맞춤 검색 소개

이 페이지에서는 커스텀 앱을 위한 에이전트 검색 기능을 소개하고 나열합니다. 이 페이지에서는 커스텀 앱용 에이전트 검색을 시작하는 데 도움이 되는 사용 가능한 기능, 튜토리얼, 체크리스트 링크도 제공합니다.

커스텀 앱용 Agent Search란 무엇인가요?

커스텀 앱용 에이전트 검색은 웹사이트 데이터와 기타 정형 또는 비정형 데이터가 포함된 애플리케이션에 통합할 수 있는 강력한 Google 품질의 검색 및 콘텐츠 검색 엔진입니다. 검색 기능은 기본적인 키워드 일치를 넘어 AI를 사용하여 관련성이 높은 결과를 제공하고, 맞춤설정된 탐색 및 검색 환경을 제공하며, 데이터를 기반으로 AI 답변을 생성합니다.

공개 웹사이트에 있거나 정형 또는 비정형 형식인 카테고리 제약이 없는 데이터에 커스텀 검색 앱을 사용할 수 있습니다. 또한 Agent Search는 다른 카테고리별 검색 및 추천 앱을 제공합니다.

주요 기능

Agent Search의 주요 기능은 다음과 같습니다.

  • 고품질 검색: Google의 검색 전문성을 활용하여 복잡한 쿼리와 자연어 쿼리에서도 사용자 의도를 이해합니다. 키워드 검색과 시맨틱 검색을 결합하여 최상의 결과를 제공합니다.
  • 맞춤설정된 탐색: 특정 검색어 없이 맞춤설정된 결과를 제공하고 사용자의 컨텍스트 및 탐색 패턴을 기반으로 맞춤설정된 피드를 제공합니다. 맞춤 카테고리 페이지와 홈 피드를 볼 수 있는 탐색 환경에 적합합니다.
  • 데이터 소스: 다음과 같은 다양한 데이터 소스와 호환됩니다.
    • 웹사이트: 공개 웹사이트의 색인을 생성하고 웹사이트의 정형 데이터를 사용한 색인 보강과 같은 고급 기능을 사용합니다.
    • 정형 데이터: 데이터베이스, Cloud Storage의 JSON 파일, BigQuery 테이블과 같이 정의된 형식으로 구성된 데이터(예: 호텔 카탈로그, 부동산 목록, 식당 디렉터리)를 검색합니다.
    • 비정형 데이터: Cloud Storage 또는 BigQuery에 저장된 PDF, HTML 파일, TXT 파일과 같은 문서 또는 JPEG 및 PNG 파일과 같은 이미지 파일을 검색합니다.
    • 혼합 검색: 위에 언급된 데이터 소스의 데이터를 혼합하는 여러 데이터 스토어를 검색합니다. 예를 들어 검색 앱을 만들어 웹사이트 데이터 스토어와 문서 데이터 스토어에 연결할 수 있습니다. 이렇게 하면 사용자가 모든 콘텐츠를 한 번에 검색할 수 있습니다.
  • 그라운딩된 AI 답변 생성: 소스 문서에 대한 인용과 함께 데이터에 그라운딩된 AI 답변을 생성합니다. 후속 질문과 관련 검색어를 물어볼 수도 있습니다
  • 개인화: 클릭 및 전환과 같은 사용자 이벤트에서 캡처된 사용자 상호작용을 통해 학습하여 시간이 지남에 따라 결과 및 순위를 개선합니다.
  • 데이터 관리 및 CRUD 작업: 데이터 스토어의 문서에 대한 만들기, 읽기, 업데이트, 삭제 (CRUD) 작업을 지원합니다. 개별 레코드를 선택적으로 삭제하고 문서를 업데이트할 수 있습니다. 자세한 내용은 데이터 스토어의 CRUD 작업을 참조하세요.
  • 맞춤설정: 비즈니스 요구사항에 맞게 검색 및 탐색 환경을 조정하고 구성하는 여러 가지 방법을 제공합니다.

개요

다음 다이어그램은 맞춤 검색의 주요 구성요소와 이들이 함께 작동하는 방식을 보여줍니다.

일반 맞춤 검색의 주요 구성요소
그림 1. 맞춤 검색의 다양한 구성요소

커스텀 검색을 위한 Agent Search의 구성요소는 다음과 같이 설명할 수 있습니다.

