벡터 인덱스를 만드는 방법

  • 아티클

참고 항목

Azure AI 스튜디오는 현재 공개 미리 보기로 제공됩니다. 이 미리 보기는 서비스 수준 계약 없이 제공되며, 프로덕션 워크로드에는 권장되지 않습니다. 특정 기능이 지원되지 않거나 기능이 제한될 수 있습니다. 자세한 내용은 Microsoft Azure Preview에 대한 추가 사용 약관을 참조하세요.

이 문서에서는 RAG(검색 증강 세대)를 수행할 수 있도록 벡터 인덱스를 만들고 사용하는 방법을 알아봅니다.

필수 조건

다음을 갖춰야 합니다.

  • Azure AI 프로젝트
  • Azure AI 검색 리소스

인덱스 탭에서 인덱스 만들기

  1. Azure AI 스튜디오에 로그인합니다.

  2. 프로젝트로 이동하거나 Azure AI 스튜디오에서 새 프로젝트를 만듭니다.

  3. 왼쪽의 축소 가능한 메뉴의 구성 요소에서 인덱스를 선택합니다.

    프로젝트 왼쪽 메뉴의 스크린샷.

  4. + 새 인덱스를 선택합니다.

  5. 원본 데이터를 선택합니다. 최근 데이터 원본 목록, 클라우드의 스토리지 URL에서 원본 데이터를 선택하거나 로컬 컴퓨터에서 파일과 폴더를 업로드할 수 있습니다. Azure Blob Storage와 같은 다른 데이터 원본에 연결을 추가할 수도 있습니다.

    선택한 원본 데이터의 스크린샷.

  6. 원본 데이터를 선택한 후 다음을 선택합니다.

  7. 인덱스를 저장할 위치인 인덱스 스토리지를 선택합니다.

  8. Azure AI 검색 서비스에 대한 연결을 이미 만들었으면 드롭다운에서 해당 연결을 선택할 수 있습니다.

    선택 인덱스 저장소의 스크린샷.

    1. 기존 연결이 없으면 다른 Azure AI 검색 서비스 연결을 선택합니다.
    2. 사용하려는 구독과 서비스를 선택합니다.

    인덱스 저장소 선택 세부 정보 스크린샷.

  9. 인덱스 스토리지를 선택한 후 다음을 선택합니다.

  10. 검색 설정을 구성합니다.

    1. 이 검색 리소스에 벡터 검색 추가에 대한 벡터 설정의 기본값은 true입니다. 언급한 대로 이를 통해 하이브리드 및 하이브리드 + 의미 체계 검색 옵션이 사용하도록 설정됩니다. 이 기능을 사용하지 않도록 설정하면 벡터 검색 옵션이 키워드 및 의미 체계로 제한됩니다.
    2. 하이브리드 옵션을 사용하려면 포함 모델이 필요합니다. 드롭다운에서 포함 모델을 선택합니다.
    3. 리소스에 아직 없으면 승인을 선택하여 포함 모델을 배포합니다.

    검색 설정 구성 스크린샷.

    비 Azure OpenAI 모델이 드롭다운에 표시되지 않으면 다음 단계를 따릅니다.

    1. Azure AI Studio에서 프로젝트 설정으로 이동합니다.
    2. 설정 탭의 연결 섹션으로 이동하여 새 연결을 선택합니다.
    3. 서버리스 모델을 선택합니다.
    4. 포함 모델 배포의 이름을 입력하고 연결 추가를 선택합니다. 모델이 드롭다운에 표시되지 않으면 직접 입력 옵션을 선택합니다.
    5. 해당 필드에 배포 API 엔드포인트, 모델 이름, API 키를 입력합니다. 그런 다음 연결을 추가합니다.
    6. 이제 포함 모델이 드롭다운에 표시됩니다.

    서버리스 모델 연결 스크린샷.

  11. 검색 설정을 구성한 후 다음을 선택합니다.

  12. 인덱스 설정에서 다음을 수행합니다.

