PSA 또는 PSC 색인 쿼리로 최근접 이웃 가져오기

gRPC

첫 번째 예시에서는 Match 메서드를 사용하여 단일 쿼리를 보냅니다.

./grpc_cli call ${TARGET_IP}:10000 google.cloud.aiplatform.container.v1.MatchService.Match '{deployed_index_id: "${DEPLOYED_INDEX_ID}", float_val: [-0.1,..]}'

두 번째 예시에서는 두 개의 개별 쿼리를 동일한 BatchMatch 요청으로 결합합니다.

./grpc_cli call ${TARGET_IP}:10000 google.cloud.aiplatform.container.v1.MatchService.BatchMatch 'requests: [{deployed_index_id: "${DEPLOYED_INDEX_ID}", requests: [{deployed_index_id: "${DEPLOYED_INDEX_ID}", float_val: [-0.1,..]}, {deployed_index_id: "${DEPLOYED_INDEX_ID}", float_val: [-0.2,..]}]}]'

[서비스가 피어링된 동일한 VPC](#vpc-network-peering-setup)에서 실행 중인 클라이언트에서 이러한 API를 호출해야 합니다.

DOC_ID를 사용하여 쿼리를 실행하려면 다음 예시를 사용합니다.

./grpc_cli call ${TARGET_IP}:10000  google.cloud.aiplatform.container.v1.MatchService.Match "deployed_index_id:'"test_index1"',embedding_id: '"606431"'"

자세한 내용은 클라이언트 라이브러리 설명을 참조하세요.

Console

다음 안내에 따라 콘솔에서 VPC 색인을 쿼리합니다.

1. Google Cloud 콘솔의 Vertex AI 섹션에서 배포 및 사용 섹션으로 이동합니다. 벡터 검색을 선택합니다.

   벡터 검색으로 이동

2. 쿼리할 VPC 색인을 선택합니다. 색인 정보 페이지가 열립니다.
3. 배포된 색인 섹션까지 아래로 스크롤하여 쿼리하려는 배포된 색인을 선택합니다. 배포된 색인 정보 페이지가 열립니다.
4. 쿼리 색인 섹션에서 쿼리 매개변수를 선택합니다. 벡터 또는 특정 데이터 포인트로 쿼리하도록 선택할 수 있습니다.
5. 오픈소스 도구인 grpc_cli를 사용하거나 Vertex AI SDK for Python을 사용하여 쿼리를 실행합니다.