시맨틱 검색 및 검색 증강 생성 수행

이 튜토리얼에서는 벡터 색인 사용을 포함하여 검색 성능 향상을 위한 텍스트 임베딩을 만들고 사용하는 엔드 투 엔드 프로세스를 안내합니다.

이 튜토리얼에서는 다음 태스크를 다룹니다.

• Vertex AI 임베딩 모델을 통해 BigQuery ML 원격 모델 만들기
• 원격 모델을 ML.GENERATE_EMBEDDING 함수와 함께 사용하여 BigQuery 테이블의 텍스트에서 임베딩 생성
• 임베딩의 색인을 생성하기 위한 벡터 색인 만들기
• 임베딩과 함께 VECTOR_SEARCH 함수를 사용하여 유사한 텍스트를 검색하기
• ML.GENERATE_TEXT 함수로 텍스트를 생성하고 벡터 검색 결과를 사용하여 프롬프트 입력을 보강하고 결과를 개선하여 검색 증강 생성(RAG) 수행하기

이 튜토리얼에서는 BigQuery 공개 테이블 patents-public-data.google_patents_research.publications을 사용합니다.

필수 역할 및 권한

• 연결을 만들려면 다음 Identity and Access Management(IAM) 역할에 멤버십이 필요합니다.

  • roles/bigquery.connectionAdmin

• 연결의 서비스 계정에 권한을 부여하려면 다음 권한이 필요합니다.

  • resourcemanager.projects.setIamPolicy

• 이 튜토리얼에서 나머지 BigQuery 작업에 필요한 IAM 권한은 다음 두 가지 역할에 포함되어 있습니다.

  • 모델, 테이블, 색인을 만드는 BigQuery 데이터 편집자(roles/bigquery.dataEditor)
  • BigQuery 작업을 실행하기 위한 BigQuery 사용자(roles/bigquery.user)

비용

이 문서에서는 비용이 청구될 수 있는 다음과 같은 Google Cloud 구성요소를 사용합니다.

• BigQuery ML: You incur costs for the data that you process in BigQuery.
• Vertex AI: You incur costs for calls to the Vertex AI service that's represented by the remote model.

프로젝트 사용량을 기준으로 예상 비용을 산출하려면 가격 계산기를 사용하세요. Google Cloud를 처음 사용하는 사용자는 무료 체험판을 사용할 수 있습니다.

BigQuery 가격 책정에 대한 자세한 내용은 BigQuery 문서의 BigQuery 가격 책정을 참조하세요.

Vertex AI 가격 책정에 대한 자세한 내용은 Vertex AI 가격 책정 페이지를 참조하세요.

시작하기 전에

1. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

2. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

3. Enable the BigQuery, BigQuery Connection, and Vertex AI APIs.

   Enable the APIs

데이터 세트 생성

ML 모델을 저장할 BigQuery 데이터 세트를 만듭니다.

1. Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

   BigQuery 페이지로 이동

2. 탐색기 창에서 프로젝트 이름을 클릭합니다.

3. 작업 보기 > 데이터 세트 만들기를 클릭합니다.

   

4. 데이터 세트 만들기 페이지에서 다음을 수행합니다.

   • 데이터 세트 ID에 bqml_tutorial를 입력합니다.

   • 위치 유형에 대해 멀티 리전을 선택한 다음 US(미국 내 여러 리전)를 선택합니다.

     공개 데이터 세트는 US 멀티 리전에 저장됩니다. 편의상 같은 위치에 데이터 세트를 저장합니다.

   • 나머지 기본 설정은 그대로 두고 데이터 세트 만들기를 클릭합니다.

     

연결 만들기

클라우드 리소스 연결을 만들고 연결의 서비스 계정을 가져옵니다. 이전 단계에서 만든 데이터 세트와 동일한 위치에 연결을 만듭니다.

다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

콘솔

1. BigQuery 페이지로 이동합니다.

   BigQuery로 이동

2. 연결을 만들려면 추가를 클릭한 다음 외부 데이터 소스에 연결을 클릭합니다.

3. 연결 유형 목록에서 Vertex AI 원격 모델, 원격 함수, BigLake(Cloud 리소스)를 선택합니다.

