Questa pagina mostra come visualizzare l'anteprima dei suggerimenti utilizzando la console Google Cloud e come ottenere i risultati dei suggerimenti utilizzando l'API. Consulta la scheda REST per esempi di chiamate API che possono aiutarti a integrare i consigli nella tua app.
La procedura che utilizzi dipende dal fatto che tu disponga di dati multimediali o personalizzati:
- Ricevere consigli sui contenuti multimediali
- Ricevere consigli personalizzati per un'app con dati strutturati
Ricevere consigli sui contenuti multimediali
Console
Per utilizzare la console Google Cloud per visualizzare l'anteprima dei consigli sui contenuti multimediali, segui questi passaggi:
Nella Google Cloud console, vai alla pagina AI Applications.
Fai clic sul nome dell'app per cui vuoi visualizzare l'anteprima dei consigli.
Fai clic su Configurations (Configurazioni) > Training (Addestramento). Se Pronto per ricevere query è Sì, l'app è pronta per l'anteprima.
Fai clic su Anteprima.
Fai clic sul campo ID documento. Viene visualizzato un elenco di ID documento.
Fai clic sull'ID del documento per il quale vuoi ricevere suggerimenti. In alternativa, inserisci un ID documento nel campo ID documento.
Fai clic su Seleziona configurazione di pubblicazione e seleziona la configurazione di pubblicazione da visualizzare in anteprima.
(Facoltativo) Inserisci l'ID visitatore (chiamato anche pseudo ID utente) di un utente per il quale hai raccolto eventi utente. Se lasci vuoto questo campo o inserisci un ID visitatore inesistente, visualizzerai l'anteprima dei consigli come nuovo utente.
Fai clic su Ricevi suggerimenti. Viene visualizzato un elenco di documenti suggeriti.
Fai clic su un documento per visualizzarne i dettagli.
REST
Per utilizzare l'API per ricevere consigli sui contenuti multimediali, utilizza il
metodo servingConfigs.recommend
:
Trova l'ID motore e l'ID configurazione di pubblicazione. Se hai già l'ID motore e gli ID configurazione di pubblicazione, vai al passaggio 2.
Nella Google Cloud console, vai alla pagina AI Applications.
Fai clic sul nome dell'app.
Nel riquadro di navigazione, fai clic su Configurazioni.
Se hai una sola configurazione di pubblicazione, recupera l'ID configurazione di pubblicazione visualizzato nella scheda Pubblicazione.
Se nella scheda Pubblicazione sono elencate più configurazioni di pubblicazione, trova quella da cui vuoi ricevere i consigli. L'ID configurazione di pubblicazione è il valore nella colonna ID.
Fai clic sulla scheda Addestramento. L'ID motore è il valore nella riga ID app.
Assicurati che l'app sia pronta per l'anteprima:
Nella Google Cloud console, vai alla pagina AI Applications.
Fai clic sul nome dell'app.
Fai clic su Configurations (Configurazioni) > Training (Addestramento). Se Pronto per ricevere query è Sì, l'app è pronta per l'anteprima.
Ricevi consigli.
curl -X POST \ -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \ -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \ -d '{ "validateOnly": false, "userEvent": { "eventType": "view-item", "userPseudoId": "USER_PSEUDO_ID", "documents": [{ "id": "DOCUMENT_ID" }], "filter": "FILTER_STRING" } }' \ "https://discoveryengine.googleapis.com/v1beta/projects/PROJECT_ID/locations/global/collections/default_collection/dataStores/DATA_STORE_ID/servingConfigs/SERVING_CONFIG_ID:recommend"
Sostituisci quanto segue:
PROJECT_ID
: l'ID progetto.DATA_STORE_ID
: l'ID del datastore.DOCUMENT_ID
: l'ID del documento per cui vuoi visualizzare l'anteprima dei suggerimenti. Utilizza l'ID che hai utilizzato per questo documento al momento dell'importazione dei dati.USER_PSEUDO_ID
: una stringa con codifica UTF-8 che funge da identificatore pseudonimizzato univoco che monitora gli utenti. Può avere una lunghezza massima di 128 caratteri. Google consiglia vivamente di utilizzare questo campo perché migliora il rendimento del modello e la qualità della personalizzazione. Puoi utilizzare un cookie HTTP per questo campo, che identifica in modo univoco un visitatore su un singolo dispositivo. Ecco alcuni aspetti importanti da considerare:- Questo identificatore non cambia quando il visitatore accede o esce da un sito web.
- Questo campo non deve essere impostato sullo stesso identificatore per più utenti. In caso contrario, lo stesso ID utente può combinare le cronologie degli eventi di utenti diversi e ridurre la qualità del modello.
- Questo campo non deve includere informazioni che consentono l'identificazione personale (PII).
Per ulteriori informazioni, vedi
userPseudoId
.SERVING_CONFIG_ID
: l'ID della configurazione di pubblicazione.FILTER
: facoltativo. Un campo di testo che consente di filtrare in base a un insieme specificato di campi, utilizzando la sintassi dell'espressione di filtro. Il valore predefinito è una stringa vuota, il che significa che non viene applicato alcun filtro. Per saperne di più, vedi Filtrare i consigli.
