지식 기반

지식 기반은 Oracle Database 26ai Vector Search 기능을 활용하여 AI Data Platform Workbench에 저장된 문서의 벡터 임베딩을 저장합니다.

지식 기반은 Oracle Database 26ai의 벡터 검색 기능을 통해 AI 에이전트가 의미 검색을 수행하고 의미상 관련 문서를 검색할 수 있도록 지원합니다. AI 데이터 플랫폼 워크벤치에서 지식 기반은 지식 기반 유형 아래의 카탈로그 스키마에 생성됩니다.


카탈로그가 선택되고 지식 기반이 강조 표시된 상태로 AI 데이터 플랫폼 워크벤치 마스터 카탈로그 페이지가 열립니다.

AI 데이터 플랫폼 워크벤치에서 지식 기반은 Knowledge Base 유형을 사용하여 표준 카탈로그의 스키마에 생성됩니다. 관리 볼륨 또는 외부 볼륨에 저장된 PDF, DOCX 및 TXT 파일의 수집은 지식 기반에서 지원됩니다. 기본적으로 벡터는 AI 데이터 플랫폼 인스턴스가 생성될 때 테넌시에 프로비저닝되는 Oracle Database 26ai Vector Search 인스턴스에 저장됩니다.

AI Data Platform Workbench는 다음과 같은 두 가지 임베딩 모델을 지원합니다.
  • ALL_MINILM_L12_V2: 문장 및 단락을 384차원 밀집 벡터 공간에 매핑하는 문장 변환기 모델입니다. 클러스터링 또는 의미 검색과 같은 작업에 사용됩니다.
  • MULTILINGUAL_E5_SMALL: 여러 언어로 된 텍스트에 대한 벡터 임베딩을 생성합니다. 컴팩트한 디자인으로 다양한 언어에 걸쳐 효과적인 성능을 제공하며 다양한 데이터 세트 및 다국어 시나리오에 적합합니다.

주:

AI 데이터 플랫폼 워크벤치의 지식 기반 객체는 자체적으로 직접 질의할 수 없습니다. 에이전트 플로우에서 에이전트에 연결된 RAG 툴을 생성하고 관련 지식 기반을 선택하여 지식 기반을 질의합니다. RAG 도구에 대한 자세한 내용은 RAG Tool을 참조하십시오. AI 에이전트에 대한 자세한 내용은 AI 에이전트를 참조하십시오.

데이터 소스 수집

AI 데이터 플랫폼 워크벤치에서 지식 기반을 생성한 후 해당 지식 기반으로 이동하여 데이터를 수집할 데이터 소스를 지정해야 합니다. 전체 볼륨 또는 볼륨의 폴더를 수집 소스로 선택할 수 있지만 개별 파일을 선택할 수는 없습니다.

기술 자료의 데이터 소스 탭에서 데이터 소스를 확인하고 이름을 눌러 해당 데이터 소스에 대한 정보를 볼 수 있습니다. Parameters(매개변수) 탭은 선택한 볼륨, 파일 경로, 연결된 클러스터 및 파일 유형에 대한 정보를 제공합니다.

주:

AI Data Platform Workbench는 일정이 잡힌 수집 작업을 지원하지 않습니다. 데이터 소스의 매개변수 탭에서 지금 수집을 눌러 데이터를 즉시 수집할 수 있습니다.

세부정보 탭에서 데이터 소스에 대한 자세한 정보를 확인하고 작업 실행 탭에서 데이터 수집 작업 내역을 확인할 수 있습니다.

Knowledge Base 생성

AI 데이터 플랫폼 워크벤치에서 지식 기반 생성은 문서 소스를 등록하고, 자동으로 조각화, 포함 및 인덱스 파일을 등록하고, 에이전트 플로우를 통해 의미 검색 및 RAG 검색을 사용으로 설정할 수 있는 일회성 설정입니다.

AI 데이터 플랫폼 워크벤치에서 지식 기반을 직접 쿼리할 수 없습니다. AI 에이전트에 연결된 RAG 도구를 생성하여 지식 기반을 쿼리할 수 있습니다. 자세한 내용은 AI 에이전트를 참조하십시오.
  1. 마스터 카탈로그를 누릅니다.
  2. 지식 기반을 생성할 표준 카탈로그 및 스키마로 이동합니다.
  3. 지식 기반을 누릅니다.
  4. Click 지식 베이스 생성 아이콘 Create Knowledge Base.

