このページでは、カスタムアプリの Agent Search の機能について説明します。このページには、カスタムアプリ向け Agent Search の使用を開始するための利用可能な機能、チュートリアル、チェックリストへのリンクも記載されています。
カスタムアプリ向け Agent Search とは
カスタムアプリ用の Agent Search は、ウェブサイト データやその他の構造化データまたは非構造化データを含むアプリケーションに統合できる、強力な Google 品質の検索およびコンテンツ検出エンジンです。検索機能は基本的なキーワード マッチングを超えており、AI を使用して関連性の高い結果を提供し、パーソナライズされたブラウジングと検索エクスペリエンスを提供し、データに基づいて AI の回答を生成します。
カスタム検索アプリは、一般公開ウェブサイトにある、または構造化形式または非構造化形式の、業種に依存しないデータに使用できます。さらに、Agent Search には、業種固有の検索アプリとレコメンデーション アプリが用意されています。
- メディアデータについては、メディア検索とレコメンデーションの概要をご覧ください。
- コマースと小売のデータについては、AI Commerce Search をご覧ください。
- 医療データについては、医療検索チェックリストをご覧ください。
主な機能
Agent Search の主な機能は次のとおりです。
- 高品質な検索: Google の検索に関する専門知識を活用して、複雑なクエリや自然言語クエリでもユーザーの意図を理解します。キーワード検索とセマンティック検索を組み合わせて、最適な結果を提供します。
- パーソナライズされた閲覧: 特定の検索クエリを使用せずに、アカウントに基づく情報を提供します。また、ユーザーのコンテキストとナビゲーション パターンに基づいて、パーソナライズされたフィードを提供します。パーソナライズされたカテゴリページやホームフィードを表示するディスカバリー エクスペリエンスに最適です。
- データソース: 次のようなさまざまなデータソースに対応しています。
- ウェブサイト: 公開ウェブサイトをインデックスに登録し、ウェブサイトの構造化データを使用したインデックスの拡充などの高度な機能を使用します。
- 構造化データ: データベース、Cloud Storage の JSON ファイル、BigQuery テーブルなど、定義された形式で整理されたデータを検索します。たとえば、ホテルカタログ、不動産リスティング、レストラン ディレクトリなどです。
- 非構造化データ: Cloud Storage または BigQuery に保存されている PDF、HTML ファイル、TXT ファイルなどのドキュメント、または JPEG や PNG ファイルなどの画像ファイルを検索します。
- 統合検索: 上記のデータソースのデータを統合する複数のデータストアを検索します。たとえば、検索アプリを作成して、ウェブサイトのデータストアとドキュメントのデータストアに接続できます。これにより、ユーザーはすべてのコンテンツを一度に検索できます。
- グラウンディングされた AI 回答の生成: データに基づいて AI 回答を生成し、ソース ドキュメントへの引用を付加します。フォローアップの質問や関連するクエリを 尋ねることもできます
- パーソナライズ: クリックやコンバージョンなどのユーザー イベントでキャプチャされたユーザー インタラクションから学習することで、結果とランキングを時間の経過とともに改善します。
- データ マネジメントと CRUD オペレーション: データストア内のドキュメントに対する作成、読み取り、更新、削除（CRUD）オペレーションをサポートします。個々のレコードを選択して削除し、ドキュメントを更新できます。詳細については、データストアに対する CRUD オペレーションをご覧ください。
- カスタマイズ: ビジネスニーズに合わせて検索と閲覧のエクスペリエンスを調整、構成する方法がいくつか用意されています。
概要
次の図は、カスタム検索の主要コンポーネントと、それらの連携方法を示しています。
カスタム検索用の Agent Search のコンポーネントは、次のように説明できます。
- データストア: さまざまなデータソースのコンテンツがエージェント検索データストアに保存されます。ソースデータは、公開ウェブサイトのデータ、構造化データ、非構造化データのいずれかです。
