En esta página, se describen las apps y los almacenes de datos de Gemini Enterprise.
Con Gemini Enterprise, creas una app y la conectas a un almacén de datos. Un proyecto de Google Cloud puede contener varias apps.
Términos clave:
App: Una app de Gemini Enterprise proporciona resultados de la búsqueda, acciones y agentes a los usuarios finales. El término app se puede usar de forma indistinta con el término motor en el contexto de las APIs.
Almacén de datos: Un almacén de datos es una entidad que contiene los datos transferidos desde una fuente de datos propia, como Cloud Storage, o aplicaciones de terceros, como Jira o Salesforce. Los almacenes de datos que contienen datos de aplicaciones de terceros también se denominan conectores de datos.
Relación entre las apps y los almacenes de datos
Una app debe estar conectada a un almacén de datos para usar sus datos y proporcionar resultados de la búsqueda, respuestas o acciones.
Las apps tienen una relación de varios a varios con los almacenes de datos. Cuando se conectan varios almacenes de datos a una sola app, esto se conoce como búsqueda combinada. Para obtener información sobre las limitaciones de conectar una app de búsqueda a más de un almacén de datos, consulta Acerca de la búsqueda combinada.
Método de creación de apps y de transferencia de datos
La forma en que creas una app y transfieres datos depende del tipo de datos que tengas:
Para los datos de terceros, usa la consola de Google Cloud , no la API, para crear tu app y transferir datos.
Para otros datos, puedes usar la consola de Google Cloud o la API.
Documentos
Cada almacén de datos tiene uno o más registros de datos, llamados documentos. Lo que un documento representa varía según el tipo de datos en el almacén de datos:
Datos para fuentes de datos de terceros. Un documento es una entidad específica de la fuente de datos de terceros, como un problema de Jira o un espacio de Confluence.
Datos estructurados. Un documento es una fila en una tabla o un registro JSON que sigue un esquema en particular. Puedes especificar este esquema o dejar que Gemini Enterprise lo defina a partir de los datos transferidos.
Datos no estructurados. Un documento es un archivo en formato HTML, PDF con texto incorporado o TXT. Los formatos PPTX y DOCX están disponibles en versión preliminar.
Almacenes de datos y apps
En Gemini Enterprise, hay varios tipos de almacenes de datos. Un almacén de datos puede contener solo un tipo de datos.
Datos estructurados para almacenes de datos de terceros
Los siguientes conectores de fuentes de datos de terceros están disponibles en versión preliminar con lista de entidades permitidas:
- Confluence
- Jira
- Salesforce
- SharePoint Online
- Slack
Los datos de estos terceros se consideran datos estructurados.
Cuando configuras un conector nuevo, seleccionas una frecuencia de sincronización. También seleccionas qué entidades sincronizar. Las entidades varían según la fuente, como las incidencias para Jira y el contenido y los espacios para Confluence. Se crea un almacén de datos único para cada entidad. Los almacenes de datos de entidades se agrupan por instancia de conector.
¿Qué sigue?
Datos estructurados
Un almacén de datos con datos estructurados habilita la búsqueda semántica o las recomendaciones sobre los datos estructurados. Puedes importar datos de BigQuery o Cloud Storage. También puedes subir datos JSON estructurados de forma manual a través de la API.
Por ejemplo, puedes habilitar la búsqueda o las recomendaciones en un catálogo de productos para tu experiencia de comercio electrónico o un directorio de médicos para la búsqueda o las recomendaciones de proveedores.
Gemini Enterprise detecta automáticamente el esquema a partir de los datos que importas. De manera opcional, puedes proporcionar un esquema para tus datos. Por lo general, proporcionar un esquema para tus datos mejora la calidad de los resultados.
¿Qué sigue?
- Prepara datos estructurados para la transferencia.
- Crea un almacén de datos de búsqueda con uno de estos métodos:
- Crea una app.
Datos no estructurados
Un almacén de datos no estructurados permite la búsqueda semántica o las recomendaciones sobre datos, como documentos e imágenes.
Los almacenes de datos no estructurados admiten documentos en formato HTML, PDF con texto incorporado y TXT. Los formatos PPTX y DOCX están disponibles en versión preliminar.
La búsqueda proporciona resultados en forma de 10 URLs y respuestas resumidas para las consultas en lenguaje natural. Los documentos se deben subir a un bucket de Cloud Storage con los permisos de acceso adecuados. Por ejemplo, una institución financiera puede habilitar la búsqueda o las recomendaciones en su corpus privado de publicaciones de investigación financiera, o una empresa de biotecnología puede habilitar la búsqueda o las recomendaciones en su repositorio privado de investigación médica.
¿Qué sigue?
- Prepara datos no estructurados para la transferencia.
- Crea un almacén de datos de búsqueda con uno de estos métodos:
- Crea un almacén de datos de origen para tus datos no estructurados.
- Crea una app.
Acerca de la búsqueda combinada
Con la búsqueda combinada, se pueden conectar varios almacenes de datos a una sola app. Esto permite que la app busque en varias fuentes y tipos de datos.
Para crear una app de búsqueda combinada, debes conectar uno o más almacenes de datos a una app después de crearla.
Cuando obtienes resultados de la búsqueda, puedes buscar en todos los almacenes de datos o filtrar los resultados de un solo almacén de datos.
La búsqueda combinada tiene las siguientes limitaciones:
- No se admiten los almacenes de datos que contienen datos no estructurados importados con BigQuery.
- La búsqueda combinada permite los siguientes campos en las
solicitudes de búsqueda:
boostSpeccontentSearchSpecdataStoreSpecsfacetSpecsfilterlanguageCodeoffsetoneBoxPageSizeorderByquerypageSizepageTokenrelevanceScoreSpecrelevanceThresholdsessionsessionSpecspellCorrectionSpecuserInfouserPseudoId
- La búsqueda combinada permite los siguientes campos en
dataStoreSpecs:dataStoreboostSpec: Si se especifican especificaciones de aumento paraSearchRequestydataStoreSpecs, ambas se aplican a los resultados de la búsqueda.filter: Si se especifican filtros paraSearchRequestydataStoreSpecs, ambos se aplican a los resultados de la búsqueda.
- Las operaciones de creación, lectura, actualización y eliminación (CRUD) en los parámetros de configuración de entrega son
compatibles con las apps combinadas. Solo se pueden agregar o actualizar los siguientes campos
en una configuración de entrega:
boostControlIdsdisplayNamefilterControlIdsgenericConfig:contentSearchSpec
namesolutionTypesynonymsControlIds
- Las operaciones CRUD en los siguientes controles son compatibles con las apps de búsqueda combinada:
boostActionsynonymActionfilterAction
- Si un almacén de datos usa una configuración de CMEK, todos los demás almacenes de datos también deben usar la misma configuración de CMEK.