지원되는 벡터 저장소

다음 벡터 스토어 중 하나를 사용하여 접지 문서를 저장할 수 있습니다:

• 메모리에 있습니다: 프로젝트와 연결되어 임시 벡터 저장소를 제공하는 크로마 데이터베이스 벡터 인덱스입니다.

  메모: 인메모리 벡터 인덱스 자산은 자동으로 생성됩니다. 벡터 저장소를 설정할 필요가 없습니다.

• Elasticsearch : 프로젝트에 설정하고 연결하는 타사 벡터 인덱스입니다.

• watsonx.data 밀부스 : 설정할 수 있는 타사 벡터 인덱스watsonx.data 를 클릭한 다음 프로젝트에 연결합니다.

벡터 스토어 선택

문서에 대한 벡터 인덱스를 만들 때 사용할 벡터 저장소를 선택할 수 있습니다. 사용 사례에 적합한 벡터 스토어를 결정하려면 다음 요소를 고려하세요:

• 벡터 저장소는 어떤 유형의 파일을 색인할 수 있나요?

  지원되는 파일 유형은 벡터 스토어에 따라 다릅니다. 자세한 내용은 지원되는 접지 문서 파일 형식를 참조하세요.

• 벡터 스토어에 어떤 임베딩 모델을 사용할 수 있나요?

  인덱스에 추가하는 문서를 벡터화하는 데 사용할 수 있는 임베딩 모델은 벡터 저장소마다 다릅니다. 자세한 내용은 모델 임베딩 및 벡터화 설정를 참조하세요.

• foundation model 프롬프트에서 몇 개의 근거 문서를 검색할 수 있기를 원하십니까?

  타사 벡터 스토어에 연결할 때 다음 중 하나를 선택할 수 있습니다:

  • 벡터화할 파일을 추가하고 벡터 저장소의 새 벡터 인덱스 또는 컬렉션에 저장합니다.
  • 벡터 저장소에 있는 기존 인덱스 또는 컬렉션의 벡터화된 데이터를 사용합니다.

   

  벡터 인덱스를 생성할 때 벡터 저장소에 추가할 수 있는 파일 수는 제한되어 있습니다. 50MB보다 큰 PDF 파일 세트와 같이 더 많은 문서를 벡터화하려면 타사 벡터 스토어를 사용하세요. 타사 벡터 스토어를 사용하면 먼저 데이터 스토어에서 직접 더 많은 문서로 컬렉션이나 인덱스를 만들 수 있습니다. 그런 다음 프롬프트와 연결할 벡터 인덱스 자산을 만들 때 기존 컬렉션 또는 인덱스에 연결할 수 있습니다.

지원되는 접지 문서 파일 형식

근거 문서를 추가하여 새 벡터 인덱스를 만들 때 파일을 업로드하거나 파일이 포함된 데이터 자산에 연결할 수 있습니다.

다음 표에는 새 벡터 인덱스를 만들 때 추가할 수 있는 지원되는 파일 유형과 최대 파일 크기가 나와 있습니다. 지원되는 파일 유형은 벡터 스토어에 따라 다릅니다.

파일 형식은 첫 번째 열에 나열됩니다. 각 파일 유형에 허용되는 최대 총 파일 크기는 두 번째 열에 나열되어 있습니다. 체크 표시(✓)는 열 헤더에 이름이 지정된 벡터 스토어가 첫 번째 열에 나열된 파일 유형을 지원함을 나타냅니다.

자세히 알아보기

• 벡터 인덱스 만들기
• 문서 및 이미지로 채팅하기
• API를 사용하여 텍스트 벡터화

상위 주제: 프로젝트의 데이터 가져오기 및 준비