4. 연결 ID 필드에 연결 이름을 입력합니다.

5. 연결 만들기를 클릭합니다.

6. 연결로 이동을 클릭합니다.

7. 연결 정보 창에서 나중의 단계에 사용할 서비스 계정 ID를 복사합니다.

bq

1. 명령줄 환경에서 연결을 만듭니다.

   bq mk --connection --location=REGION --project_id=PROJECT_ID \
       --connection_type=CLOUD_RESOURCE CONNECTION_ID

   --project_id 매개변수는 기본 프로젝트를 재정의합니다.

   다음을 바꿉니다.

   • REGION: 연결 리전
   • PROJECT_ID: Google Cloud 프로젝트 ID
   • CONNECTION_ID: 연결의 ID

   연결 리소스를 만들면 BigQuery가 고유한 시스템 서비스 계정을 만들고 이를 연결에 연계합니다.

   문제 해결: 다음 연결 오류가 발생하면 Google Cloud SDK를 업데이트하세요.

   Flags parsing error: flag --connection_type=CLOUD_RESOURCE: value should be one of...
   

2. 이후 단계에서 사용할 수 있도록 서비스 계정 ID를 가져와 복사합니다.

   bq show --connection PROJECT_ID.REGION.CONNECTION_ID

   출력은 다음과 비슷합니다.

   name                          properties
   1234.REGION.CONNECTION_ID     {"serviceAccountId": "[e-mail]"}
   

Terraform

google_bigquery_connection 리소스를 사용합니다.

참고: Terraform을 사용해서 BigQuery 객체를 만들려면 Cloud Resource Manager API를 사용 설정해야 합니다.

BigQuery에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 클라이언트 라이브러리의 인증 설정을 참조하세요.

다음 예에서는 US 리전에 my_cloud_resource_connection라는 Cloud 리소스 연결을 만듭니다.

# This queries the provider for project information.
data "google_project" "default" {}

# This creates a cloud resource connection in the US region named my_cloud_resource_connection.
# Note: The cloud resource nested object has only one output field - serviceAccountId.
resource "google_bigquery_connection" "default" {
  connection_id = "my_cloud_resource_connection"
  project       = data.google_project.default.project_id
  location      = "US"
  cloud_resource {}
}

Google Cloud 프로젝트에 Terraform 구성을 적용하려면 다음 섹션의 단계를 완료하세요.

Cloud Shell 준비

1. Cloud Shell을 실행합니다.

2. Terraform 구성을 적용할 기본 Google Cloud 프로젝트를 설정합니다.

   이 명령어는 프로젝트당 한 번만 실행하면 되며 어떤 디렉터리에서도 실행할 수 있습니다.

   export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID

   Terraform 구성 파일에서 명시적 값을 설정하면 환경 변수가 재정의됩니다.

디렉터리 준비

각 Terraform 구성 파일에는 자체 디렉터리(루트 모듈이라고도 함)가 있어야 합니다.

1. Cloud Shell에서 디렉터리를 만들고 해당 디렉터리 내에 새 파일을 만드세요. 파일 이름에는 .tf 확장자가 있어야 합니다(예: main.tf). 이 튜토리얼에서는 파일을 main.tf라고 합니다.

   mkdir DIRECTORY && cd DIRECTORY && touch main.tf

2. 튜토리얼을 따라 하는 경우 각 섹션이나 단계에서 샘플 코드를 복사할 수 있습니다.

   샘플 코드를 새로 만든 main.tf에 복사합니다.

   필요한 경우 GitHub에서 코드를 복사합니다. 이는 Terraform 스니펫이 엔드 투 엔드 솔루션의 일부인 경우에 권장됩니다.

3. 환경에 적용할 샘플 매개변수를 검토하고 수정합니다.
4. 변경사항을 저장합니다.
5. Terraform을 초기화합니다. 이 작업은 디렉터리당 한 번만 수행하면 됩니다.

   terraform init

   원하는 경우 최신 Google 공급업체 버전을 사용하려면 -upgrade 옵션을 포함합니다.

   terraform init -upgrade

변경사항 적용

1. 구성을 검토하고 Terraform에서 만들거나 업데이트할 리소스가 예상과 일치하는지 확인합니다.

   terraform plan

   필요에 따라 구성을 수정합니다.