Dovresti vedere risultati simili ai seguenti:
{ "results": [{"id": "sample-id-1"}, {"id": "sample-id-2"}], "attributionToken": "abc123" }
Google consiglia di associare i token di attribuzione, che includiamo in ogni risposta e suggerimento di ricerca, alle azioni intraprese da un utente in risposta a queste risposte e suggerimenti di ricerca. In questo modo, la qualità delle risposte e dei consigli di ricerca migliorerà nel tempo. Per farlo, aggiungi
i valori attributionToken
agli URL di ciascuno dei link visualizzati sul tuo sito web per le risposte o i consigli di ricerca, ad esempio https://www.example.com/54321/?rtoken=abc123
. Quando un utente fa clic su uno di questi
link, includi il valore attributionToken
nell'evento utente che registri.
Ricevere consigli per un'app con dati strutturati personalizzati
Console
Per utilizzare la console Google Cloud per visualizzare l'anteprima dei suggerimenti personalizzati per la tua app strutturata, segui questi passaggi:
Nella Google Cloud console, vai alla pagina AI Applications.
Fai clic sul nome dell'app per cui vuoi visualizzare l'anteprima dei consigli.
Fai clic su Anteprima.
Fai clic sul campo ID documento. Viene visualizzato un elenco di ID documento.
Fai clic sull'ID del documento per il quale vuoi ricevere suggerimenti. In alternativa, inserisci un ID documento nel campo ID documento.
Fai clic su Ricevi suggerimenti. Viene visualizzato un elenco di documenti suggeriti.
Fai clic su un documento per visualizzarne i dettagli.
REST
Per utilizzare l'API per ottenere consigli personalizzati per un'app con dati strutturati,
utilizza il metodo servingConfigs.recommend
:
Trovare l'ID motore. Se hai già l'ID motore, vai al passaggio 2.
Nella Google Cloud console, vai alla pagina AI Applications.
Fai clic sul nome dell'app.
Recupera l'ID motore dall'URL della Google Cloud console. È il testo tra
engines/
e/data
. Ad esempio, se l'URL contienegen-app-builder/engines/demo_1234567890123/data/records
allora l'ID motore è
demo_1234567890123
.
Trova l'ID datastore. Se hai già l'ID del tuo datastore, vai al passaggio successivo.
Nella Google Cloud console, vai alla pagina AI Applications e nel menu di navigazione, fai clic su Datastore.
Fai clic sul nome del tuo datastore.
Nella pagina Dati del datastore, recupera l'ID datastore.
Assicurati che il motore sia pronto per l'anteprima eseguendo il polling del metodo
GetEngine
finché non restituisce"servingState":"ACTIVE"
. A questo punto il motore è pronto per l'anteprima.curl -X GET \ -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \ -H "Content-Type: application/json" \ "https://discoveryengine.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/global/collections/default_collection/engines/ENGINE_ID
Sostituisci quanto segue:
PROJECT_ID
: l'ID progetto.ENGINE_ID
: l'ID del motore.
Ricevi consigli.
curl -X POST \ -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "userEvent": { "eventType":"view-item", "userPseudoId":"USER_PSEUDO_ID", "documents":[{"id":"DOCUMENT_ID"}]}}' \ "https://discoveryengine.googleapis.com/v1beta/projects/PROJECT_ID/locations/global/collections/default_collection/dataStores/DATA_STORE_ID/servingConfigs/SERVING_CONFIG_ID:recommend"
Sostituisci quanto segue:
PROJECT_ID
: l'ID progetto.DATA_STORE_ID
: l'ID del datastore.DOCUMENT_ID
: l'ID del documento per cui vuoi visualizzare l'anteprima dei suggerimenti. Utilizza l'ID che hai utilizzato per questo documento al momento dell'importazione dei dati.USER_PSEUDO_ID
: una stringa con codifica UTF-8 che funge da identificatore pseudonimizzato univoco che monitora gli utenti. Può avere una lunghezza massima di 128 caratteri. Google consiglia vivamente di utilizzare questo campo perché migliora il rendimento del modello e la qualità della personalizzazione. Puoi utilizzare un cookie HTTP per questo campo, che identifica in modo univoco un visitatore su un singolo dispositivo. Ecco alcuni aspetti importanti da considerare:- Questo identificatore non cambia quando il visitatore accede o esce da un sito web.
- Questo campo non deve essere impostato sullo stesso identificatore per più utenti. In caso contrario, lo stesso ID utente può combinare le cronologie degli eventi di utenti diversi e ridurre la qualità del modello.
- Questo campo non deve includere informazioni che consentono l'identificazione personale (PII).
Per ulteriori informazioni, vedi
userPseudoId
.SERVING_CONFIG_ID
: l'ID della configurazione di pubblicazione. L'ID della configurazione di pubblicazione è uguale all'ID motore, quindi utilizza l'ID motore qui.
C#
Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API AI Applications per C#.
Per autenticarti in AI Applications, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Go
Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API AI Applications per Go.
Per autenticarti in AI Applications, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Java
Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API AI Applications per Java.
Per autenticarti in AI Applications, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Node.js
Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API AI Applications per Node.js.
Per autenticarti in AI Applications, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
PHP
Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API AI Applications per PHP.
Per autenticarti in AI Applications, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Python
Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API AI Applications per Python.
Per autenticarti in AI Applications, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Ruby
Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API AI Applications per Ruby.
Per autenticarti in AI Applications, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.