Criar um Vertex Data Store
- Última atualização2024/11/20
Criar um Vertex Data Store
Essa etapa é um pré-requisito para criar uma Fundamentado em armazenamento de dados Conexão de modelo para usar o recurso de RAG do Google Vertex AI.
Primeiro, criar um bucket no Google Cloud e depois criar uma Vertex Data Store no Agent Builder. Recomendamos estas etapas como exemplo.
Crie um bucket no Google Cloud
Antes de criar um Data Store, você deve criar um bucket no Google Cloud e fazer o upload dos seus dados para ele.
- Faça login na conta do Google Cloud e navegue até Cloud Storage e clique em Criar Bucket.
- Forneça um nome para o seu bucket, mantenha os demais parâmetros conforme as configurações padrão e clique em Continuar.
- Em seguida, faça o upload dos documentos neste novo bucket. Isso pode incluir qualquer formato de documento que o Vertex Data Store suporte, como: PDF, HTML, TXT e outros.
Criar um Vertex Data Store
Depois de concluir a criação de um bucket, você deve navegar até a guia para criar um data store.
- Na tela , selecione Cloud Storage.Nota: Você já criou um bucket no Cloud Storage nas etapas anteriores.
- Selecione .
- Mantenha todos os outros parâmetros conforme a seleção padrão, mas especifique a pasta.
- Clique em Pasta e selecione o bucket que você criou antes e clique em Continuar.
- Na tela Configurar data store, mantenha as opções padrão para o campo Localização do data store.
- Dê um nome para o campo Nome do data store.Nota: O data store é composto por dados vetorizados que são divididos em blocos e codificados e usados para soluções de RAG. Se quiser dividir o conteúdo em partes, deve configurá-lo agora.
- Expanda a seção Opções de processamento de documentos.
- Na seção Análise de documentos, recomendamos selecionar Layout Parser, pois funciona bem para a maioria dos tipos de documentos.Nota: Consulte Analisar e segmentar documentos .
- Selecionar a opção Layout Parser ativa a fragmentação de documentos.
- Em seguida, marque a opção Incluir cabeçalhos de origem nos fragmentos, pois isso ajuda a retornar uma resposta mais abrangente selecionada a partir de múltiplos fragmentos com dados sobrepostos. Marcar esta opção é opcional, conforme sua necessidade.
- Clique em Criar para concluir a configuração do data store.
Resumo de Google Data Store
Na Agent Builder, navegue até e clique no armazenamento de dados que você criou. Você verá uma tela de resumo do data store com informações para referência ao criar um Fundamentado em armazenamento de dados Conexão de modelo em AI Agent Studio.
- ID do projeto
- Este é o ID do projeto como aparece no Google Data Store. Você vai precisar desse valor ao criar um Fundamentado em armazenamento de dados
Conexão de modelo em AI Agent Studio. Você vai encontrar este ID ao selecionar seu data store.
- ID do Data Store
- Você vai usar este ID para definir os detalhes de autenticação ao criar um Fundamentado em armazenamento de dados Conexão de modelo em AI Agent Studio.
- Região
- Exibe a região em que o data store está implantado.
Selecione uma região na lista suspensa para se conectar e autenticar a Conexão de modelo. Você também pode adicionar sua própria região, configurada ao criar uma fonte de dados no Agent Builder. Consulte Crie um data store .
- Aplicativos conectados
- Mostra os aplicativos aos quais o data store está conectado.Nota: Você pode criar um App no Google Data Store e conectá-lo ao data store que você criou, se quiser testar a fonte de dados direto no Google Data Store.
Depois de criar um data store, fazer o upload de documentos nele leva tempo. Clique em para ver o status do upload.