בדף הזה מוסבר על היכולות של "חיפוש מבוסס סוכנים" באפליקציות בהתאמה אישית. בדף יש גם קישורים לתכונות, למדריכים ולרשימות המשימות שיעזרו לכם להתחיל להשתמש בחיפוש מבוסס סוכנים באפליקציות בהתאמה אישית.
מה זה "חיפוש מבוסס סוכנים" באפליקציות בהתאמה אישית?
"חיפוש מבוסס סוכנים" לאפליקציות בהתאמה אישית הוא מנוע חיפוש וגילוי תוכן מתקדם באיכות של Google, שאפשר לשלב באפליקציות שמכילות נתונים מאתרים ונתונים מובְנים או לא מובְנים אחרים. יכולת החיפוש היא מעבר להתאמה בסיסית למילות מפתח, ומשתמשת ב-AI כדי לספק תוצאות רלוונטיות מאוד, לספק חוויות גלישה וחיפוש מותאמות אישית וליצור תשובות מ-AI שמבוססות על הנתונים שלכם.
אתם יכולים להשתמש באפליקציית חיפוש בהתאמה אישית לנתונים שלא קשורים לתחום מסוים, שנמצאים באתרים ציבוריים או בפורמט מובנה או לא מובנה. בנוסף, ב-Agent Search יש אפליקציות אחרות לחיפוש ולהמלצות שספציפיות לתחום.
- למידע על נתוני מדיה, קראו את המאמר מבוא לחיפוש מדיה ולהמלצות.
- מידע על נתוני מסחר וקמעונאות זמין במאמר AI Commerce Search.
- למידע על נתוני בריאות, ראו רשימת משימות לחיפוש בתחום הבריאות.
יכולות עיקריות
אלה היכולות העיקריות של Agent Search:
- חיפוש באיכות גבוהה: המערכת משתמשת במומחיות של Google בתחום החיפוש כדי להבין את כוונת המשתמש, גם בשאילתות מורכבות ובשאילתות בשפה טבעית. הוא משלב בין חיפוש לפי מילות מפתח לבין חיפוש סמנטי כדי להציג את התוצאות הטובות ביותר.
- עיון בהתאמה אישית: הצגת תוצאות אישיות בלי שאילתת חיפוש ספציפית ופיד בהתאמה אישית על סמך ההקשר ודפוסי הניווט של המשתמש. הוא אידיאלי לחוויות גילוי שמאפשרות לצפות בדפי קטגוריות ובפידים של דף הבית בהתאמה אישית.
- מקורות נתונים: עובד עם מגוון מקורות הנתונים הבאים:
- אתר: הוספה לאינדקס של האתרים הציבוריים שלכם ושימוש בתכונות מתקדמות, כמו העשרת האינדקס באמצעות הנתונים המובְנים באתרים שלכם.
- נתונים מובְנים: חיפוש בנתונים שמאורגנים בפורמט מוגדר, כמו מסדי נתונים, קובצי JSON ב-Cloud Storage או טבלאות ב-BigQuery. לדוגמה, קטלוגים של בתי מלון, מודעות נדל"ן ומדריכי מסעדות.
- נתונים לא מובְנים: חיפוש במסמכים כמו קובצי PDF, קובצי HTML וקובצי TXT, או קובצי תמונות כמו קובצי JPEG ו-PNG שמאוחסנים ב-Cloud Storage או ב-BigQuery.
- חיפוש משולב: חיפוש בכמה מאגרי נתונים שמשלבים נתונים ממקורות הנתונים שצוינו למעלה. לדוגמה, אתם יכולים ליצור אפליקציית חיפוש ולקשר אותה למאגר נתונים של אתר ולמאגר נתונים של מסמכים. כך המשתמשים יכולים לחפש בכל התוכן שלכם בבת אחת.
- יצירת תשובות מבוססות-נתונים באמצעות AI: יצירת תשובות באמצעות AI שמבוססות על הנתונים שלכם, עם ציטוטים ממסמכי המקור. אתם יכולים גם לשאול שאלות המשך ושאילתות קשורות.