2. 다음 명령어를 실행하고 프롬프트에 yes를 입력하여 Terraform 구성을 적용합니다.

   terraform apply

   Terraform에 '적용 완료' 메시지가 표시될 때까지 기다립니다.

3. 결과를 보려면 Google Cloud 프로젝트를 엽니다. Google Cloud 콘솔에서 UI의 리소스로 이동하여 Terraform이 리소스를 만들었거나 업데이트했는지 확인합니다.

참고: Terraform 샘플은 일반적으로 필요한 API가 Google Cloud 프로젝트에서 사용 설정되었다고 가정합니다.

서비스 계정 액세스 부여

연결의 서비스 계정에 Vertex AI 사용자 역할을 부여합니다. 시작하기 전에 섹션에서 만들었거나 선택한 것과 동일한 프로젝트에서 이 역할을 부여해야 합니다. 다른 프로젝트에서 역할을 부여하면 [e-mail] does not have the permission to access resource 오류가 발생합니다.

역할을 부여하려면 다음 단계를 따르세요.

1. IAM 및 관리자 페이지로 이동합니다.

   IAM 및 관리자로 이동

2. 액세스 권한 부여를 클릭합니다.

3. 새 주 구성원 필드에 앞에서 복사한 서비스 계정 ID를 입력합니다.

4. 역할 선택 필드에서 Vertex AI를 선택한 후 Vertex AI 사용자 역할을 선택합니다.

5. 저장을 클릭합니다.

텍스트 임베딩 생성을 위한 원격 모델 만들기

호스팅된 Vertex AI 텍스트 임베딩 생성 모델을 나타내는 원격 모델을 만들어 보겠습니다.

1. Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

   BigQuery로 이동

2. 쿼리 편집기에서 다음 쿼리를 실행합니다.

   CREATE OR REPLACE MODEL `bqml_tutorial.embedding_model`
     REMOTE WITH CONNECTION `LOCATION.CONNECTION_ID`
     OPTIONS (ENDPOINT = 'text-embedding-004');

   다음을 바꿉니다.

   • LOCATION: 연결 위치
   • CONNECTION_ID: BigQuery 연결의 ID

     Google Cloud 콘솔에서 연결 세부정보를 열람할 때 CONNECTION_ID는 연결 ID에 표시되는 정규화된 연결 ID의 마지막 섹션에 있는 값입니다(예: projects/myproject/locations/connection_location/connections/myconnection).

   쿼리가 완료되는 데 몇 초 정도 걸리며 그 이후에는 embedding_model 모델이 탐색기 창의 bqml_tutorial 데이터 세트에 표시됩니다. 이 쿼리에서는 CREATE MODEL 문을 사용하여 모델을 만들므로 쿼리 결과가 없습니다.

텍스트 임베딩 생성

ML.GENERATE_EMBEDDING 함수를 사용하여 특허 검색 초록에서 텍스트 임베딩을 생성한 후 BigQuery 테이블에 작성하여 이를 검색할 수 있게 합니다.

1. Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

   BigQuery로 이동

2. 쿼리 편집기에서 다음 쿼리를 실행합니다.

   CREATE OR REPLACE TABLE `bqml_tutorial.embeddings` AS
   SELECT * FROM ML.GENERATE_EMBEDDING(
     MODEL `bqml_tutorial.embedding_model`,
     (
       SELECT *, abstract AS content
       FROM `patents-public-data.google_patents_research.publications`
       WHERE LENGTH(abstract) > 0 AND LENGTH(title) > 0 AND country = 'Singapore'
     )
   )
   WHERE LENGTH(ml_generate_embedding_status) = 0;

Vertex AI LLM 할당량 또는 서비스 사용 불가로 인해 ML.GENERATE_EMBEDDING 함수를 사용한 임베딩 생성이 실패할 수 있습니다. 오류 세부정보는 ml_generate_embedding_status 열에 반환됩니다. 빈 ml_generate_embedding_status 열은 삽입 생성이 완료되었음을 나타냅니다.

