Vertex AI Search를 처음 사용하는 경우 미디어 추천 시작하기 빠른 시작 튜토리얼에 따라 샘플 앱을 만들어 보세요.
프로젝트를 설정하고 Google Cloud Vertex AI Agent Builder를 사용 설정하고 프로젝트의 액세스 제어를 설정합니다. 기존 Google Cloud 프로젝트가 이미 있으면 해당 프로젝트를 사용할 수 있습니다.
작업
- 시작하기 전에의 단계를 완료합니다.
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.
앱과 데이터 스토어를 만든 다음 미디어 데이터와 사용자 이벤트를 가져옵니다.
미디어 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
앱에서 학습을 시작할 수 있도록 이전 사용자 이벤트를 일괄적으로 가져옵니다.
필드 설정을 업데이트하여 필터링 가능하도록 만들고 이러한 필드를 사용하여 추천 결과를 필터링할 수 있습니다.
작업
Vertex AI Search에서 추천을 필터링하는 데 특정 필드를 사용하도록 하려면 해당 필드를 필터링 가능하게 설정하세요. 필드 설정 구성을 참고하세요.
미디어 추천을 다각화합니다.
사용자가 최근에 콘텐츠를 본 경우 또는 콘텐츠가 오래된 경우 콘텐츠의 순위를 내립니다. 미디어 추천 순위 내리기를 참고하세요.
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.
앱을 유지하여 데이터 스토어에서 최신 및 필요한 데이터를 사용할 수 있도록 할 수 있습니다.
미디어 추천 앱은 3개월마다 자동으로 조정됩니다. 하지만 데이터 스토어가 크게 변경되거나 사용자 이벤트를 일괄적으로 가져오는 경우 앱을 수동으로 다시 학습시켜야 합니다.