- התאמה אישית: שיפור התוצאות והדירוג לאורך זמן על ידי למידה מאינטראקציות של משתמשים שמתועדות באירועי משתמשים, כמו קליקים והמרות.
- ניהול נתונים ופעולות CRUD: תמיכה בפעולות יצירה, קריאה, עדכון ומחיקה (CRUD) במסמכים במאגרי נתונים. אתם יכולים למחוק רשומות ספציפיות ולעדכן מסמכים. מידע נוסף זמין במאמר פעולות CRUD במאגרי נתונים.
- התאמה אישית: מציעה כמה דרכים לכוונן ולהגדיר את חוויית החיפוש והעיון כך שתתאים לצרכים העסקיים שלכם.
סקירה כללית
בתרשים הבא מוצגים הרכיבים העיקריים של החיפוש בהתאמה אישית ואיך הם פועלים ביחד:
אלה הרכיבים של Agent Search לחיפוש בהתאמה אישית:
- מאגר נתונים: התוכן ממקורות הנתונים השונים מאוחסן במאגר נתונים של Agent Search. מקור הנתונים יכול להיות נתונים מאתר ציבורי או נתונים מובְנים ולא מובְנים.
- עיבוד נתונים והוספה לאינדקס: Agent Search מבין את הנתונים ומוסיף אותם לאינדקס, וכך יוצר ייצוג שניתן לחפש ולאחזר. זה כולל:
- חילוץ מילות מפתח: זיהוי ויצירה של מונחים חשובים שנדרשים כדי לאחזר את המידע הנכון.
- הבנה סמנטית באמצעות הטמעות: יוצרת הטמעות וקטורים כדי להבין את משמעות התוכן.
- עיבוד מטא-נתונים: עיבוד המסמכים באמצעות הנתונים המובְנים או המטא-נתונים של המסמך. לדוגמה, מיקום בקטלוג של מלון, תאריכי שינוי או יצירה במטא-נתונים של דף אינטרנט.
- ניתוח מתקדם של מסמכים: הבנת מבנה המסמך והוספת הערות למידע מתקדם, כמו טבלאות, תמונות ותרשימים, באמצעות OCR או ניתוח פריסה.
- אפליקציית חיפוש: בלב החיפוש בהתאמה אישית נמצאת אפליקציית חיפוש, שמחוברת למאגר נתונים אחד או יותר שמביאים נתונים ממקורות שונים. בחיפוש משולב, הנתונים נקלטים דרך מחברים. אתם מגדירים את אופן החיפוש והעיון ברמת האפליקציה.
- שאילתת משתמש: הקלט של המשתמש שנועד לאחזר מידע מהאפליקציה. יש שני סוגים של שאילתות:
- שאילתת חיפוש: המשתמש מזין שאילתת חיפוש ממוקדת באמצעות טקסט או תמונות. החיפוש הטקסטואלי מבוסס על השלמה אוטומטית.
- שאילתת ניווט או עיון: חיפוש למטרת גילוי, כדי להציג תוכן רלוונטי בהתאמה אישית בלי שאילתה ספציפית. הוא מבוסס על הפעילות הקודמת של המשתמש ועל אותות אחרים, כמו דף הקטגוריה הנוכחי והמיקום.
- אחזור ודירוג: יש כמה רכיבי משנה לאחזור ולדירוג של תוצאות:
- הבנת שאילתות לחיפוש: "חיפוש מבוסס סוכנים" מנתח שאילתת חיפוש באמצעות:
- עיבוד שפה טבעית (NLP): כדי להבין את הכוונה.
- מסננים עם הבנת שפה טבעית (NLU): מתרגמים מיקומים משאילתות בשפה טבעית לקואורדינטות גיאוגרפיות, ואת התנאים בשאילתות בשפה טבעית למסננים.
- Knowledge Graph: כדי להבהיר מונחים ולהרחיב את החיפוש.
- תכונות אופציונליות: כולל תיקון איות, מילים נרדפות וניסוח מחדש של שאילתות.
