Google Vertex AI RAG 기능을 갖춘 Grounded Model connections 생성
- 최종 업데이트2024/11/20
Google Vertex AI RAG 기능을 갖춘 Grounded Model connections 생성
Google Vertex AI RAG(검색 증강 생성) 기능을 사용하여 Google Data Source에서 참조한 정확하고 문맥적으로 올바른 정보를 생성하기 위해 Grounded by data store Model connections을 만드십시오.
Google Vertex AI Grounded by data store Model connections의 경우 이제 Cloud에서도 Automation 360 v34 릴리스에서 사용할 수 있습니다. Cloud 및 On-Premises에서 이 기능을 사용할 수 있습니다.
Google Data Store에 문서 청크 처리가 이제 지원되어 자동화 실행에서 최적의 결과를 보장합니다. AI Agent Studio에서 Google Vertex AI Grounded 모델을 사용하기 위해 Google Data Store에서 문서 청크 처리를 활성화할 수 있습니다.
이제 Agent Builder 서비스를 사용하여 Grounded by data store Model connections을 생성할 수 있는 옵션을 제공합니다. Google Data Store에서의 검색 쿼리는 대규모 데이터 세트에서 관련 콘텐츠를 검색하여 모델에 제공하고 정확한 응답을 생성합니다.
전제 조건
- 역할: AAE_Basic, 자동화 관리자 사용자 정의 역할
- 권한: 유인 Bot Runner
- 설정: 자동화 관리자가 AI 데이터 관리를 활성화해야 하며, 사용자가 AI 기술에 대한 로그를 비활성화하도록 허용 확인란을 선택해야 합니다.
자동화 관리자 사용자 정의 역할 권한은 역할 및 권한 항목을 참조하십시오.
- 앞서 언급했듯이, 먼저 Grounded by data store Model connection을 만들기 위해 Google Data Source를 생성하고, 이를 AI Skill에서 성공적으로 사용해야 합니다. 항목을 참조하십시오.데이터 저장소 및 Vertex Data Store 생성.
- 인증 정보를 자격증명 저장소에 저장하려는 경우 정보를 편리하게 보관할 수 있습니다. Credential Vault를 통한 안전한 자격증명 저장소 항목을 참조하십시오.
- Model connection을 테스트하려면 Bot Agent 22.60.10 이상에 연결되어 있어야 합니다. 테스트를 위해 데스크톱에서 bot을 실행해야 합니다. 테스트를 통해 Bot Agent가 사용자에 맞게 구성되었는지 확인하십시오. 이 태스크를 위해 다른 Control Room으로 연결을 전환해야 하는 경우 Control Room 인스턴스 간 기기 등록 전환 항목을 참조하십시오.
- 연결을 성공적으로 테스트하려면 Recorder 패키지와 AI Skills 패키지에 액세스할 수 있어야 합니다. 테스트 Prompt를 실행하여 Model connection을 테스트합니다.
프로시저
다음 단계
작업 순서의 다음 단계로 Create AI Skills with Grounded by data store Model connections으로 이동하여 AI Skill을 만들고 Grounded by data store Model connection에 연결하여 자동화에서 사용합니다.