Einführung in die benutzerdefinierte Suche

Auf dieser Seite werden die Funktionen der Agentensuche für benutzerdefinierte Anwendungen vorgestellt und aufgelistet. Auf der Seite finden Sie auch Links zu den verfügbaren Funktionen, Anleitungen und Checklisten, um Ihnen den Einstieg in die Agentensuche für benutzerdefinierte Anwendungen zu erleichtern.

Was ist Agent Search für benutzerdefinierte Anwendungen?

Die Agentensuche für benutzerdefinierte Anwendungen ist eine leistungsstarke Such- und Content-Discovery-Engine in Google-Qualität, die Sie in Ihre Anwendungen einbinden können, die Websitedaten und andere strukturierte oder unstrukturierte Daten enthalten. Die Suchfunktion geht über den einfachen Keyword-Abgleich hinaus und nutzt KI, um hochrelevante Ergebnisse zu liefern, personalisierte Such- und Browsing-Erlebnisse zu bieten und KI-Antworten zu generieren, die auf Ihren Daten basieren.

Sie können eine benutzerdefinierte Suchanwendung für branchenunabhängige Daten verwenden, die sich auf öffentlichen Websites befinden oder in einem strukturierten oder unstrukturierten Format vorliegen. Darüber hinaus bietet Agent Search weitere branchenspezifische Such- und Empfehlungsanwendungen.

Hauptmerkmale

Die wichtigsten Funktionen von Agent Search sind:

  • Hochwertige Suche: Nutzt die Suchkompetenz von Google, um die Nutzerabsicht zu verstehen, auch bei komplexen Anfragen und Anfragen in natürlicher Sprache. Sie kombiniert Stichwort- und semantische Suche, um die besten Ergebnisse zu liefern.
  • Personalisiertes Durchsuchen: Liefert personalisierte Ergebnisse ohne eine bestimmte Suchanfrage und einen personalisierten Feed basierend auf dem Kontext und den Navigationsmustern eines Nutzers. Es eignet sich ideal für die Suche nach personalisierten Kategorieseiten und Startseitenfeeds.
  • Datenquellen: Funktioniert mit den folgenden Datenquellen:
    • Website: Indexieren Sie Ihre öffentlichen Websites und verwenden Sie erweiterte Funktionen wie die Indexanreicherung mit den strukturierten Daten auf Ihren Websites.
    • Strukturierte Daten: Suchen Sie in Daten, die in einem definierten Format organisiert sind, z. B. in Datenbanken, JSON-Dateien in Cloud Storage oder BigQuery-Tabellen, z. B. Hotelkataloge, Immobilienangebote und Restaurantverzeichnisse.
    • Unstrukturierte Daten: Suche in Dokumenten wie PDFs, HTML-Dateien und TXT-Dateien oder Bilddateien wie JPEG- und PNG-Dateien, die in Cloud Storage oder BigQuery gespeichert sind.
    • Zusammengeführte Suche: Suche in mehreren Datenspeichern, die Daten aus den oben genannten Datenquellen zusammenführen. Sie können beispielsweise eine Suchanwendung erstellen und sie mit einem Website-Datenspeicher und einem Dokument-Datenspeicher verbinden. So können Ihre Nutzer alle Ihre Inhalte auf einmal durchsuchen.
  • Fundierte KI-Antwortgenerierung: Generiert KI-Antworten, die auf Ihren Daten basieren, mit Verweisen auf die Quelldokumente. Sie können auch weiterführende Fragen und ähnliche Suchanfragen stellen.
  • Personalisierung: Verbessert die Ergebnisse und das Ranking im Laufe der Zeit, indem aus Nutzerinteraktionen gelernt wird, die in Nutzerereignissen wie Klicks und Conversions erfasst werden.
  • Datenverwaltung und CRUD-Vorgänge: Unterstützt CRUD-Vorgänge (Erstellen, Lesen, Aktualisieren und Löschen) für Ihre Dokumente in Datenspeichern. Sie können einzelne Datensätze selektiv löschen und Dokumente aktualisieren. Weitere Informationen finden Sie unter CRUD-Vorgänge für Datenspeicher.
  • Anpassung: Bietet mehrere Möglichkeiten, die Such- und Browsing-Funktionen an Ihre geschäftlichen Anforderungen anzupassen und zu konfigurieren.

Übersicht

Das folgende Diagramm zeigt die Schlüsselkomponenten der benutzerdefinierten Suche und wie sie zusammenarbeiten:

Wichtige Komponenten der generischen benutzerdefinierten Suche
Abbildung 1. Verschiedene Komponenten der benutzerdefinierten Suche

Die Komponenten von Agent Search für die benutzerdefinierte Suche lassen sich so erklären:

  • Datenspeicher: Ihre Inhalte aus verschiedenen Datenquellen werden in einem Agent Search-Datenspeicher gespeichert. Die Quelldaten können öffentliche Websitedaten oder strukturierte und unstrukturierte Daten sein.
  • Datenverarbeitung und Indexierung: Agent Search versteht und indexiert Ihre Daten und erstellt eine such- und abrufbare Darstellung. Dazu gehören:
    • Keyword-Extraktion: Identifiziert und generiert wichtige Begriffe, die zum Abrufen der richtigen Informationen erforderlich sind.
    • Semantisches Verständnis mithilfe von Einbettungen: Erstellt Vektoreinbettungen, um die Bedeutung des Inhalts zu erfassen.
    • Metadatenverarbeitung: Verarbeitet Ihre Dokumente mithilfe der strukturierten Daten oder Metadaten des Dokuments. Beispiele: der Standort in einem Hotelkatalog, Änderungs- oder Erstellungsdaten in den Metadaten einer Webseite.
    • Erweitertes Dokumentparsing: Versteht die Dokumentstruktur und annotiert erweiterte Informationen wie Tabellen, Bilder und Diagramme mithilfe von OCR oder Layoutparsing.
  • Suchanwendung: Das Herzstück der benutzerdefinierten Suche ist eine Suchanwendung, die mit einem oder mehreren Datenspeichern verbunden ist, die Daten aus verschiedenen Quellen enthalten. Bei der zusammengeführten Suche werden die Daten über Connectors aufgenommen. Sie konfigurieren das Such- und Browsing-Verhalten auf Anwendungsebene.
  • Nutzeranfrage: Die Eingabe eines Nutzers, um Informationen aus Ihrer Anwendung abzurufen. Es gibt zwei Arten von Anfragen:
    • Suchanfrage: Der Nutzer gibt eine gezielte Suchanfrage mit Text oder Bildern ein. Die Textsuche wird durch die automatische Vervollständigung unterstützt.
    • Navigationsanfrage oder Durchsuchen: Eine explorative Suche, um personalisierte, relevante Inhalte ohne spezifische Anfrage zu liefern. Sie basiert auf den bisherigen Aktivitäten des Nutzers und anderen Signalen, z. B. der aktuellen Kategorieseite und dem Standort.
  • Abruf und Ranking: Der Abruf und das Ranking von Ergebnissen umfassen mehrere Unterkomponenten:
    • Abfrageverständnis für die Suche: Die Agentensuche analysiert eine Suchanfrage anhand der folgenden Elemente:
      • Natural Language Processing: Zum Verstehen der Absicht.
      • Filter mit Natural Language Understanding: Übersetzt Standorte aus Suchanfragen in natürlicher Sprache in geografische Koordinaten und Bedingungen in Suchanfragen in natürlicher Sprache in Filter.
      • Knowledge Graph: Zur Mehrdeutigkeitsauflösung von Begriffen und zur Erweiterung der Suche.
      • Optionale Funktionen: Umfasst Rechtschreibkorrektur, Synonyme und Umformulierung von Abfragen.
    • Abruf: Agent Search findet die relevantesten Dokumente oder Chunks basierend auf den folgenden Methoden:
      • Keyword-Abgleich für die Suche: Herkömmliche Suche basierend auf Begriffen.
      • Semantische Suche: Einbettungen verwenden, um konzeptionell ähnliche Inhalte zu finden.
      • Filtern: Alle von Ihnen konfigurierten Filter werden angewendet, z. B. Datum, Kategorie oder Relevanzwert.
    • Ranking: Die Agentensuche ordnet die Ergebnisse anhand der folgenden Faktoren:
      • Relevanz: Eine Kombination aus Keyword- und semantischem Abgleich während der Suche.
      • Websignale für die Websitesuche: Faktoren wie Seitenqualität und Beliebtheit.
      • Hoch- und Herabstufen: Ihre benutzerdefinierten Regeln, um bestimmte Ergebnisse hoch- oder herabzustufen.
      • Personalisierung: Lernen aus Nutzerinteraktionen. Dies ist optional, wird aber dringend empfohlen.
      • Sortierung: Anwenden von Sortieranweisungen, z. B. nach Datum.
  • Ergebnisse und Antwortgenerierung:
    • Suchergebnisse: Eine nach Relevanz sortierte Liste relevanter Dokumente oder Chunks wird mit optionalen Funktionen wie Snippets, extraktiven Antworten und extraktiven Segmenten zurückgegeben. Die bereitgestellten Ergebnisse können mithilfe von Bereitstellungseinstellungen konfiguriert werden. Sie können die Suchergebnisse auch optimieren.
    • Antwortgenerierung: Basierend auf den besten und relevantesten Ergebnissen wird eine prägnante, zusammengefasste Antwort mit Quellenangaben generiert. Dabei werden erweiterte LLM-Funktionen verwendet.
    • Personalisierte Suche: Es wird eine personalisierte Gruppe von Dokumenten mit der höchsten vorhergesagten Wahrscheinlichkeit für Interaktionen oder Conversions zurückgegeben. Für diese Vorhersage wird ein erweitertes Modell verwendet, das aus Nutzerinteraktionen lernt.
  • Nutzerereignisse: Ein Tracker für Nutzerinteraktionen wie Klicks und Aufrufe, mit dem Agent Search die Suche und Personalisierung verbessern kann. Nutzerereignisse helfen Ihnen, Ihre geschäftlichen KPIs zu optimieren, einschließlich Interaktion, Conversion und Umsatz.

Wichtige Funktionen und Konfigurationen

Die folgenden Funktionen und Konfigurationen sind für Ihre benutzerdefinierten Suchanwendungen verfügbar. In jeder Phase können Sie diese Einstellungen anpassen, um Ihren Nutzern die besten Ergebnisse zu liefern.

Wichtige Komponenten der generischen benutzerdefinierten Suche
Abbildung 2. Wichtige Funktionen und Konfigurationen in der benutzerdefinierten Suche

Hier sind die verfügbaren Konfigurationen:

Nächste Schritte