Réorganiser les résultats de recherche avec VertexRanker

La récupération d'agent (anciennement Vector Search 2.0) fournit VertexRanker pour le reclassement sémantique, qui est alimenté par l'API Ranking.

Une fois que la récupération d'agent a récupéré et fusionné les résultats candidats (à l'aide de la Reciprocal Rank Fusion (RRF)), VertexRanker réévalue les candidats fusionnés par rapport à votre requête en langage naturel à l'aide d'un modèle sémantique dédié. Cela améliore la pertinence des k premiers résultats, en particulier pour les requêtes où la recherche seule ne permet pas de saisir les nuances. Le reclassement s'effectue côté serveur avec des appels à BatchSearchDataObjects. Aucun câblage côté client ni aucun aller-retour supplémentaire n'est nécessaire.

VertexRanker

VertexRanker est configuré comme reclasseur pour le champ combine.ranker de l'objet BatchSearchDataObjectsRequest. Vous devez configurer un classeur principal (seule la RRF est acceptée). Le reclasseur s'exécute après l'étape de fusion RRF et remplace la sortie par la liste réévaluée sémantiquement.

Le tableau suivant répertorie les champs de configuration du classeur.

L'exemple suivant illustre le corps d'une requête.

{
  "searches": [
    { "semantic_search": { "search_text": "running shoes", "search_field": "embedding", "task_type": "RETRIEVAL_QUERY", "top_k": 50 } },
    { "text_search":     { "search_text": "running shoes", "data_field_names": ["title"], "top_k": 50 } }
  ],
  "combine": {
    "top_k": 10,
    "ranker": {
      "rrf": { "weights": [1.0, 1.0] },
      "vertex_ranker": {
        "model": "semantic-ranker-fast@latest",
        "top_n": 50,
        "text_record_spec": {
          "query": "running shoes",
          "title_template": "{title}",
          "content_template": "{body.text}"
        }
      }
    }
  }
}

Les modèles utilisent des chemins d'accès aux champs de données de l'objet de données, par exemple {title} ou {nested.field}. Ces champs doivent exister dans le schéma de la collection. Sinon, la requête est rejetée lors de la validation. Si un objet de données ne contient pas le champ fourni, le serveur récupère de manière transparente l'enregistrement complet à partir du stockage afin que le modèle puisse toujours être rempli.

Quotas et tarifs

VertexRanker sur la récupération d'agent utilise une allocation de niveau sans frais avec facturation des dépassements basée sur l'utilisation. Chaque projet reçoit une allocation sans frais d'utilisation du classement par période de 30 jours. L'utilisation dans cette allocation n'entraîne aucun coût. Les tarifs standards de l'API Ranking s'appliquent au projet client pour toute utilisation au-delà de cette allocation.

Le tableau suivant répertorie les valeurs de quota.

Le fait d'atteindre l'allocation de niveau sans frais n'entraîne pas l'échec de vos requêtes. Une fois l'allocation de 80 000 unités de classement consommée, l'utilisation ultérieure de VertexRanker continue de fonctionner et est facturée en dépassement. L'allocation est réinitialisée 30 jours après votre première utilisation.

Les unités de classement sont calculées à partir du nombre d'enregistrements envoyés au classeur et de la taille de leurs modèles de titre et de contenu, en utilisant la même comptabilité que l'API Ranking autonome. Pour en savoir plus, consultez les tarifs de l'API Ranking.

Avant de pouvoir utiliser VertexRanker, vous devez activer Discovery Engine sur le projet client. Pour en savoir plus, consultez la section Conditions de fin "échec".

Gestion des échecs et avertissements

VertexRanker est un reclasseur qui fonctionne de la manière la plus optimale possible. Si l'appel de classement échoue, le RPC BatchSearchDataObjects réussit toujours et renvoie les résultats fusionnés par RRF tronqués à top_k. L'échec est signalé dans le champ search_response_metadata.warnings de la réponse. Le code d'état complet de l'API Ranking est conservé. Le code d'avertissement pour les états inattendus est UNAVAILABLE avec le message d'avertissement suivant : "Reranking is temporarily unavailable. Returning fused (RRF) results without semantic reranking."

Conditions de fin "échec"

L'ensemble du RPC BatchSearchDataObjects échoue avec FAILED_PRECONDITION (aucun retour à la RRF) dans les cas suivants.

• API Discovery Engine non activée : l'API Ranking renvoie FAILED_PRECONDITION avec le message Discovery Engine API is not enabled for the consumer project /<N/>. Please enable the API and try again." Solution : activez l'API Discovery Engine sur le projet client.

Le client doit activer Discovery Engine pour le projet client afin que le reclassement puisse avoir lieu.

Le tableau suivant répertorie les codes d'avertissement, les causes typiques qui génèrent les avertissements et le message expliquant l'avertissement.