    1. 인덱스 이름을 입력하거나 자동으로 채워진 이름을 사용합니다.
    2. 업데이트를 예약합니다. 매시간 또는 매일 인덱스를 업데이트하도록 선택할 수 있습니다.
    3. 인덱스를 만들기 위해 작업을 실행할 컴퓨팅을 선택합니다. 이 문서의 설명에 따라 Azure Automation Hybrid Runbook Worker를 제거할 수 있습니다.
      • Azure AI에서 사용할 수 있는 적절한 VM 크기를 선택할 수 있도록 자동 선택
      • 권장 옵션 목록에서 VM 크기 선택
      • 모든 사용 가능한 옵션 목록에서 VM 크기 선택

    인덱스 설정 구성 스크린샷.

  13. 인덱스 설정을 구성한 후 다음을 선택합니다.

  14. 입력한 세부 정보를 검토하고 만들기를 선택합니다.

  15. 인덱스 만들기 상태를 확인할 수 있는 인덱스 세부 정보 페이지로 이동됩니다.

플레이그라운드에서 인덱스 만들기

  1. AI Studio 프로젝트를 엽니다.

  2. 플레이그라운드 탭으로 이동합니다.

  3. 프로젝트의 기존 인덱스에 대해 사용 가능한 프로젝트 인덱스 선택이 표시됩니다. 기존 인덱스를 사용하지 않는 경우 다음 단계를 계속합니다.

  4. 데이터 추가 드롭다운을 선택합니다.

    데이터 드롭다운을 추가하는 플레이그라운드의 스크린샷.

  5. 새 인덱스가 만들어지는 경우 데이터 추가 옵션을 선택합니다. 그런 다음 인덱스 탭에서 인덱스 만들기의 단계에 따라 마법사를 탐색하여 인덱스를 만듭니다.

    1. 사용 중인 외부 인덱스가 있는 경우 외부 인덱스 연결 옵션을 선택합니다.

    2. 인덱스 원본

      1. 데이터 원본을 선택합니다.
      2. AI Search Service를 선택합니다.
      3. 사용할 인덱스를 선택합니다.

      인덱스를 선택하는 페이지의 스크린샷.

    3. 검색 설정을 구성한 후 다음을 선택합니다.

    4. 인덱스 설정에서 다음을 수행합니다.

      1. 인덱스 이름을 입력하거나 자동으로 채워진 이름을 사용합니다.
      2. 업데이트를 예약합니다. 매시간 또는 매일 인덱스를 업데이트하도록 선택할 수 있습니다.
      3. 인덱스를 만들기 위해 작업을 실행할 컴퓨팅을 선택합니다. 이 문서의 설명에 따라 Azure Automation Hybrid Runbook Worker를 제거할 수 있습니다.
        • Azure AI에서 사용할 수 있는 적절한 VM 크기를 선택할 수 있도록 자동 선택
        • 권장 옵션 목록에서 VM 크기 선택
        • 모든 사용 가능한 옵션 목록에서 VM 크기 선택

    5. 입력한 세부 정보를 검토하고 만들기를 선택합니다.

    6. 이제 인덱스를 플레이그라운드에서 사용할 준비가 되었습니다.

프롬프트 흐름에서 인덱스 사용

  1. Azure AI 스튜디오에 로그인하고 빌드 페이지에서 프로젝트를 선택합니다.

  2. 축소 가능한 왼쪽 메뉴에서 프롬프트 흐름을 선택합니다.

  3. 기존 프롬프트 흐름을 열거나 + 만들기를 선택하여 새 흐름을 만듭니다.

  4. 흐름 디자이너의 위쪽 메뉴에서 도구 자세히를 선택한 다음, 인덱스 조회를 선택합니다.

    추가 도구의 벡터 인덱스 조회 스크린샷.

  5. 인덱스 조회 도구 이름을 입력하고 추가를 선택합니다.

  6. mlindex_content 값 상자를 선택하고 인덱스를 선택합니다. 이 단계를 완료한 후 쿼리와 인덱스에 대해 수행할 query_types를 입력합니다.

    인덱스 조회를 구성하기 위한 프롬프트 흐름 노드의 스크린샷.

다음 단계