Vertex 데이터 저장소 생성
- 최종 업데이트2024/11/20
Vertex 데이터 저장소 생성
이는 Google Vertex AI RAG 기능을 사용하기 위해 데이터 저장소에 기반함 모델 연결을 생성하기 전 필수 단계입니다.
먼저 Google Cloud에서 버킷을 만든 다음, 에이전트 빌더에서 Vertex 데이터 저장소를 만듭니다. 이 단계를 모범 사례로 권장합니다.
Google Cloud에서 버킷 생성하기
데이터 저장소를 만들기 전에 Google Cloud에 버킷을 생성하고 데이터를 업로드해야 합니다.
- Google Cloud 계정에 로그인하고 Cloud Storage로 이동하여 Create Bucket을 클릭합니다.
- 버킷에 이름을 지정하고 나머지 매개변수는 기본 설정대로 유지한 다음 계속을 클릭합니다.
- 다음으로, 이 새로운 버킷에 문서를 업로드합니다. 이는 Vertex 데이터 저장소가 지원하는 모든 문서 형식을 포함할 수 있습니다. 예: PDF, HTML, TXT, 및 기타.
Vertex 데이터 저장소 생성
버킷 생성을 완료한 후, 데이터 저장소를 생성하기 위해 탭으로 이동합니다.
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화면에서 클라우드 스토리지를 선택합니다.주: 이전 단계에서 클라우드 저장소에 이미 버킷을 생성했습니다.
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- 다른 모든 매개변수는 기본 선택대로 유지하되, 폴더를 지정합니다.
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폴더를 클릭하고 이전에 생성한 버킷을 선택한 다음, 계속을 클릭합니다.
- 데이터 저장소 구성 화면에서 데이터 저장소의 위치 필드에 대한 기본 옵션을 유지합니다.
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데이터 저장소 이름 필드에 이름을 제공합니다.주: 데이터 저장소는 청크화되고 인코딩된 벡터화된 데이터로 구성되어 있으며, RAG 솔루션에 사용됩니다. 콘텐츠를 청크로 나누고 싶다면 이 시점에서 설정해야 합니다.
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문서 처리 옵션 섹션을 확장합니다.
- 문서 구문 분석 섹션에서는 대부분의 문서 유형에 잘 작동하는 레이아웃 파서를 선택하는 것을 권장합니다.
- 레이아웃 파서 옵션을 선택하면 문서 청킹이 활성화됩니다.
- 다음으로, 청크에 상위 제목 포함하기 옵션을 선택합니다. 이 옵션은 중복된 데이터가 있는 여러 청크에서 더 포괄적인 응답을 반환해 줍니다. 이 옵션을 선택하는 것은 요구 사항에 따라 선택 사항입니다.
- 생성을 클릭하여 데이터 저장소 구성을 완료합니다.
Google 데이터 스토어 요약
에이전트 빌더에서 로 이동한 후 생성한 데이터 저장소를 클릭합니다. 데이터 저장소의 요약 화면이 나타나며, AI Agent Studio에서 데이터 저장소에 기반함 모델 연결을 생성할 때 참조할 정보를 확인할 수 있습니다.
- 프로젝트 ID
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Google 데이터 스토어에 표시되는 프로젝트의 ID입니다. AI Agent Studio에서 데이터 저장소에 기반함
모델 연결을 만들 때 이 값이 필요합니다. 데이터 저장소를 선택할 때 이 ID를 찾을 수 있습니다.
- 데이터 저장소 ID
- 이 ID는 AI Agent Studio에서 데이터 저장소에 기반함 모델 연결을 생성할 때 인증 세부 정보를 정의하는 데 사용됩니다.
- 영역
- 데이터 저장소가 배포된 지역을 표시합니다.
모델 연결 인증을 위해 연결할 지역을 드롭다운 목록에서 선택합니다. 에이전트 빌더에서 데이터 소스를 생성할 때 구성한 자신의 지역을 추가할 수도 있습니다. 항목을 참조하십시오.데이터 저장소 생성 .
- 연결된 앱
- 데이터 저장소가 연결된 앱을 보여줍니다.주: Google 데이터 스토어에서 앱을 생성하고, Google 데이터 스토어에서 데이터 소스를 직접 테스트하려면 생성한 데이터 저장소에 연결할 수 있습니다.
데이터 저장소를 생성한 후, 문서를 업로드하는 데 시간이 걸립니다. 업로드 상태를 보려면 을 클릭하십시오.