- אחזור: Agent Search מוצא את המסמכים או החלקים הרלוונטיים ביותר לפי השיטות הבאות:
- התאמה למילות מפתח בחיפוש: חיפוש רגיל שמבוסס על מונחים.
- חיפוש סמנטי: שימוש בהטמעות כדי למצוא תוכן דומה מבחינה רעיונית.
- סינון: החלת המסננים שהגדרתם, למשל תאריך, קטגוריה או ציון רלוונטיות.
- דירוג: Agent Search מדרג את התוצאות על סמך הגורמים הבאים:
- רלוונטיות: שילוב של התאמה למילות מפתח והתאמה סמנטית במהלך החיפוש.
- אותות מהאינטרנט לחיפוש באתר: גורמים כמו איכות הדף והפופולריות שלו.
- קידום והורדה בדירוג: כללים מותאמים אישית לקידום או להורדה בדירוג של תוצאות מסוימות.
- התאמה אישית: למידה מאינטראקציות של משתמשים. השלב הזה אופציונלי, אבל מומלץ מאוד.
- סדר: החלת הוראות סדר, למשל לפי תאריך.
- הבנת שאילתות לחיפוש: "חיפוש מבוסס סוכנים" מנתח שאילתת חיפוש באמצעות:
- יצירת תוצאות ותשובות:
- תוצאות החיפוש: רשימה מדורגת של מסמכים או קטעים רלוונטיים, עם תכונות אופציונליות כמו תקצירים, תשובות מחולצות וקטעים מחולצים. אפשר להגדיר את התוצאות שמוצגות בעזרת אמצעי הבקרה להצגת תוצאות. אתם יכולים גם לשנות את תוצאות החיפוש.
- יצירת תשובה: המערכת יוצרת תשובה תמציתית ומסונתזת על סמך התוצאות המובילות והרלוונטיות, כולל ציטוטים. התכונה הזו משתמשת בתכונות מתקדמות של מודל שפה גדול (LLM).
- עיון בהתאמה אישית: המערכת מחזירה קבוצה מותאמת אישית של מסמכים עם הסבירות החזויה הגבוהה ביותר למעורבות או להמרה. החיזוי הזה מבוסס על מודל מתקדם שלומד מהאינטראקציות של המשתמשים.
- אירועי משתמשים: כלי למעקב אחרי אינטראקציות של משתמשים, כמו קליקים וצפיות, שעוזר ל-Agent Search ללמוד ולשפר את החיפוש וההתאמה האישית. אירועי משתמשים עוזרים לבצע אופטימיזציה של מדדי ה-KPI של העסק, כולל מעורבות, המרות והכנסות.
תכונות והגדרות עיקריות
התכונות וההגדרות הבאות זמינות לאפליקציות החיפוש בהתאמה אישית. בכל שלב אפשר להתאים אישית את ההגדרות האלה כדי להציג למשתמשים את התוצאות הטובות ביותר.
אלה ההגדרות הזמינות:
- הכנת הנתונים:
- סכימה לנתונים מובְנים: הגדרת מבנה הנתונים באמצעות שמות וסוגים של שדות. אתם יכולים לספק סכימה משלכם או לאפשר ל-Agent Search לזהות אותה באופן אוטומטי. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת סכימה או זיהוי אוטומטי שלה.
- מטא-נתונים: הוספת מטא-נתונים למסמכים מובְנים או לא מובְנים ולדפי אינטרנט כדי לשפר את החיפוש ולאפשר סינון. מידע נוסף:
- חלוקה לחלקים: פירוק מסמכים לחלקים קטנים יותר כדי לשפר את הרלוונטיות ואת העיבוד של ה-LLM. מידע נוסף זמין במאמר ניתוח וחלוקה של מסמכים.
- ניתוח: משתמשים באחת מהאפשרויות הבאות כדי לחלץ טקסט, תמונות והערות אחרות:
- מנתח דיגיטלי לחילוץ טקסט בפורמט קריא למכונה.
