집구글, AlloyDB 및 Vertex AI 에이전트 빌더로 구동되는 AI 쇼핑 어시스턴트 공개
오늘날의 빠르게 변화하는 소매 세계에서 개인화된 쇼핑 경험을 제공하는 것은 매우 중요합니다. 이 기사에서는 Google의 AlloyDB와 Vertex AI Agent Builder를 사용하여 스마트 쇼핑 어시스턴트를 구축하는 방법을 탐구하며, 이는 Code Vipassana Season 7 코드랩에서 영감을 받았습니다. 목표는 무엇일까요? 각 고객의 고유한 선호도에 맞춘 즉각적인 답변과 제품 추천을 제공하는 AI 에이전트를 만드는 것입니다. 우리는 필수 구성 요소를 살펴보고, 도전 과제를 해결하며, Google Cloud 생태계 내에서 이 솔루션을 구축하는 단계를 설명할 것입니다.
주요 내용
- AlloyDB와 Vertex AI Agent Builder는 AI 기반 쇼핑 어시스턴트를 개발하기 위한 핵심 도구입니다.
- 코드랩은 고객의 의도를 파악하고 관련 제품 제안을 제공하는 에이전트 생성에 중점을 둡니다.
- 주요 단계는 AlloyDB 인스턴스 설정, 전자상거래 데이터셋 가져오기, 임베딩 생성을 포함합니다.
- 랩의 두 번째 부분은 Agent Builder 단계를 중심으로 하며, 특히 데이터를 에이전트와 통합하는 데 초점을 맞춥니다.
- 우리는 또한 gcloud 명령어에 대한 대체 문서를 살펴볼 것입니다.
기반 이해: AlloyDB와 Vertex AI Agent Builder
AlloyDB와 Vertex AI Agent Builder란 무엇인가요?
AlloyDB for PostgreSQL은 까다로운 엔터프라이즈 워크로드를 위해 설계된 완전 관리형 PostgreSQL 호환 데이터베이스 서비스입니다. 표준 PostgreSQL에 비해 뛰어난 성능, 가용성, 확장성을 자랑하며, 데이터 저장 및 내부 분석에 이상적이며, 맥락 이해에 도움을 줍니다.
반면, Vertex AI Agent Builder는 지능형 대화 어시스턴트를 빠르게 구축하기 위한 도구를 제공합니다. AlloyDB를 데이터 저장소로, 내부 분석 엔진을 맥락으로, Gemini (대규모 언어 모델)를 관련성 검증으로, 그리고 Google의 Agent Builder를 결합하여 고객 문의를 효과적으로 처리하고 제품 탐색을 안내하는 원활한 채팅 애플리케이션을 만들 수 있습니다.
Code Vipassana Season 7: 에이전트 애플리케이션 구축
Code Vipassana Season 7은 Google Cloud 데이터베이스, Agent Builder, Reasoning Engine을 사용한 에이전트 애플리케이션 구축에 중점을 둡니다. 이 시즌은 데이터 기반 AI 애플리케이션 개발을 위해 Google Cloud의 기능을 활용하며, 생성 모델과 에이전트 워크플로우를 강조합니다. 이러한 애플리케이션은 대화 지원을 강화하고, 고객 상호작용을 간소화하며, 개인화된 경험을 제공하도록 설계되었습니다. 이 시즌의 대표적인 세션은 AlloyDB와 Vertex AI Agent Builder를 사용해 스마트 쇼핑 어시스턴트를 구축하는 과정을 안내합니다.
Google Cloud 데이터베이스와 추론 엔진을 통합함으로써 데이터 중심의 AI 애플리케이션을 구축하는 것이 목표입니다.
도전 과제: 현대 소매 고객의 기대
오늘날의 소매 고객은 즉각적인 답변과 그들의 고유한 선호도에 맞는 제품 추천을 요구합니다. 전통적인 검색 방식은 이러한 수준의 개인화를 제공하지 못하는 경우가 많습니다.
고객은 AI가 손끝에서 작동하여 아이템을 찾고, 세부 정보를 제공하며, 그 이상을 원합니다. 전통적인 검색은 고객 의도를 정확히 포착하는 데 필요한 정교함이 부족하여 관련 없는 또는 일반적인 결과를 초래합니다. 이는 현대 소매 고객의 진화하는 요구를 충족하기 위해 더 스마트하고 개인화된 솔루션의 필요성을 강조합니다. 해결책은 무엇일까요? 소매 데이터에서 풍부한 지식 기반을 활용하여 고객 의도를 이해하고, 지능적으로 응답하며, 지식 기반 채팅 애플리케이션을 통해 매우 관련성 높은 결과를 제공하는 것입니다.
Google Cloud 설정 및 구성
Google Cloud 크레딧 신청
첫 번째 단계는 Code Vipassana 프로그램을 통해 제공되는 Google Cloud 크레딧을 신청하는 것입니다. 이 크레딧은 코드랩에 필요한 Google Cloud 리소스에 액세스하고 사용하는 데 필수적입니다. 등록 이메일에 포함된 링크를 통해 이 크레딧을 사용할 수 있습니다.
크레딧을 신청하려면 등록 이메일에 제공된 링크를 따라 필요한 정보를 입력하세요. Chrome 또는 Firefox를 사용하는 것이 좋으며, 다른 시스템과 브라우저는 문제를 일으킬 수 있습니다.
새 Google Cloud 프로젝트 생성
새 Google Cloud 프로젝트를 생성하면 스마트 쇼핑 어시스턴트를 구축하기 위한 전용 환경이 설정되어 리소스가 효과적으로 조직되고 관리됩니다.
시작할 준비가 되면 가장 먼저 할 일은 이 프로젝트를 만드는 것입니다. 원하는 대로 이름을 지정할 수 있으며, 예를 들어 "CV S7" (Code Vipassana Season 7)이라고 할 수 있습니다. 방법은 다음과 같습니다:
- Google Cloud Console에 로그인합니다.
- 페이지 상단의 프로젝트 선택기를 클릭합니다.
- "새 프로젝트"를 선택합니다.
- 프로젝트 이름을 입력하고 프로젝트 설정을 구성합니다.
- 프로젝트를 생성합니다.
- 마지막으로, 결제가 활성화되었는지 확인합니다.
Cloud Shell 액세스
Cloud Shell은 Google Cloud에서 실행되는 명령줄 환경으로, gcloud 및 bq와 같은 필수 도구가 사전 로드되어 있습니다. 이를 통해 브라우저에서 직접 Google Cloud 내에서 명령을 실행할 수 있습니다.
Cloud Shell을 활성화하려면:
- Google Cloud Console 상단의 "Activate Cloud Shell" 아이콘을 클릭합니다.
- Cloud Shell 터미널이 로드될 때까지 기다립니다.
- gcloud auth list 명령을 실행하여 인증되었는지 확인합니다.
- gcloud config list project 명령을 실행하여 gcloud가 프로젝트를 인식하고 있는지 확인합니다.
이 설정은 AI 에이전트와 명령의 원활한 통합 및 연결을 가능하게 합니다.
AlloyDB 클러스터 생성 및 전자상거래 데이터셋 로드
클러스터 및 인스턴스 생성
데이터를 로드하기 전에 AlloyDB 인스턴스를 설정해야 합니다. 데이터 수집을 위해 AlloyDB Studio를 구성해야 하며, ID는 "shopping-cluster"이고 PostgreSQL 버전 15를 사용해야 합니다.
전자상거래 데이터셋 로드
다음으로, AI가 고객과 공유할 수 있는 정보로 AI 두뇌를 채웁니다. 특정 CSV 파일을 가져오면 AlloyDB가 데이터 세트를 학습하여 AI에 전달할 수 있습니다. 문서를 따라가면 설정이 잘 마무리될 것입니다.
AlloyDB에서 pgvector 및 생성 AI 모델 확장 활성화
데이터를 벡터로 변환하려면 pgvector를 활성화해야 합니다. 또한 Google의 AI 모델에 대한 확장을 만들어야 합니다.
이 모델들은 실시간 검색과 같은 작업을 가능하게 하며, 나중에 Vertex AI와 통합할 수 있습니다. 이러한 확장은 데이터를 AI 어시스턴트가 검색 가능한 형식으로 변환하는 데 필수적입니다.
VPC 네트워크 설정 (보안에 중요)
VPC를 설정하면 내부 IP 주소로만 액세스할 수 있는 네트워크를 만들 수 있습니다. 이 단계에서는 다음을 생성해야 합니다:
권한 및 역할 부여: Vertex AI 사용자 및 권한 부여
비공개 서비스 연결 액세스를 설정한 후 Vertex AI 사용자 역할을 부여해야 합니다. 또한 다음 권한을 설정해야 합니다:
- Vertex AI 사용자
- 임베딩
- 함수
스마트 쇼핑 어시스턴트 솔루션의 장점과 단점
장점
- 개인화된 쇼핑 경험
- 즉각적인 답변과 제품 추천
- 향상된 고객 참여
- 확장 가능하고 안정적인 인프라
- 고객 행동을 이해하기 위한 고급 분석
단점
- 설정 및 구성의 잠재적 복잡성
- Google Cloud 생태계에 대한 의존성
- AlloyDB 및 Vertex AI 서비스와 관련된 비용
- AI 및 데이터베이스 기술에 대한 전문 지식 필요
- 데이터 개인정보 보호 및 보안 문제에 대한 신중한 고려 필요
FAQ
AlloyDB란 무엇인가요?
AlloyDB for PostgreSQL은 까다로운 엔터프라이즈 워크로드를 위해 설계된 완전 관리형 데이터베이스 서비스로, 뛰어난 성능, 가용성, 확장성을 제공합니다.
Vertex AI Agent Builder란 무엇인가요?
Vertex AI Agent Builder는 지능형 대화 어시스턴트를 빠르게 생성하기 위한 도구를 제공하여 개인화된 고객 서비스를 가능하게 합니다.
Code Vipassana란 무엇인가요?
Code Vipassana는 데이터에서 AI 애플리케이션을 구축하는 데 초점을 맞춘 강사 주도형 실습 세션 시리즈로, 실질적인 기술과 지식을 제공합니다.
AlloyDB는 데이터베이스 성능을 어떻게 향상시키나요?
AlloyDB는 소매 데이터를 지속적으로 로드하고 콘텐츠 추출, 임베딩 생성, 벡터 검색과 같은 분석을 수행합니다.
스마트 쇼핑 어시스턴트에 비용이 드나요?
적절한 크레딧이 있으면 비용에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 하지만 사용하지 않을 때는 시스템을 삭제하는 것을 잊지 마세요. 약간의 시간당 요금이 부과될 수 있습니다.
관련 질문
AlloyDB와 Vertex AI Agent Builder로 스마트 쇼핑 어시스턴트를 어떻게 구축하나요?
AlloyDB 인스턴스를 생성하고 전자상거래 데이터셋을 로드하는 것으로 시작하세요. AlloyDB에서 pgvector 및 생성 AI 모델 확장을 활성화합니다. 제품 설명에서 임베딩을 생성하고 사용자 검색 텍스트에 대해 실시간 코사인 유사도 검색을 수행합니다. 마지막으로, 서버리스 Cloud Run 함수에 솔루션을 배포합니다. 필요한 모든 권한과 역할을 부여하는 것을 잊지 마세요.
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의견 (3)
0/500
![GaryWalker]()
この記事を読んで、AIショッピングアシスタントの可能性にワクワクしました！AlloyDBとVertex AIを組み合わせることで、本当にパーソナライズされた体験が実現できるんですね。でも、データプライバシーは大丈夫かな？ちょっと心配… 🤔 今後の展開に注目したいです！
![WyattHill]()
Assistente de compras com IA da Google parece promissor, mas não seria melhor focar em melhorar o atendimento humano primeiro? 🤨 Às vezes sinto que essas soluções tecnológicas são só um jeito caro de evitar contratar mais vendedores...
