匯入。
- Cloud Storage：使用文字檔匯入，每行一個 JSON 目錄項目。
- 內嵌匯入：使用 API 呼叫匯入，使用文字檔，每行一個 JSON 目錄項目。
- 建立產品項目：使用
Products建立方法。
如何更新目錄？目錄多久需要更新一次？
請參閱「維持內容新鮮感」。
建議你每天更新目錄。您可以從 Cloud Storage 或 BigQuery 進行完整更新，也可以進行增量更新 (即僅更新新項目和變更的項目)。
盡可能即時更新價格和供應情形。這會影響搜尋功能多快能搜尋到新項目。
如果您有接收目錄異動通知的方法 (例如使用 Pub/Sub、訊息佇列、事件等)，就可以使用 import 或 create API 方法即時更新目錄。
舉例來說，您可以使用 Cloud Scheduler 每天呼叫 BigQuery 匯入作業。
目錄大小是否有限制？
沒有最低限制，但如果目錄很小 (少於 100 個項目)，由於可推薦的產品種類很少，建議可能不會帶來太多好處。
目錄最多可包含 4,000 萬個項目。
如要瞭解預設配額和限制，以及如何要求變更配額，請參閱相關說明文件。
我的公司在多個國家/地區經營網站，我應該為所有資料使用一個目錄嗎？
通常最好只使用一個包含所有項目的目錄。所有活動都必須以單一貨幣提交。同一專案中無法有多個目錄，但如果您使用實體，可以為特定國家/地區指定搜尋、建議和自動完成行為。
如果網站之間的目錄差異很大，建議為每個網站分別建立專案。此外，如果國家/地區使用不同語言，建議您為每種語言分別建立專案。
如果類似網站的流量比主要網站低，且事件數量不足以產生所有個別網站的高品質模型，建議使用單一目錄。
如要使用單一目錄，目錄項目 ID 必須一致，也就是說，同一項產品在所有網站上都應使用單一項目 ID，這樣目錄中就不會有重複的產品。
如果只使用建議，除了實體外，您也可以使用篩選器篩選特定網站。不過，篩選器最多可能需要 8 小時才會更新，因此如果存在特定國家/地區的供應情形 (缺貨中) 規定，通常需要透過業務規則，在預測回應後篩除結果。這適用於第 1 版的filter_tag篩選功能，以及第 2 版的屬性篩選功能。
AI Commerce Search 是否支援每個目錄使用多種貨幣？
不行，每個目錄只能使用一種貨幣類型。上傳活動時，必須使用單一幣別。
如果您打算使用 Gemini Enterprise for Customer Experience 的 AI Commerce Search 控制台取得收益指標，請確保所有事件都使用單一幣別，或先將所有事件轉換為相同幣別，再上傳事件。
我有多個網站，目錄相同或項目相似。最佳化建議可以提供跨網站建議嗎？
如果網站之間有顯著的重疊，且應共用許多或所有相同產品，我們通常建議只使用這類單一目錄。然後，與多區域網站一樣，您可以使用實體或篩選標記，只傳回特定預測呼叫的網站專屬項目。
如果網站共用的目錄項目不多或沒有，則應使用多個目錄。如要使用多個目錄，每個目錄都必須有專屬的 Google Cloud 專案。
納入更多中繼資料是否能提升模型成效？模型是否會考量 x、y、z 欄位？
如需必填欄位，請參閱「必要目錄項目資訊」。
其他中繼資料欄位為選填欄位 (例如圖片和 itemAttributes)。可用於預測預覽、結果分析、訓練和調整。建議加入實用屬性，例如顏色、尺寸、材質等。指定 returnProduct:true 後，這些欄位會以 predict 結果的形式傳回，因此可用於算繪結果。圖片和商品屬性會用於 Gemini Enterprise for Customer Experience 控制台的 AI Commerce Search 預測預覽。
目錄項目的哪些屬性會做為模型訓練的輸入內容？
系統會同時考量使用者行為和產品屬性。主要使用的欄位為 ID、名稱、類別階層、價格和網址。您可以在 Product.attributes[] 中加入其他自訂鍵/值屬性，這可能很有用。
圖片網址是便利功能，您可以指定 returnProduct:true，在預測結果中傳回這項中繼資料，節省額外呼叫來擷取這項資訊。有了圖片網址，您在 Gemini Enterprise for Customer Experience 控制台的 AI Commerce Search 中預覽模型預測結果時，預測預覽功能也會顯示圖片。
我的產品支援哪些語言？
- 建議功能：支援大部分語言。模型會自動偵測文字語言。如要查看可自動偵測的所有語言清單，請參閱 Compact Language Detector GitHub README。
- 搜尋結果功能：支援這些世界語言。上傳目錄時，請設定語言。目錄只能使用一種語言，且查詢時也必須使用相同語言。如果目錄中有多種語言，模型效能會降低。
注意：如果搜尋目錄已包含多種語言，您可以新增同義詞來改善結果。如要瞭解同義詞，請參閱 OnewaySynonymsAction 和 TwowaySynonymsAction。
我的目錄有主要/變體或父項/子項 SKU。是否支援這些項目？
可以。這與 Merchant Center 中的 item_group_id 類似。您需要決定要如何取得建議 (上層或下層)，以及事件是否位於上層或下層。
如要進一步瞭解產品層級，請參閱產品層級。
傳送任何項目或事件前，請先判斷並設定正確的產品層級。產品層級可以變更，但需要重新加入項目並重新調整模型。
如果產品已停售，可以從目錄中刪除嗎？
如果項目已過時，建議您將狀態設為 OUT_OF_STOCK，而非刪除項目，以免參照該項目的先前使用者事件失效。
使用者事件
以下是使用者事件的常見問題。
我需要收集哪些使用者事件？
如需使用者事件類型清單，以及使用者事件規定和最佳做法，請參閱「關於使用者事件」。
如何排解模型建立時的資料品質問題？
在 Gemini Enterprise for Customer Experience 的 AI Commerce Search 控制台中，前往「資料品質」頁面，查看有關已擷取目錄和使用者事件的資料品質指標。
我可以與 Google Analytics 360 整合嗎？
您可以使用 Google Analytics 360 (GA360) 的歷來資料。與 Merchant Center 資料類似，GA360 資料可以匯出至 BigQuery，然後 AI Commerce Search 就能直接從 BigQuery 讀取事件。
如果是即時事件，建議您將追蹤像素與 Google 代碼管理工具整合，因為事件會從 GA360 延遲。
我想從 Google Analytics 360 匯入使用者事件。是否提供所有必要的使用者事件？
Google Analytics 360 原生支援 AI Commerce Search 使用的所有使用者事件，但搜尋事件除外。您仍可從 Analytics 360 匯入搜尋使用者事件，但請注意，AI 商業搜尋會根據搜尋查詢和產品曝光 (如有) 建構搜尋使用者事件。
如何將事件饋送至 Recommendations AI？
使用者通常會使用 Cloud Storage 或 API 匯入歷來事件，然後使用 JavaScript 像素或 Google 代碼管理工具代碼串流即時事件。
如果我無法傳送模型所需的所有使用者事件類型，該怎麼辦？每種模型需要哪些最低事件類型？
每個模型和最佳化目標的規定略有不同。請參閱「使用者事件資料規定」。
每個目錄項目擁有的事件越多，模型通常就能提供更出色的成效。流量較大的網站可以先使用較少的歷來資料，但仍須至少幾週的資料。
我的「加入購物車」和「完成購買」事件沒有收益或數量值。我需要提交哪些資料？
如果沒有數量值，可以傳遞預設值 1，不會影響模型結果。項目一律應設定 displayPrice。originalPrice 和 cost 則為選用。
我的資料只涵蓋有限的事件類型。我還能使用 AI Commerce Search 嗎？
如要瞭解各模型類型的最低資料門檻，請參閱「使用者事件資料規定」。
搜尋結果
以下是搜尋結果的常見問題。
搜尋結果是否會經過個人化調整？
可以。Google 搜尋可提供個人化搜尋結果。系統會根據訪客 ID 提供個人化搜尋結果。詳情請參閱「個人化」。
如何將背景資訊 (例如使用者購物的商店) 納入搜尋要求？
以商店 ID 為準的供應情形和出貨選項是產品目錄的屬性。屬性可以做為搜尋要求中的參數傳送。系統會根據要求中的商店 ID 篩選或提高結果排名。
我可以隱藏搜尋結果中的產品嗎？
可以。filter 參數可根據標記篩除結果。
可以根據多項條件排序，例如供應情形和價格嗎？
可以，boostSpec 允許複雜的排名規則。
是否可以將部分屬性分組，以便提供多個層面的結果？例如，將生產地在同一國家/地區的城市歸為一組。
產品屬性並非階層式。不過，您可以使用多個自訂屬性來達成此目的 (例如，國家/地區和城市分別使用不同屬性)。
建議的運作方式
建議內容包含使用者查詢、重新編寫的查詢、產品名稱等。如要生成高品質的自動完成建議，系統應一併擷取足夠數量的搜尋事件和目錄。
搜尋是否區分大小寫？
由於語言分析，文字查詢通常不區分大小寫。不過，篩選運算式和排序順序會嚴格區分大小寫。
如何讓含連字號的零件編號可供搜尋？
標準語言分析可能會移除特殊字元。啟用 exact-searchable 標記，將這些值對應至自訂屬性。此外，也建議您在擷取字串前，先將字串分成 n 元語法。
如果我的目錄使用其他語言，搜尋引擎會翻譯使用者的查詢嗎？
否。目錄語言和搜尋查詢語言必須一致。如果您預期使用者會以多種語言搜尋，請實作同義字控制項，將查詢對應至目錄的基礎語言。
為什麼我的搜尋結果會依類別錯誤篩選？
檢查類別名稱是否含有「>」字元。這個字元嚴格保留做為階層分隔符 (例如 Clothing > Mens)。如果類別名稱預設含有這個字元，篩選器就會無法正常運作，因此必須替換。
預測結果
以下是預測結果的常見問題。
我可以傳回的預測數量是否有限制？
根據預設，預測要求會在回應中傳回 20 個項目。如要增加或減少這個值，請提交 pageSize 的值。
如要退回超過 100 件商品，請與 Google 支援團隊聯絡。請注意，傳回超過 100 個項目可能會增加回應延遲。
我可以查看模型推薦特定產品的原因嗎？
不會。
我可以下載及快取預測結果嗎？
由於預測結果會根據使用者在您網站上的活動即時改善，因此不建議使用快取預測。模型每天都會重新訓練，以納入目錄變更並因應新趨勢。
就我們而言，使用快取的搜尋和瀏覽結果會違反顧客資料隱私權條款。這會觸發快取偵測機制，自動移除個人化設定。
更廣泛地來說，只要不快取特定查詢的搜尋結果，並針對每項搜尋要求傳送新的查詢，您就可以快取圖片和產品詳細資料。
我需要根據業務規則，重新排序傳回的建議。是否支援這項功能？
可以。不過，雖然您可以根據業務規則重新排序傳回的建議，但請注意，重新排序或篩選建議結果可能會降低模型的整體效力。價格重新排序功能是「您可能會喜歡的其他項目」和「為您推薦」模型的內建自訂功能。請參閱「價格重新排序」。
我可以建立及使用的篩選器標記數量是否有限制？
不重複代碼的數量沒有硬性限制。不過，系統並非設計用來處理每個項目多個篩選標記。建議盡可能將篩選器標記限制為每個目錄項目最多 10 個。整個目錄的標籤總數上限為 100,000,000 個。詳情請參閱配額與限制。
我可以依價格優先顯示建議嗎？
可以。如果啟用價格重新排序，系統就會將推薦機率相近的推薦產品按照價格由高至低排序。
對話功能
以下是 AI 商業搜尋的對話功能、產品篩選和商業功能常見問題。
如何維護對話工作階段，以及如何重新整理脈絡？
系統會使用對話式搜尋回應中傳回的對話 ID，維護對話式工作階段。在同一段對話中，您必須在所有後續要求中傳遞這個對話 ID。如要重新整理或發起新對話，請不要使用對話 ID，直接提出新的 API 要求。
串流 API 會如何影響我的實作和使用者體驗？
由於是串流性質，您可以立即收到查詢類型。這樣一來，您就能區分會收到對話式文字回覆的查詢，以及不會收到這類回覆的查詢 (例如 SIMPLE_PRODUCT_SEARCH)。對於 SIMPLE_PRODUCT_SEARCH，您可以立即觸發對核心搜尋 API 的呼叫。
為什麼 searchParams 中的 ConversationalSearchRequest 必須反映我的核心搜尋 API 呼叫？
您希望維持searchParams的一致性，例如篩選條件、排序順序和加成規則。維持一致性有助於確保 API 提供的任何對話式回覆或精確查詢，都與向使用者顯示的實際產品結果一致。
如果系統偵測到基本產品搜尋，對話會結束嗎？使用者可以返回其他對話模式嗎？
對話不會結束。對話 ID 仍有效。零售商可以設計使用者體驗，讓聊天視窗保持開啟狀態，方便使用者繼續對話。能否「還原」取決於這個特定的 UX 實作選擇。
Conversational API 會儲存哪些對話內容資料，以及儲存多久？
為維持對話流程，Conversational API 會儲存使用者查詢、對話文字回應和後續問題。這類脈絡資訊會保留 7 天。
為什麼 Conversational API 不像對話式產品篩選功能一樣，提供後續查詢的建議答案？
目前不支援提供後續查詢的建議答案，但我們已將這項功能納入發展藍圖。敬請持續鎖定！
Conversational API 如何使用快取提升效能及提供背景資訊？
對話式 API 會為特定客戶和專案快取查詢類型和精確搜尋查詢，最多 10 天。也就是說，如果重複相同的查詢，系統就能快速擷取意圖和建議的修正內容。
機器學習模型
以下是模型相關常見問題。
我已上傳目錄和事件，但呼叫預測 API 時，仍會收到這則回應：建議模型尚未準備就緒。
您可以將預測要求中的 'dryRun' 設為 true，以進行整合，這會從目錄傳回任意目錄項目 (請勿將此用於正式環境流量)。"
這通常表示模型尚未完成訓練。如果建立模型後已超過 10 天，但仍收到這類回覆，請與支援團隊聯絡。
訓練模型需要多少時間？
初始模型訓練和調整作業需要 2 到 5 天才能完成，但如果資料集較大，可能就需要更久。之後，模型會每天自動重新訓練，除非您停用這項功能。請參閱「暫停及繼續訓練模型」。
我可以下載或匯出模型嗎？
不會。
我可以在新專案中使用現有專案中建立的模型嗎？
否。您需要在新專案中建立及重新訓練模型。
我想為類別頁面使用模型。可以這樣做嗎？
可以。「為你推薦」功能適用於類別頁面。類別網頁與首頁類似，但只會顯示該類別的項目。
您可以使用標準的「為你推薦」模型搭配篩選標記，達到這個目的。
舉例來說，你可以為目錄中的項目新增自訂篩選器標記 (對應每個類別頁面)。傳送預測要求時，請將使用者事件物件設為 category-page-view，並在 filter 欄位中指定特定類別頁面的代碼。系統只會傳回符合所要求篩選標記的建議結果。在這種情況下，應停用多樣性功能，因為多樣性可能會與以類別為準的篩選標記衝突。
我可以停用模型的個人化功能嗎？
根據預設，預測結果會針對「你可能會喜歡的其他項目」、「為你推薦」和「再次購買」推薦模型類型進行個人化。
我們不建議停用個人化功能，如需非個人化結果，可以在預測要求中使用隨機專屬訪客 ID。
Gemini Enterprise for Customer Experience 控制台中的 AI Commerce Search
以下是關於在 Gemini Enterprise for Customer Experience 控制台中使用 AI Commerce Search 的常見問題。
我已清除多個事件，但資訊主頁仍顯示這些事件類型的計數。
這是可預期的情況，Gemini Enterprise for Customer Experience 資訊主頁中的 AI Commerce Search 會顯示特定時間範圍內擷取的事件數，而非目前的計數或事件數。
一般來說，使用者事件記錄完畢後，您應保留這些事件。我們不建議清除事件。如需清除事件，請參閱「移除使用者事件」說明文件。
如何判斷目錄或使用者事件是否有錯誤？
如果語法有問題，大部分的 API 呼叫都會傳回錯誤。Gemini Enterprise for Customer Experience 資訊主頁中的 AI Commerce Search 會顯示未加入活動的百分比，這也是實用的指標。您可以使用 Cloud Monitoring 和 Cloud Logging 監控事件狀態。
Gemini Enterprise for Customer Experience 的 AI Commerce Search 會以哪種幣別回報收益指標？
Gemini Enterprise for Customer Experience 中的 AI Commerce Search 會以你上傳資料時使用的幣別，顯示報表指標。AI 商業搜尋不支援每個目錄使用多種貨幣，也不會換算貨幣。