了解 Data 360 中的搜索索引类型

学习目标

完成本单元后，您将能够：

描述 Data 360 支持的搜索索引。
确定要为您的用例构建哪个搜索索引。

在 Data 360 中使用搜索对 AI 进行落地训练

基于特定于客户的数据对 AI 进行落地训练，可提升 Salesforce Platform 中各类应用程序、分析与自动化工具中生成式 AI 的价值。AI 落地训练可通过非结构化、半结构化或结构化数据实现。通过使用用户查询检索相关的 CRM 数据，以对 AI 模型进行落地训练，Agentforce、Tableau 以及 Flow Builder 等应用程序可确保根据用户意图对输出进行微调。在 Data 360 中使用搜索可确保为您的团队和客户提供准确和相关的 AI 生成的内容、更深入的分析见解以及更高效的自动化工作流程。

Data 360 支持为您知识库中的所有数据（包括非结构化数据）构建搜索索引。Data 360 支持以下搜索索引类型。

向量搜索
混合搜索

要在 Data 360 中构建搜索索引，您需要将数据导入 Data 360。Data 360 接收非结构化数据，将其映射到标准数据模型对象 (DMO) 或非结构化数据模型对象 (UDMO)，并从这些数据中创建有意义的内容区块。然后，Data 360 创建向量嵌入，以构建搜索索引，帮助应用程序理解与数据的在语义和词汇上的相似性。

要了解有关向量嵌入及其他 Data 360 术语的定义，请参阅 Data 360 术语词汇表。

选择搜索类型

在确定哪种搜索类型最适合您的特定用例和数据集之前，让我们首先深入了解一下这些搜索类型之间的区别，以及哪种类型的搜索查询能带来最相关的响应。

向量搜索

向量搜索，也称为语义搜索，旨在根据给定的搜索查询，检索语义相似的数据（或数据区块）。这些数据也可包含视频、音频及通话脚本。向量搜索检索是通过对数据进行分块、创建向量嵌入，并搜索那些与搜索查询具有高度语义相似性的向量嵌入来完成的。

向量搜索适用于用户通过长格式搜索查询寻找通用信息的场景。搜索查询会检索向量搜索分数较高的数据，此分数与最高的语义匹配度相关联。

例如，以下是一个查询，旨在查找关于 Google Chrome 浏览器工作原理的信息。搜索查询会检索向量搜索分数最高的区块，此分数与搜索查询最高的语义匹配度相关。

查询：

select c.Chunk_c, v.score_c from vector_search(table(WikiArticle_c_vector_search_2_index__dlm),
 'how does Google Chrome internet browser work', '', 100) as v join WikiArticle_c_vector_search_2_
chunk_dlm as c on v.SourceRecordId_c=c.RecordId_c ORDER by v.score_c desc limit 3;

结果：

混合搜索

混合搜索将语义感知向量搜索优势与处理域词汇的关键词搜索功能相结合。它合并了从两种搜索类型检索到的信息，然后通过融合排序器功能对结果进行排序，显示最相关的信息。

默认混合搜索融合排序器功能经过内部基准优化，以适应各种基于搜索的任务。训练和评估数据基于从 Einstein 搜索及 Einstein 搜索答案等生成式 AI 应用程序实际捕获的查询。

对于包含特定搜索术语的长格式搜索查询，混合搜索是一个绝佳选择。搜索查询会检索兼具高关键词搜索分数（与精确的关键词匹配相关联）和高向量搜索分数（与最高的语义匹配度相关联）的数据。这将检索到具有高混合搜索分数的数据，此分数与最相关的搜索结果相关联。

对于向量搜索中使用的相同查询示例，关键词搜索通过提升更相关内容的排名位置，为 LLM 提供更好的落地训练。

查询：

select c.Chunk__c, h.hybrid_score__c, h.keyword_score__c, h.vector_score__c from
hybrid_search(table(WikiArticle_c_hybrid_search_2_index__dlm), 'how does Google Chrome
internet browser work ?', '', 100) as h join WikiArticle_c_hybrid_search_2_chunk__dlm
as c on h.SourceRecordId__c=c.RecordId__c ORDER by h.hybrid_score__c desc limit 2;

结果：

对于所用 Google Chrome 示例中的相同查询，混合搜索比纯粹的向量搜索更强大，因为它返回的区块中既包含浏览器工作原理的信息，也包含关于 Google Chrome 浏览器的特定详细信息。

总结

在 Data 360 中构建搜索索引，以利用您组织的非结构化、半结构化或结构化数据对 AI 进行落地训练。

选择最适合最终用户和应用程序搜索查询的搜索类型。如果用户查询主要关于一般信息或者查询内容较长（五个单词以上），则向量搜索足以满足此场景。当用户查询包含上下文内容（通常是较长的查询）时，向量搜索可提供相关结果。

要获取将语义搜索匹配和关键词搜索匹配相结合的最准确、最相关的查询结果，需创建混合搜索索引。

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