![ScottJackson]()
This AI shopping assistant sounds like a game-changer! 🛒 I love how it could make online shopping feel like a personal stylist is guiding you. But, is Google ensuring user data stays private with all this personalization? 🤔 Curious to see how it stacks up against Amazon’s tech.
오늘날의 빠르게 변화하는 소매 세계에서 개인화된 쇼핑 경험을 제공하는 것은 매우 중요합니다. 이 기사에서는 Google의 AlloyDB와 Vertex AI Agent Builder를 사용하여 스마트 쇼핑 어시스턴트를 구축하는 방법을 탐구하며, 이는 Code Vipassana Season 7 코드랩에서 영감을 받았습니다. 목표는 무엇일까요? 각 고객의 고유한 선호도에 맞춘 즉각적인 답변과 제품 추천을 제공하는 AI 에이전트를 만드는 것입니다. 우리는 필수 구성 요소를 살펴보고, 도전 과제를 해결하며, Google Cloud 생태계 내에서 이 솔루션을 구축하는 단계를 설명할 것입니다.
주요 내용
- AlloyDB와 Vertex AI Agent Builder는 AI 기반 쇼핑 어시스턴트를 개발하기 위한 핵심 도구입니다.
- 코드랩은 고객의 의도를 파악하고 관련 제품 제안을 제공하는 에이전트 생성에 중점을 둡니다.
- 주요 단계는 AlloyDB 인스턴스 설정, 전자상거래 데이터셋 가져오기, 임베딩 생성을 포함합니다.
- 랩의 두 번째 부분은 Agent Builder 단계를 중심으로 하며, 특히 데이터를 에이전트와 통합하는 데 초점을 맞춥니다.
- 우리는 또한 gcloud 명령어에 대한 대체 문서를 살펴볼 것입니다.
기반 이해: AlloyDB와 Vertex AI Agent Builder
AlloyDB와 Vertex AI Agent Builder란 무엇인가요?
AlloyDB for PostgreSQL은 까다로운 엔터프라이즈 워크로드를 위해 설계된 완전 관리형 PostgreSQL 호환 데이터베이스 서비스입니다. 표준 PostgreSQL에 비해 뛰어난 성능, 가용성, 확장성을 자랑하며, 데이터 저장 및 내부 분석에 이상적이며, 맥락 이해에 도움을 줍니다.
반면, Vertex AI Agent Builder는 지능형 대화 어시스턴트를 빠르게 구축하기 위한 도구를 제공합니다. AlloyDB를 데이터 저장소로, 내부 분석 엔진을 맥락으로, Gemini (대규모 언어 모델)를 관련성 검증으로, 그리고 Google의 Agent Builder를 결합하여 고객 문의를 효과적으로 처리하고 제품 탐색을 안내하는 원활한 채팅 애플리케이션을 만들 수 있습니다.
Code Vipassana Season 7: 에이전트 애플리케이션 구축
Code Vipassana Season 7은 Google Cloud 데이터베이스, Agent Builder, Reasoning Engine을 사용한 에이전트 애플리케이션 구축에 중점을 둡니다. 이 시즌은 데이터 기반 AI 애플리케이션 개발을 위해 Google Cloud의 기능을 활용하며, 생성 모델과 에이전트 워크플로우를 강조합니다. 이러한 애플리케이션은 대화 지원을 강화하고, 고객 상호작용을 간소화하며, 개인화된 경험을 제공하도록 설계되었습니다. 이 시즌의 대표적인 세션은 AlloyDB와 Vertex AI Agent Builder를 사용해 스마트 쇼핑 어시스턴트를 구축하는 과정을 안내합니다.
Google Cloud 데이터베이스와 추론 엔진을 통합함으로써 데이터 중심의 AI 애플리케이션을 구축하는 것이 목표입니다.
도전 과제: 현대 소매 고객의 기대
오늘날의 소매 고객은 즉각적인 답변과 그들의 고유한 선호도에 맞는 제품 추천을 요구합니다. 전통적인 검색 방식은 이러한 수준의 개인화를 제공하지 못하는 경우가 많습니다.