    Knowledge Base 생성 대화상자

  5. 지식 기반에 대한 이름 및 설명을 제공하십시오.
  6. 파일 수집을 위한 작업영역 및 Spark 클러스터를 선택합니다. 선택된 클러스터가 없을 경우 기본 마스터 카탈로그 컴퓨트가 사용됩니다.
  7. 필요한 경우 사용되는 임베딩 모델을 선택합니다.
  8. 필요한 경우 조각 크기와 조각 겹침을 제공합니다.
  9. 생성을 누릅니다.

Knowledge Base 편집

관련 권한이 있는 경우 기존 기술 자료에 대한 이름, 설명, 클러스터, 모델 또는 조각화 세부정보를 수정할 수 있습니다.

  1. 지식 기반 폴더로 이동합니다.
  2. 편집할 지식 기반 옆에 있는 작업 3 점 아이콘 작업을 누른 다음 편집을 누릅니다.
  3. 지식 기반의 속성을 변경합니다.
  4. 저장을 누릅니다.

Knowledge Base 삭제

더 이상 필요하지 않거나 카탈로그에서 사용하지 않는 지식 기반을 삭제할 수 있습니다.

  1. 지식 기반 폴더로 이동합니다.
  2. 삭제할 지식 기반 옆에 있는 작업 3 점 아이콘 작업을 누른 다음 삭제를 누릅니다.
  3. 삭제를 누릅니다.

Knowledge Base에 데이터 소스 추가

지식 기반을 생성한 후에는 수집을 위한 데이터 소스를 지정해야 합니다.

  1. 기술 자료로 이동합니다.
  2. 데이터 소스 탭을 누릅니다.
  3. 지식 기반에 데이터 출처 추가 지식 기반에 데이터 소스 추가를 누릅니다.

    지식 기반 대화상자에 데이터 소스 추가

  4. 마스터 카탈로그에서 지식 기반에 수집할 볼륨의 볼륨 또는 폴더를 선택합니다. 개별 파일은 선택할 수 없습니다.
  5. 필요한 경우 데이터 수집에 사용할 컴퓨트 클러스터를 선택합니다.
  6. 수집할 파일 유형을 선택합니다. 지원되는 파일 유형은 PDF, TXT 및 DOCX입니다.
  7. 추가 시 수집 작업 시작을 선택하여 데이터 소스를 추가한 후 즉시 수집을 시작합니다.
  8. 추가를 누릅니다.

Knowledge Base에 데이터 수집

지식 기반에 데이터 소스가 추가되면 매개변수 탭에서 데이터 수집 작업 실행을 수동으로 시작할 수 있습니다.

  1. 기술 자료로 이동합니다.
  2. 데이터 소스 탭에서 수집 데이터 작업을 실행할 데이터 소스의 이름을 누릅니다.
  3. [매개변수] 탭에서 지금 수집을 누릅니다.

수집 작업 실행 상태 보기

데이터 소스의 작업 실행 탭에서 데이터 소스에 대한 모든 수집 작업 목록을 볼 수 있습니다.

  1. 기술 자료로 이동합니다.
  2. 데이터 소스 탭에서 상태를 보려는 데이터 소스의 이름을 누릅니다.
  3. 작업 실행 탭을 누릅니다.
  4. 필터를 사용하여 표시된 작업 실행 목록을 좁힙니다.

데이터 소스 삭제

더 이상 필요하지 않거나 지식 기반에서 사용하지 않는 데이터 출처를 삭제할 수 있습니다.

데이터 소스를 삭제하면 AI 데이터 플랫폼에서 해당 벡터 임베딩도 삭제됩니다.
  1. 지식 기반로 이동합니다. 데이터 출처 탭을 누릅니다.
  2. 삭제할 데이터 소스 옆에 있는 작업 3 점 아이콘 작업을 누른 다음 삭제를 누릅니다.
  3. 삭제를 누릅니다.