- データ処理とインデックス登録: Agent Search はデータを理解してインデックスに登録し、検索と取得が可能な表現を作成します。これには、次のものが含まれます。
- キーワード抽出: 正しい情報を取得するために必要な重要な用語を特定して生成します。
- エンベディングを使用したセマンティックな理解: ベクトル エンベディングを作成して、コンテンツの意味をキャプチャします。
- メタデータ処理: ドキュメントの構造化データまたはメタデータを使用してドキュメントを処理します。たとえば、ホテル カタログの場所、ウェブページのメタデータの変更日や作成日などです。
- 高度なドキュメント解析: ドキュメントの構造を理解し、OCR またはレイアウト解析を使用して、表、画像、グラフなどの高度な情報にアノテーションを付けます。
- 検索アプリ: カスタム検索の中心となるのは検索アプリです。このアプリは、さまざまなソースからデータを取得する 1 つ以上のデータストアに接続します。統合検索の場合、データはコネクタを介して取り込まれます。検索とブラウジングの動作はアプリレベルで構成します。
- ユーザークエリ: アプリから情報を取得することを目的としたユーザーからの入力。次の 2 種類があります。
- 検索クエリ: ユーザーは、テキストまたは画像を使用して、ターゲットを絞った検索クエリを入力します。テキスト検索は予測入力によって強化されています。
- ナビゲーション クエリまたはブラウジング: 特定のクエリを使用せずに、パーソナライズされた関連コンテンツを配信するための探索的な検索。これは、ユーザーの過去のアクティビティや、現在のカテゴリページや場所などの他のシグナルに基づいています。
- 取得とランキング: 結果の取得とランキングには、いくつかのサブコンポーネントがあります。
- 検索のクエリ理解: Agent Search は、次のものを使用して検索クエリを分析します。
- 自然言語処理: 意図を理解します。
- 自然言語理解によるフィルタ: 自然言語クエリの場所を地理座標に変換し、自然言語クエリの条件をフィルタに変換します。
- ナレッジグラフ: 用語の曖昧さを解消し、検索を拡張します。
- オプション機能: スペル修正、類義語、クエリの言い換えが含まれます。
- 検索: Agent Search は、次の方法に基づいて、最も関連性の高いドキュメントまたはチャンクを検索します。
- 検索のキーワードのマッチタイプ: 語句に基づく従来の検索。
- セマンティック検索: エンベディングを使用して、概念的に類似したコンテンツを検索します。
- フィルタリング: 構成したフィルタ（日付、カテゴリ、関連性スコアなど）を適用します。
- ランキング: Agent Search は、次の要素に基づいて結果をランク付けします。
- 関連性: 検索時のキーワード マッチングとセマンティック マッチングの組み合わせ。
- ウェブサイト検索のウェブシグナル: ページの品質や人気などの要素。
- ブースティングと目立たないようにする: 特定の結果をプロモートまたはデモートするカスタムルール。
- パーソナライズ: ユーザー インタラクションから学習します。これは省略可能ですが、強くおすすめします。
- 並べ替え: 並べ替えの指示を適用します（例: 日付順）。
- 検索のクエリ理解: Agent Search は、次のものを使用して検索クエリを分析します。
- 結果と回答の生成:
- 検索結果: 関連するドキュメントまたはチャンクのランク付けされたリストが、スニペット、抽出回答、抽出セグメントなどのオプション機能とともに返されます。提供される結果は、サービス提供コントロールを使用して構成できます。検索結果をチューニングすることもできます。
- 回答の生成: 上位の関連する検索結果に基づいて、簡潔で統合された回答が生成され、引用が示されます。これには高度な LLM 機能が使用されます。
- パーソナライズされたブラウジング: エンゲージメントまたはコンバージョンの予測確率が最も高い、パーソナライズされたドキュメントのセットが返されます。この予測では、ユーザー インタラクションから学習する高度なモデルが使用されます。
- ユーザー イベント: クリックやビューなどのユーザー インタラクションのトラッカー。エージェント検索が検索とパーソナライズを学習して改善するのに役立ちます。ユーザー イベントは、エンゲージメント、コンバージョン、収益などのビジネス KPI の最適化に役立ちます。
主な機能と構成