BigQuery의 대체 텍스트 임베딩 생성 방법은 사전 학습된 TensorFlow 모델을 사용하여 텍스트 임베딩 튜토리얼을 참고하세요.

벡터 색인 만들기

벡터 색인을 만들려면 CREATE VECTOR INDEX 데이터 정의 언어(DDL) 문을 사용합니다.

1. BigQuery 페이지로 이동합니다.

   BigQuery로 이동

2. 쿼리 편집기에서 다음 SQL 문을 실행합니다.

   CREATE OR REPLACE VECTOR INDEX my_index
   ON `bqml_tutorial.embeddings`(ml_generate_embedding_result)
   OPTIONS(index_type = 'IVF',
     distance_type = 'COSINE',
     ivf_options = '{"num_lists":500}')

벡터 색인 생성 확인

벡터 색인은 비동기식으로 채워집니다. INFORMATION_SCHEMA.VECTOR_INDEXES 뷰를 쿼리하고 coverage_percentage 열 값이 0보다 크고 last_refresh_time 열 값이 NULL이 아닌 것을 확인하여 색인을 사용할 준비가 되었는지 여부를 체크할 수 있습니다.

1. BigQuery 페이지로 이동합니다.

   BigQuery로 이동

2. 쿼리 편집기에서 다음 SQL 문을 실행합니다.

   SELECT table_name, index_name, index_status,
   coverage_percentage, last_refresh_time, disable_reason
   FROM `PROJECT_ID.bqml_tutorial.INFORMATION_SCHEMA.VECTOR_INDEXES`

   PROJECT_ID를 프로젝트 ID로 바꿉니다.

벡터 색인을 사용하여 텍스트 유사성 검색 수행

VECTOR_SEARCH 함수를 사용하여 텍스트 검색어에서 생성된 임베딩과 일치하는 상위 5개 관련 특허를 검색합니다. 이 쿼리에서 임베딩을 생성하는 데 사용하는 모델은 비교하려는 테이블에서 임베딩을 생성하는 데 사용하는 모델과 동일해야 하며 그렇지 않으면 검색 결과가 정확하지 않습니다.

1. BigQuery 페이지로 이동합니다.

   BigQuery로 이동

2. 쿼리 편집기에서 다음 SQL 문을 실행합니다.

   SELECT query.query, base.publication_number, base.title, base.abstract
   FROM VECTOR_SEARCH(
     TABLE `bqml_tutorial.embeddings`, 'ml_generate_embedding_result',
     (
     SELECT ml_generate_embedding_result, content AS query
     FROM ML.GENERATE_EMBEDDING(
     MODEL `bqml_tutorial.embedding_model`,
     (SELECT 'improving password security' AS content))
     ),
     top_k => 5, options => '{"fraction_lists_to_search": 0.01}')

   출력은 다음과 비슷합니다.

   +-----------------------------+--------------------+-------------------------------------------------+-------------------------------------------------+
   |            query            | publication_number |                       title                     |                      abstract                   |
   +-----------------------------+--------------------+-------------------------------------------------+-------------------------------------------------+
   | improving password security | SG-120868-A1       | Data storage device security method and a...    | Methods for improving security in data stora... |
   | improving password security | SG-10201610585W-A  | Passsword management system and process...      | PASSSWORD MANAGEMENT SYSTEM AND PROCESS ...     |
   | improving password security | SG-148888-A1       | Improved system and method for...               | IMPROVED SYSTEM AND METHOD FOR RANDOM...        |
   | improving password security | SG-194267-A1       | Method and system for protecting a password...  | A system for providing security for a...        |
   | improving password security | SG-120868-A1       | Data storage device security...                 | Methods for improving security in data...       |
   +-----------------------------+--------------------+-------------------------------------------------+-------------------------------------------------+
   

텍스트 생성을 위한 원격 모델 만들기

호스팅된 Vertex AI 텍스트 생성 모델을 나타내는 원격 모델을 만들어 보겠습니다.

1. Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

   BigQuery로 이동

2. 쿼리 편집기에서 다음 쿼리를 실행합니다.

   CREATE OR REPLACE MODEL `bqml_tutorial.text_model`
     REMOTE WITH CONNECTION `LOCATION.CONNECTION_ID`
     OPTIONS (ENDPOINT = 'gemini-1.5-flash-002');

   다음을 바꿉니다.