- מנתח OCR לקובצי PDF כדי לחלץ טקסט מקובצי PDF או מתמונות שנסרקו.
- מנתח פריסה לזיהוי מבנה המסמך והוספת הערות לתמונות ולתרשימים, כדי לשפר את החלוקה לחלקים ואת הבנת המסמך. זה נדרש למסמכים מורכבים ולאפליקציות RAG.
- הטמעות בהתאמה אישית: אתם יכולים להעלות הטמעות וקטורים שהכנתם בעצמכם. מידע נוסף זמין במאמר שימוש בהטמעות בהתאמה אישית.
- הטמעת נתונים: ב-Agent Search יש סוגים שונים של הטמעה וניהול מסמכים לנתונים ממקורות שונים, כמו:
- סריקה של נתוני האתר
- הטמעת נתונים מובְנים ולא מובְנים מ-Cloud Storage ומ-BigQuery או באמצעות ה-API בארכיטקטורת REST
- ניהול מסמכים ספציפיים באמצעות פעולות CRUD
- הגדרת החיפוש והעיון:
- הגדרות שדות: קובעים איך השדות מוגדרים לחיפוש וליצירת תשובות, למשל אם אפשר לחפש, לאחזר או להוסיף אותם לאינדקס. מידע נוסף זמין במאמר קביעת הגדרות של שדות.
- השלמה אוטומטית: הצגת הצעות לשאילתות בזמן שהמשתמשים מקלידים. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת השלמה אוטומטית.
- אמצעי בקרה להצגת מודעות: יוצרים כללים לשינוי אופן הפעולה של החיפוש. מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אמצעי בקרה להצגת מודעות בחיפוש.
- קידום/הורדה בדירוג: קידום או הורדה בדירוג של תוצאות ספציפיות על סמך מסננים.
- סינון: הסרת תוצאות על סמך מסננים.
- מילים נרדפות: התייחסות למונחים מסוימים כשווי ערך.
- הפניה אוטומטית: הפניית משתמשים לכתובת URL ספציפית בתגובה לשאילתות מסוימות.
- אמצעי בקרה לקידום: קידום תוצאות בתוך מאגר הנתונים של Agent Search ומחוצה לו.
- כוונון החיפוש (גרסת טרום-השקה (Preview)): אימון נוסף של המודל על סמך צמדים של שאילתות וקטעי טקסט. מידע נוסף זמין במאמר שיפור תוצאות החיפוש באמצעות כוונון החיפוש.
- הגדרות ספציפיות לאתר:
- הוספה מתקדמת לאינדקס: פרטים נוספים זמינים במאמר הפעלת התהליך המתקדם להוספת אתרים לאינדקס.
- רענון דפי אינטרנט: אתם יכולים לרענן מסמכים באתר באופן קבוע באמצעות רענון אוטומטי או ידני או לבחור רענון שמבוסס על sitemap.
- אחזור: מגדירים את שיטות האחזור הבאות:
- דירוג: הגברה או הפחתה של התוצאות שאוחזרו, סידור תוצאות החיפוש באינטרנט או סידור תוצאות ממאגרי נתונים מובְנים.
- תוצאות חיפוש: אתם יכולים להשתמש בחיפוש מבוסס סוכנים כדי:
- לקבל תשובות ושאלות המשך.
- לקבל סיכומי חיפוש.
- קבלת תקצירים ותוכן מחולץ.
- יצירת חוויית גלישה מותאמת אישית שדורשת אירועי משתמשים
- אירועי משתמשים: מתעדים אינטראקציות של משתמשים, כמו קליקים וצפיות, כדי לשפר את החיפוש וההתאמה האישית. מידע נוסף זמין במאמר מידע על אירועי משתמשים באפליקציות בהתאמה אישית.
המאמרים הבאים
- איך מתחילים להשתמש בחיפוש בהתאמה אישית
- כדי להגדיר אפליקציית חיפוש בהתאמה אישית עם כל ההגדרות, פועלים לפי רשימת המשימות לחיפוש בהתאמה אישית ורשימת המשימות לחיפוש באתר.