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Decision Optimization 배포 작업에 대한 출력 데이터
마지막 업데이트 날짜: 2024년 12월 05일
Decision Optimization 배포 작업에 대한 출력 데이터

작업을 제출할 때 사용할 출력 데이터와 수집 방법(인라인 또는 참조 데이터)을 정의할 수 있습니다.

인라인 데이터

출력 데이터를 인라인 데이터로 수집하는 방법을 정의할 수 있습니다.

이 예는 solution.csv 출력을 인라인 데이터로 수집합니다.
"output_data": [{
      "id":"solution.csv"
}]

참조된 데이터

표 형식 데이터에 데이터 또는 연결 자산을 사용하는 경우 자산 유형에 관계없이 ' id ' 필드에 데이터 식별자 확장자로 ' .csv '를 사용합니다. 데이터 커넥터는 필요한 변환을 수행하므로 데이터 형식을 변경할 필요 없이 대상 형식으로 데이터를 저장할 수 있습니다. 따라서 데이터 커넥터를 사용하여 데이터를 참조함으로써 다양한 데이터 소스 유형 및 형식에 대해 동일한 Decision Optimization 모델을 사용할 수 있습니다. 다른 데이터 식별자 확장자를 사용하는 경우, 데이터는 변환 없이 원시 데이터 바이너리 파일로 저장됩니다.

요청에 참조 데이터를 사용하려면 다음 코드 예제를 수정하여 사용할 수 있습니다.
데이터 자원
데이터 자산 참조를 사용하여 공간에 있는 모든 데이터 자산을 찾고 데이터 커넥터 통합 기능의 이점을 누릴 수 있습니다.
에셋이 공간에 이미 존재하고 에셋이 업데이트된 경우 ' href 을 사용하여 출력 위치를 지정할 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
      "location": {
           "href": "/v2/assets/<ASSET_ID>?space_id=<SPACE_ID>"
      }
에셋 이름과 설명을 지정하여 에셋을 만들 수도 있습니다. 이 예제에서는 ' solution.csv' 에셋을 생성합니다.
      "location": {
            "name": "solution.csv",
            "description": "solution description"
      }

이 예에서는 스페이스의 데이터 자산을 업데이트하기 위한 출력 데이터 참조를 정의합니다.

output_data_references": [{
      "type": "data_asset",
      "id" : "solution.csv",
      "connection": {},
      "location": {
            "href": "/v2/assets/<ASSET_ID>?space_id=<SPACE_ID>"
      }
}]
' name ' 필드를 사용하여 출력 데이터를 다른 이름의 에셋으로 저장할 수도 있습니다. 이 예제는 현재 스페이스에 ' my_solution.csv '이라는 출력 에셋을 생성합니다.
"output_data_references": [{
      "type" : "data_asset",
      "id" : "solution.csv",
      "connection": {},
      "location": {
            "name": "my_solution.csv"
      }
}]

이 예에서는 Microsoft Excel 파일 자산을 스페이스에 저장하는 방법을 보여 줍니다.

"output_data_references": [{
      "type": "data_asset",
      "id": "kpis.csv",
      "connection": {},
      "location": {
            "id": "<SPACE_ID>"
            "name": "kpis.xlsx"
      }
}]

정규식을 식별자로 사용할 수도 있습니다. 자세한 내용은 Regexp를 참조하세요.

연결 자산
연결 자산을 사용하여 모든 데이터를 참조한 다음 매번 자격 증명을 지정할 필요 없이 연결을 참조할 수 있습니다. 페이로드에서 인라인 인증 정보를 사용하지 않고도 보안 연결을 참조하면 보안이 향상됩니다. id을 사용하여 연결을 식별할 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
"output_data_references": [{
      "type": "connection_asset",
      "id": "solution.csv",
      "connection": {
              "id" : "<CONNECTION_ID>",
      }
      "location": {  
              <data-connector interaction properties depending on connection type>
      }
}]

<CONNECTION_ID>은 연결의 글로벌 고유 식별자입니다. 이 식별자는 연결을 생성한 후 프로젝트에서 연결을 편집할 때 찾을 수 있습니다. 식별자는 연결 편집 창의 URL에서 확인할 수 있습니다.

작업 정의에 대한 자세한 내용은 배포 작업 정의를 참조하세요.