   • LOCATION: 연결 위치
   • CONNECTION_ID: BigQuery 연결의 ID

     Google Cloud 콘솔에서 연결 세부정보를 열람할 때 CONNECTION_ID는 연결 ID에 표시되는 정규화된 연결 ID의 마지막 섹션에 있는 값입니다(예: projects/myproject/locations/connection_location/connections/myconnection).

   쿼리가 완료되는 데 몇 초 정도 걸리며 그 이후에는 text_model 모델이 탐색기 창의 bqml_tutorial 데이터 세트에 표시됩니다. 이 쿼리에서는 CREATE MODEL 문을 사용하여 모델을 만들므로 쿼리 결과가 없습니다.

벡터 검색 결과로 보강된 텍스트 생성

ML.GENERATE_TEXT 함수를 사용하여 텍스트를 생성하기 위해 프롬프트로 검색 결과를 제공합니다.

1. Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

   BigQuery로 이동

2. 쿼리 편집기에서 다음 쿼리를 실행합니다.

   SELECT ml_generate_text_llm_result AS generated, prompt
   FROM ML.GENERATE_TEXT(
     MODEL `bqml_tutorial.text_model`,
     (
       SELECT CONCAT(
         'Propose some project ideas to improve user password security using the context below: ',
         STRING_AGG(
           FORMAT("patent title: %s, patent abstract: %s", base.title, base.abstract),
           ',\n')
         ) AS prompt,
       FROM VECTOR_SEARCH(
         TABLE `bqml_tutorial.embeddings`, 'ml_generate_embedding_result',
         (
           SELECT ml_generate_embedding_result, content AS query
           FROM ML.GENERATE_EMBEDDING(
             MODEL `bqml_tutorial.embedding_model`,
            (SELECT 'improving password security' AS content)
           )
         ),
       top_k => 5, options => '{"fraction_lists_to_search": 0.01}')
     ),
     STRUCT(600 AS max_output_tokens, TRUE AS flatten_json_output));

   출력은 다음과 비슷합니다.

   +------------------------------------------------+------------------------------------------------------------+
   |            generated                           | prompt                                                     |
   +------------------------------------------------+------------------------------------------------------------+
   | These patents suggest several project ideas to | Propose some project ideas to improve user password        |
   | improve user password security.  Here are      | security using the context below: patent title: Active     |
   | some, categorized by the patent they build     | new password entry dialog with compact visual indication   |
   | upon:                                          | of adherence to password policy, patent abstract:          |
   |                                                | An active new password entry dialog provides a compact     |
   | **I. Projects based on "Active new password    | visual indication of adherence to password policies. A     |
   | entry dialog with compact visual indication of | visual indication of progress towards meeting all          |
   | adherence to password policy":**               | applicable password policies is included in the display    |
   |                                                | and updated as new password characters are being...        |
   +------------------------------------------------+------------------------------------------------------------+
    

삭제

주의: 프로젝트를 삭제하면 다음과 같은 효과가 발생합니다.

• 프로젝트의 모든 항목이 삭제됩니다. 이 문서의 태스크에 기존 프로젝트를 사용한 경우 프로젝트를 삭제하면 프로젝트에서 수행한 다른 작업도 삭제됩니다.
• 커스텀 프로젝트 ID가 손실됩니다. 이 프로젝트를 만들 때 앞으로 사용할 커스텀 프로젝트 ID를 만들었을 수 있습니다. appspot.com URL과 같이 프로젝트 ID를 사용하는 URL을 보존하려면 전체 프로젝트를 삭제하는 대신 프로젝트 내에서 선택한 리소스만 삭제합니다.

여러 아키텍처, 튜토리얼, 빠른 시작을 살펴보려는 경우 프로젝트를 재사용하면 프로젝트 할당량 한도 초과를 방지할 수 있습니다.

1. In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.

   Go to Manage resources

2. In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
3. In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

다음 단계

• 검색 증강 생성 파이프라인에서 PDF 파싱 튜토리얼을 통해 파싱된 PDF 콘텐츠를 기반으로 RAG 파이프라인을 만드는 방법을 알아보세요.