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L'agente di rilevamento di Knowledge Catalog è un assistente basato sull'AI che migliora la pertinenza della ricerca per query complesse in linguaggio naturale in base alle funzionalità di ricerca di Knowledge Catalog. Ottimizzando la comprensione e la formulazione delle query, fornisce risultati più accurati rispetto all'API di ricerca di Knowledge Catalog standard. Questa funzionalità è fondamentale soprattutto per le query complesse o lunghe.

Casi d'uso

L'agente di rilevamento offre un'esperienza conversazionale completa per scenari come i seguenti:

• Intenti e vincoli complessi o combinati: gestione delle richieste di ricerca con più criteri, ad esempio la ricerca di set di dati in us-central1, ma l'esclusione delle risorse in BigQuery.
• Ricerca orientata al business: individuazione degli asset di dati in base all'intento e al contesto aziendale anziché alla corrispondenza esatta dei termini tecnici.
• Esplorazione multi-turn: perfezionamento della ricerca tramite un dialogo conversazionale per restringere i risultati.

L'agente di rilevamento è basato su ricerca semantica di Knowledge Catalog che offre una ricerca ibrida predefinita. Puoi continuare a utilizzare direttamente la ricerca semantica di Knowledge Catalog quando devi elaborare ricerche con intenzione di acquisto elevata (quando conosci la risorsa o la colonna specifica), requisiti di bassa latenza o ricerca ibrida senza configurazione.

Come funziona

L'agente di rilevamento esegue i seguenti passaggi per rispondere a una query di ricerca:

1. Analizza l'input per l'intento di comprendere la query, genera più varianti di ricerca e mappa i termini ai filtri dei metadati.
2. Cerca le risorse utilizzando la ricerca semantica di Knowledge Catalog.
3. Classifica i risultati uniti in base alla pertinenza.

Il seguente diagramma fornisce i dettagli della procedura:

L'agente si basa sull'API di ricerca di Knowledge Catalog per recuperare le risorse pertinenti Google Cloud . Il seguente snippet di codice mostra come l'agente chiama la ricerca semantica di Knowledge Catalog:

      # Configure the request parameters for the
      # call to Knowledge Catalog Semantic Search API.
      endpoint = "dataplex.googleapis.com"

      client = dataplex_v1.CatalogServiceClient(
          client_options={"api_endpoint": endpoint}
      )

      location = "global"
      consumer_project_id = "my-gcp-project"
      parent_name = f"projects/{consumer_project_id}/locations/{location}"

      # Call Knowledge Catalog Semantic Search API.
      response = client.search_entries(