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일반 추천 체크리스트
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이 페이지에서는 일반 추천 앱을 만드는 데 필요한 단계의 체크리스트를 제공합니다.
Vertex AI Agent Builder를 처음 사용하는 경우 일반 추천 시작하기 튜토리얼에 따라 샘플 앱을 만들어 보세요.
추천 앱에서 사용할 데이터의 종류를 결정하고 Vertex AI Search로 가져올 수 있도록 준비합니다.
다음 유형의 데이터를 기반으로 데이터 스토어를 만들 수 있습니다.
웹사이트 데이터. 웹사이트 URL입니다.
비정형 데이터. Cloud Storage에 저장된 문서(예: PDF, HTML 파일, TXT 파일)입니다. 원하는 경우 JSON 파일이나 BigQuery 테이블로 메타데이터를 제공할 수 있습니다.
정형 데이터. 특정 스키마와 함께 제공되는 데이터입니다. 예를 들어 BigQuery 테이블로 데이터를 제공하거나 Cloud Storage의 JSON 파일로 데이터를 제공할 수 있습니다.
작업
앱 및 데이터 스토어 정보 에서 지원되는 데이터 및 앱과 데이터 스토어 간의 관계에 관한 정보를 검토합니다.
수집을 위한 데이터 준비 의 요구사항에 따라 데이터를 준비합니다.
데이터 스토어를 만든 다음 데이터를 가져옵니다.
데이터를 가져오는 방법은 가져오는 위치에 따라 다릅니다. 예를 들어 데이터가 Cloud Storage에 있는 경우 콘솔 또는 API를 사용하여 데이터의 버킷 위치를 제공해 데이터를 가져올 수 있습니다.
작업
일반 추천 데이터 스토어 만들기 에서 데이터 소스에 관한 안내를 따릅니다.
정형 데이터가 포함된 앱 또는 메타데이터가 있는 비정형 데이터가 포함된 앱의 경우 필드 설정을 업데이트하여 필터링할 수 있게 설정하고 이러한 필드를 사용하여 추천 결과를 필터링할 수 있습니다.
작업
특정 필드를 필터링할 수 있게 설정하여 Vertex AI Search에서 추천을 필터링하는 데 해당 필드를 사용할 수 있도록 만듭니다. 필드 설정 구성 을 참고하세요.
추천을 필터링합니다 .
추천을 미리 보고 추천이 예상대로 표시되는지 확인할 수 있습니다.
작업
추천을 미리 보려면 Vertex AI Agent Builder 콘솔 또는 API를 사용하세요.
추천 앱의 미리보기가 만족스러우면 웹사이트에 배포하여 사용자와 공유합니다.
작업
추천 앱을 배포하려면 API 호출을 서버 또는 애플리케이션에 통합합니다. API 호출에 관한 자세한 내용은 추천 받기 에서 앱이 사용하는 데이터 유형에 관한 REST 안내를 참고하세요.
클라이언트 라이브러리 리소스는 Vertex AI Agent Builder 클라이언트 라이브러리 를 참조하세요.
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달리 명시되지 않는 한 이 페이지의 콘텐츠에는 Creative Commons Attribution 4.0 라이선스 에 따라 라이선스가 부여되며, 코드 샘플에는 Apache 2.0 라이선스 에 따라 라이선스가 부여됩니다. 자세한 내용은 Google Developers 사이트 정책 을 참조하세요. 자바는 Oracle 및/또는 Oracle 계열사의 등록 상표입니다.
최종 업데이트: 2024-12-05(UTC)
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