カスタム検索アプリでは、次の機能と構成を使用できます。各ステージでこれらの設定をカスタマイズして、ユーザーに最適な結果を提供できます。
具体的には、次の構成を使用できます。
- データ準備:
- 構造化データのスキーマ: フィールド名と型を使用してデータの構造を定義します。独自のスキーマを指定することも、Agent Search で自動検出することもできます。詳細については、スキーマを指定または自動検出するをご覧ください。
- メタデータ: 構造化ドキュメント、非構造化ドキュメント、ウェブページにメタデータを追加して、検索を改善し、フィルタリングを有効にします。詳しくは以下をご覧ください。
- チャンク化: 関連性を高め、LLM 処理を改善するために、ドキュメントを小さなチャンクに分割します。詳細については、ドキュメントを解析してチャンクに分割するをご覧ください。
- 解析: 次のいずれかのオプションを使用して、テキスト、画像、その他のアノテーションを抽出します。
- デジタル パーサー。機械読み取り可能なテキストを抽出します。
- PDF 用の OCR パーサー。スキャンした PDF や画像からテキストを抽出します。
- レイアウト パーサー。ドキュメント構造を検出し、画像やグラフにアノテーションを付けて、チャンク化とドキュメント理解を改善します。これは、複雑なドキュメントや RAG アプリケーションに必要です。
- カスタム エンベディング: 独自に用意したベクトル エンベディングをアップロードします。詳細については、カスタム エンベディングを使用するをご覧ください。
- データの取り込み: エージェント検索では、次のようなさまざまなソースからのデータに対して、さまざまなタイプの取り込みとドキュメント管理が提供されます。
- ウェブサイトのデータのクロール
- Cloud Storage と BigQuery から、または REST API を介して、構造化データと非構造化データを取り込む
- CRUD オペレーションを使用して個々のドキュメントを管理する
- 検索とブラウジングの構成:
- フィールド設定: 検索と回答の生成用にフィールドを構成する方法（検索可能、取得可能、インデックス登録可能など）を制御します。詳細については、フィールド設定を構成するをご覧ください。
- 予測入力: ユーザーの入力に応じてクエリの候補を表示します。詳細については、予測入力を構成するをご覧ください。
- サービス提供コントロール: 検索動作を変更するルールを作成します。詳細については、検索のサービス提供コントロールを構成するをご覧ください。
- ブースト / 埋め込み: フィルタに基づいて特定の結果をプロモートまたはデモートします。
- フィルタ: フィルタに基づいて結果を削除します。
- 類義語: 特定の用語を同等として扱います。
- リダイレクト: 特定のクエリに対してユーザーを特定の URL に誘導します。
- プロモート コントロール: Agent Search データストア内およびデータストア外の結果をプロモートします。
- 検索チューニング（プレビュー）: クエリとテキスト抽出ペアに基づいてモデルをさらにトレーニングします。詳細については、検索チューニングで検索結果を改善するをご覧ください。
- ウェブサイト固有の構成:
- 高度なインデックス登録: 詳しくは、ウェブサイトの高度なインデックス登録を有効にするをご覧ください。
- ウェブページを更新する: 自動更新または手動更新を使用して、ウェブサイト内のドキュメントを定期的に更新できます。また、サイトマップベースの更新を選択することもできます。
- 検索: 次の検索方法を構成します。
- ランキング: 取得した結果をブーストまたは埋め込みする、ウェブ検索結果を並べ替える、構造化データストアからの結果を並べ替える。
- 検索結果: エージェント検索を使用して、次の操作を行います。
- 回答とフォローアップを取得する。
- 検索の要約を取得する。
- スニペットと抽出コンテンツを取得する。
- ユーザー イベントを必要とするパーソナライズされた閲覧エクスペリエンスを生成する
- ユーザー イベント: 検索とパーソナライズを改善するために、クリックやビューなどのユーザー インタラクションを記録します。詳細については、カスタムアプリのユーザー イベントについてをご覧ください。
次のステップ
- カスタム検索を使ってみる。
- カスタム検索チェックリストとウェブサイト検索チェックリストに沿って、すべての構成で独自のカスタム検索アプリを設定します。