멀티모달 임베딩 생성

이 페이지에서는 지원되는 Vertex AI 멀티모달 모델인 multimodalembedding@001를 사용하여 멀티모달 임베딩을 생성하는 방법을 설명합니다.

지원되는 모델에 언급된 Vertex AI 멀티모달 임베딩 모델을 사용할 수 있습니다.

이 페이지에서는 사용자가 PostgreSQL용 AlloyDB 및 생성형 AI 개념에 익숙하다고 가정합니다. 임베딩에 대한 자세한 내용은 임베딩이란 무엇인가요?를 참고하세요.

시작하기 전에

멀티모달 임베딩을 사용하기 전에 다음을 실행하세요.

Vertex AI와 통합하고 확장 프로그램 설치

  1. Vertex AI와 통합
  2. 최신 버전의 google_ml_integration가 설치되어 있는지 확인합니다.

    1. 설치된 버전을 확인하려면 다음 명령어를 실행합니다.

              SELECT extversion FROM pg_extension WHERE extname = 'google_ml_integration';
        extversion
        ------------
        1.4.3
        (1 row)

    2. 확장 프로그램이 설치되어 있지 않거나 설치된 버전이 1.4.3 이전인 경우 다음 명령어를 실행하여 확장 프로그램을 업데이트합니다.

              CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS google_ml_integration;
        ALTER EXTENSION google_ml_integration UPDATE;

      위 명령어를 실행할 때 문제가 발생하거나 위 명령어를 실행한 후 확장 프로그램이 버전 1.4.3으로 업데이트되지 않으면 AlloyDB 지원팀에 문의하세요.

    3. 버전이 최신인지 확인한 후 upgrade_to_preview_version 절차를 실행하여 미리보기 기능을 설치합니다.

              CALL google_ml.upgrade_to_preview_version();
        SELECT extversion FROM pg_extension WHERE extname = 'google_ml_integration';
        extversion
        ------------
        1.4.4
        (1 row)

Cloud Storage의 데이터에 액세스하여 멀티모달 임베딩 생성

  • 멀티모달 임베딩을 생성하려면 gs:// URI를 사용하여 Cloud Storage의 콘텐츠를 참조하세요.
  • 현재 프로젝트의 Vertex AI 서비스 에이전트를 통해 Cloud Storage 콘텐츠에 액세스합니다. 기본적으로 Vertex AI 서비스 에이전트에는 동일한 프로젝트의 버킷에 액세스할 수 있는 권한이 이미 있습니다. 자세한 내용은 IAM 역할 및 권한 색인을 참고하세요.

  • 다른 Google Cloud 프로젝트의 Cloud Storage 버킷에 있는 데이터에 액세스하려면 다음 gcloud CLI 명령어를 실행하여 AlloyDB 프로젝트의 Vertex AI 서비스 에이전트에 스토리지 객체 뷰어 역할 (roles/storage.objectViewer)을 부여합니다.

    gcloud projects add-iam-policy-binding <ANOTHER_PROJECT_ID> \
--member="serviceAccount:service-<PROJECT_ID>@gcp-sa-aiplatform.iam.gserviceaccount.com" \
--role="roles/storage.objectViewer"

    자세한 내용은 버킷에 IAM 정책 설정 및 관리를 참고하세요.

멀티모달 임베딩을 생성하려면 다음 스키마 중 하나를 선택하세요.

다음 단계