このページでは、使用する Vertex AI RAG Engine コンポーネント（モデル、再ランキング、ベクトル ストレージなど）に基づく Vertex AI RAG Engine の料金と請求について説明します。
詳細については、Vertex AI RAG Engine の概要のページをご覧ください。
料金と課金
Vertex AI RAG Engine は無料で使用できます。ただし、Vertex AI RAG Engine コンポーネントを構成すると、課金に影響する可能性があります。
次の表では、RAG コンポーネントを使用した場合の課金の仕組みについて説明します。
| コンポーネント | Vertex AI RAG Engine での課金の仕組み |
|---|---|
| データの取り込み | Vertex AI RAG Engine は、さまざまなデータソースからのデータ取り込みをサポートしています。たとえば、ローカル ファイルのアップロード、Cloud Storage、Google ドライブが該当します。Vertex AI RAG Engine からこれらのデータソース内のファイルにアクセスするのは無料ですが、これらのデータソースではデータ転送に料金が発生する場合があります。たとえば、データの下り（外向き）費用などです。 |
| データ変換（ファイルの解析） |
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| データ変換（ファイルのチャンク化） | 固定サイズのチャンク化をサポートします（無料）。 |
| エンベディングの生成 | Vertex AI RAG Engine は、指定したエンベディング モデルを使用してエンベディング生成をオーケストレートします。プロジェクトには、そのモデルに関連する費用が請求されます。 料金の詳細については、Vertex AI での AI モデルの構築とデプロイの費用をご覧ください。 |
| データのインデックス作成と取得 |
RAG Engine は、ベクトル検索用に次の 2 つのカテゴリのベクトル データベースをサポートしています。
RAG が管理するデータベースには次の 2 つの目的があります。
RAG が管理するデータベースは、バックエンドとして Spanner インスタンスを使用します。 Vertex AI RAG Engine は、各プロジェクトに対して顧客固有の Google Cloud プロジェクトをプロビジョニングし、Vertex AI RAG Engine に保存されている RAG が管理するリソースを管理して、データが物理的に分離されるようにします。
プロジェクト内の RAG コーパスがベクトル検索に RAG が管理するデータベースを使用する場合、RAG が管理する Spanner インスタンスに対して課金されます。 Vertex AI RAG Engine は、対応する RAG マネージド プロジェクトから Google Cloud プロジェクトに Spanner の費用を表示します。これにより、Spanner インスタンスの費用を確認して支払うことが可能です。 Spanner の料金の詳細については、Spanner の料金をご覧ください。 |
| Vertex AI RAG Engine の再ランキング | 取得後にサポートされるランキング ツールは次のとおりです。
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Vertex AI RAG Engine を削除する
次のコードサンプルは、 Google Cloud コンソール、Python、REST で Vertex AI RAG Engine を削除する方法を示しています。
次のステップ
- Vertex AI SDK を使用して Vertex AI RAG Engine タスクを実行する方法について、Python の RAG クイックスタートで学習する。
- グラウンディングについて、グラウンディングの概要で確認する。
- RAG からのレスポンスの詳細については、Vertex AI RAG Engine の検索と生成の出力をご覧ください。
- RAG アーキテクチャについて確認するには: