미디어 추천 체크리스트
컬렉션을 사용해 정리하기
내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.
이 페이지에서는 미디어 추천 앱을 구현하는 데 필요한 단계의 체크리스트를 제공합니다.
Vertex AI Search를 처음 사용하는 경우 미디어 추천 시작하기 빠른 시작 튜토리얼에 따라 샘플 앱을 만들어 보세요.
Vertex AI Search로 가져올 데이터를 준비합니다.
미디어 추천 앱에는 다음 두 가지 유형의 데이터가 필요합니다.
구조화된 미디어 데이터. 제목, 설명, URI와 같은 미디어 콘텐츠에 관한 메타데이터 정보를 미디어 위치에 업로드합니다.
Vertex AI Search는 미디어의 사전 정의된 스키마를 제공합니다.
또는 자체 스키마를 사용할 수 있습니다.
사용자 이벤트. 미디어 추천에서는 사용자 이벤트를 기록해야 합니다.
앱을 학습하고 추천을 생성하려면 사용자 이벤트가 필요합니다.
작업
미디어 문서 및 데이터 스토어 정보에서 미디어 데이터 및 데이터 스토어에 관한 정보를 검토하고 필요한 스키마 및 필드에 따라 데이터를 준비합니다. 자체 스키마를 사용하는 경우 JSON 객체로 된 스키마 예시 및 정형 데이터도 참고하세요.
사용자 이벤트 정보에서 미디어 사용자 이벤트 요건을 검토합니다.
추천을 미리 보고 추천이 예상대로 표시되는지 확인할 수 있습니다.
작업
추천을 미리 보려면 Agent Builder 콘솔 또는 API를 사용하세요.
미디어 추천 앱의 미리보기 버전이 만족스러우면 웹사이트에 배포하여 사용자와 공유합니다.
작업
추천 앱을 배포하려면 API 호출을 서버 또는 애플리케이션에 통합합니다. API 호출에 관한 자세한 내용은 추천 받기에서 앱이 사용하는 데이터 유형에 관한 REST 안내를 참고하세요.
클라이언트 라이브러리 리소스는 Vertex AI Agent Builder 클라이언트 라이브러리를 참조하세요.
달리 명시되지 않는 한 이 페이지의 콘텐츠에는 Creative Commons Attribution 4.0 라이선스에 따라 라이선스가 부여되며, 코드 샘플에는 Apache 2.0 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다. 자세한 내용은 Google Developers 사이트 정책을 참조하세요. 자바는 Oracle 및/또는 Oracle 계열사의 등록 상표입니다.
최종 업데이트: 2025-01-28(UTC)
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