  • 데이터 스토어: 다양한 데이터 소스의 콘텐츠가 Agent Search 데이터 스토어에 저장됩니다. 소스 데이터는 공개 웹사이트 데이터 또는 정형 및 비정형 데이터일 수 있습니다.
  • 데이터 처리 및 색인 생성: 에이전트 검색은 데이터를 이해하고 색인을 생성하여 검색 및 가져오기가 가능한 표현을 만듭니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.
    • 키워드 추출: 올바른 정보를 검색하는 데 필요한 중요한 용어를 식별하고 생성합니다.
    • 임베딩을 사용한 시맨틱 이해: 콘텐츠의 의미를 포착하는 벡터 임베딩을 만듭니다.
    • 메타데이터 처리: 문서의 정형 데이터 또는 메타데이터를 사용하여 문서를 처리합니다. 예를 들어 호텔 카탈로그의 위치, 웹페이지 메타데이터의 수정 또는 생성 날짜가 있습니다.
    • 고급 문서 파싱: OCR 또는 레이아웃 파싱을 사용하여 문서 구조를 이해하고 표, 이미지, 그래프와 같은 고급 정보에 주석을 추가합니다.
  • 검색 앱: 커스텀 검색의 핵심은 검색 앱으로, 다양한 소스에서 데이터를 가져오는 하나 이상의 데이터 스토어에 연결됩니다. 혼합 검색의 경우 데이터는 커넥터를 통해 수집됩니다. 앱 수준에서 검색 및 탐색 동작을 구성합니다.
  • 사용자 쿼리: 앱에서 정보를 검색하기 위한 사용자의 입력으로, 다음 두 가지 유형이 있습니다.
    • 검색어: 사용자가 텍스트 또는 이미지를 사용하여 타겟팅된 검색어를 입력합니다. 텍스트 검색은 자동 완성으로 구동됩니다.
    • 탐색 검색어 또는 탐색: 특정 검색어 없이 개인화된 관련 콘텐츠를 제공하기 위한 탐색적 검색입니다. 사용자의 과거 활동과 현재 카테고리 페이지 및 위치와 같은 기타 신호를 기반으로 합니다.
  • 검색 및 순위 지정: 결과 검색 및 순위 지정에는 여러 하위 구성요소가 있습니다.
    • 검색을 위한 쿼리 이해: 에이전트 검색은 다음을 사용하여 검색어를 분석합니다.
      • 자연어 처리: 의도를 이해합니다.
      • 자연어 이해를 사용한 필터링: 자연어 쿼리의 위치를 지리적 좌표로 변환하고 자연어 쿼리의 조건을 필터로 변환합니다.
      • 지식 그래프: 용어의 모호성을 해소하고 검색을 확장합니다.
      • 선택적 기능: 맞춤법 수정, 동의어, 검색어 재작성이 포함됩니다.
    • 검색: 에이전트 검색은 다음 메서드를 기반으로 가장 관련성이 높은 문서 또는 청크를 찾습니다.
      • 검색을 위한 키워드 검색 유형: 검색어를 기반으로 하는 기존 검색입니다.
      • 시맨틱 검색: 임베딩을 사용하여 개념적으로 유사한 콘텐츠를 찾습니다.
      • 필터링: 구성한 필터(예: 날짜, 카테고리, 관련성 점수)를 적용합니다.
    • 순위 지정: 에이전트 검색은 다음 요소를 기준으로 결과의 순위를 지정합니다.
      • 관련성: 검색 중 키워드와 시맨틱 일치의 조합입니다.
      • 웹사이트 검색을 위한 웹 신호: 페이지 품질 및 인기도와 같은 요소입니다.
      • 부스팅 및 다른 항목 밑에 두기: 특정 결과를 승격하거나 강등하는 커스텀 규칙입니다.
      • 개인 맞춤설정: 사용자 상호작용을 통해 학습합니다. 이는 선택사항이지만 적극 권장됩니다.
      • 순서 지정: 순서 지정 안내를 적용합니다(예: 날짜별).
  • 결과 및 답변 생성:
    • 검색 결과: 관련 문서 또는 청크의 순위가 매겨진 목록이 스니펫, 추출 답변, 추출 세그먼트와 같은 선택적 기능과 함께 반환됩니다. 제공되는 결과는 서빙 컨트롤을 사용하여 구성할 수 있습니다. 검색 결과를 조정할 수도 있습니다.
    • 답변 생성: 상위 및 관련 결과를 기반으로 간결하고 종합적인 답변이 인용과 함께 생성됩니다. 고급 LLM 기능을 사용합니다.
    • 맞춤설정된 탐색: 참여 또는 전환 가능성이 가장 높은 것으로 예측되는 맞춤설정된 문서 집합이 반환됩니다. 이 예측은 사용자 상호작용을 통해 학습하는 고급 모델을 사용합니다.
  • 사용자 이벤트: 클릭 및 조회와 같은 사용자 상호작용을 추적하는 도구로, 에이전트 검색이 검색 및 개인 맞춤설정을 학습하고 개선하는 데 도움이 됩니다. 사용자 이벤트는 참여, 전환, 수익을 포함한 비즈니스 KPI를 최적화하는 데 도움이 됩니다.

주요 기능 및 구성

커스텀 검색 앱에는 다음 기능과 구성을 사용할 수 있습니다. 각 단계에서 이러한 설정을 맞춤설정하여 사용자에게 최상의 결과를 제공할 수 있습니다.

일반 맞춤 검색의 주요 구성요소
그림 2. 맞춤 검색의 주요 기능 및 구성

사용 가능한 구성은 다음과 같습니다.

다음 단계