' location ' 필드에 연결에 필요한 상호 작용 속성을 지정할 수 있습니다.

이 예는 COS/S3 버킷에 연결합니다. 인터랙션 속성은 ' location ' 필드에 제공됩니다.
      "location": {
            "file_name" : "<FILENAME>",
            "bucket" : "<BUCKET_NAME>"
      }
이 예는 Db2 에셋에 연결합니다. 인터랙션 속성은 ' location ' 필드에 제공됩니다.
      "location": {
            "table_name" : "<TABLE_NAME>",
            "schema_name" : "<SCHEMA_NAME>"
      }
이 예는 COS/S3 버킷에 연결합니다. 연결 참조는 ' id ' 필드에 제공됩니다.
"output_data_references": [{
      "type": "connection_asset",
      "id": "diet_food.csv",
      "connection": {
            "id" : "<CONNECTION_ID>"
      },
      "location": {
            "file_name" : "<FILENAME>",
            "bucket" : "<BUCKET_NAME>"
      }
}]
이 예에서는 Microsoft Excel 파일을 COS/S3 버킷에 저장하는 방법을 보여 줍니다.
"output_data_references": [{
      "type": "kpis.csv",
      "id": "kpis.csv",
      "connection": {
            "id" : "<CONNECTION_ID>"
      },
      "location": {
            "file_name" : "<kpis.xlsx>",
            "bucket" : "<BUCKET_NAME>"
      }
}]
이 예는 Db2 에셋에 연결하는 방법을 보여줍니다. 연결 참조는 ' id 필드에 제공됩니다.
"output_data_references": [{
      "type" : "connection_asset",
      "id" : "solution.csv",
      "connection" : {
            "id" : "<CONNECTION_ID>"
      },
      "location" : {
            "table_name" : "<TABLE_NAME>",
            "schema_name" : "<SCHEMA_NAME>"
      }
}]

Decision Optimization 사용할 수 있는 다양한 연결에 대한 자세한 내용은 Decision Optimization에서 지원되는 데이터 원본을 참조하세요.

URL 참조 데이터
URL 참조 데이터를 사용하여 특정 URL에 데이터를 저장할 수 있습니다.
이 예에서는 PUT 명령을 사용하여 solution.csv 출력 파일을 서버에 배치합니다.
"output_data_references": {
      "type": "url",
      "id": "solution.csv",
      "connection": {
            "verb": "PUT",
            "url": "https://myserver.com/diet_food.csv",
            "headers": {
                  "Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded"
            }
      },
      "location": {}
}

정규식

모든 유형의 출력에 Regexp을 식별자로 사용할 수 있습니다. 예를 들어 모든 .csv 출력 파일을 수집합니다:
"id":".*\\.csv"
또는 모든 종류의 출력 파일도 가능합니다:
"id":".*"
' Regexp '을 식별자로 사용하고 ' ${oaas_job_id} ' 및 ' ${oaas_attachment_name} 자리 표시자를 ' name'에 결합하여 작업이 실행될 때마다 출력 자산을 생성할 수 있습니다.
"output_data_references": [{
      "type" : "data_asset",
      "id" : ".*",
      "connection": {
            "href" : "/v2/connections/<CONNECTION_ID>?space_id=><SPACE_ID>"
      },
      "location": {
            "name" : "${oaas_job_id}_${oaas_attachment_name}"
      }
}]
이 예에서는 모델이 반환한 각 출력에 대해 작업별 COS/S3 폴더에 파일을 생성합니다. 예를 들어 solution.csv 파일이 출력으로 생성된 경우 이 파일은 작업 번호와 같은 이름의 폴더에 저장됩니다.
"output_data_references": [{
      "type" : "connection_asset",
      "id" : ".*",
      "connection": {
            "id" : "<CONNECTION_ID>"
      },
      "location": {
            "bucket" : "<BUCKET_NAME>",
            "file_name": "${oaas_job_id}/${oaas_attachment_name}"
      }
}]

동일한 요청에 서로 다른 유형의 데이터를 결합할 수 있습니다. 데이터 정의에 대한 자세한 내용은 분석 프로젝트에 데이터 추가하기를 참조하세요.

일반적인 AI 검색 및 응답
이러한 응답은 제품 문서의 컨텐츠를 기반으로 하는 watsonx.ai 의 대형 언어 모델에 의해 생성됩니다. 자세히 알아보기