고객은 AI가 손끝에서 작동하여 아이템을 찾고, 세부 정보를 제공하며, 그 이상을 원합니다. 전통적인 검색은 고객 의도를 정확히 포착하는 데 필요한 정교함이 부족하여 관련 없는 또는 일반적인 결과를 초래합니다. 이는 현대 소매 고객의 진화하는 요구를 충족하기 위해 더 스마트하고 개인화된 솔루션의 필요성을 강조합니다. 해결책은 무엇일까요? 소매 데이터에서 풍부한 지식 기반을 활용하여 고객 의도를 이해하고, 지능적으로 응답하며, 지식 기반 채팅 애플리케이션을 통해 매우 관련성 높은 결과를 제공하는 것입니다.
Google Cloud 설정 및 구성
Google Cloud 크레딧 신청
첫 번째 단계는 Code Vipassana 프로그램을 통해 제공되는 Google Cloud 크레딧을 신청하는 것입니다. 이 크레딧은 코드랩에 필요한 Google Cloud 리소스에 액세스하고 사용하는 데 필수적입니다. 등록 이메일에 포함된 링크를 통해 이 크레딧을 사용할 수 있습니다.
크레딧을 신청하려면 등록 이메일에 제공된 링크를 따라 필요한 정보를 입력하세요. Chrome 또는 Firefox를 사용하는 것이 좋으며, 다른 시스템과 브라우저는 문제를 일으킬 수 있습니다.
새 Google Cloud 프로젝트 생성
새 Google Cloud 프로젝트를 생성하면 스마트 쇼핑 어시스턴트를 구축하기 위한 전용 환경이 설정되어 리소스가 효과적으로 조직되고 관리됩니다.
시작할 준비가 되면 가장 먼저 할 일은 이 프로젝트를 만드는 것입니다. 원하는 대로 이름을 지정할 수 있으며, 예를 들어 "CV S7" (Code Vipassana Season 7)이라고 할 수 있습니다. 방법은 다음과 같습니다:
- Google Cloud Console에 로그인합니다.
- 페이지 상단의 프로젝트 선택기를 클릭합니다.
- "새 프로젝트"를 선택합니다.
- 프로젝트 이름을 입력하고 프로젝트 설정을 구성합니다.
- 프로젝트를 생성합니다.
- 마지막으로, 결제가 활성화되었는지 확인합니다.
Cloud Shell 액세스
Cloud Shell은 Google Cloud에서 실행되는 명령줄 환경으로, gcloud 및 bq와 같은 필수 도구가 사전 로드되어 있습니다. 이를 통해 브라우저에서 직접 Google Cloud 내에서 명령을 실행할 수 있습니다.
Cloud Shell을 활성화하려면:
- Google Cloud Console 상단의 "Activate Cloud Shell" 아이콘을 클릭합니다.
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이 설정은 AI 에이전트와 명령의 원활한 통합 및 연결을 가능하게 합니다.
AlloyDB 클러스터 생성 및 전자상거래 데이터셋 로드
클러스터 및 인스턴스 생성
데이터를 로드하기 전에 AlloyDB 인스턴스를 설정해야 합니다. 데이터 수집을 위해 AlloyDB Studio를 구성해야 하며, ID는 "shopping-cluster"이고 PostgreSQL 버전 15를 사용해야 합니다.
전자상거래 데이터셋 로드
다음으로, AI가 고객과 공유할 수 있는 정보로 AI 두뇌를 채웁니다. 특정 CSV 파일을 가져오면 AlloyDB가 데이터 세트를 학습하여 AI에 전달할 수 있습니다. 문서를 따라가면 설정이 잘 마무리될 것입니다.
AlloyDB에서 pgvector 및 생성 AI 모델 확장 활성화
데이터를 벡터로 변환하려면 pgvector를 활성화해야 합니다. 또한 Google의 AI 모델에 대한 확장을 만들어야 합니다.
이 모델들은 실시간 검색과 같은 작업을 가능하게 하며, 나중에 Vertex AI와 통합할 수 있습니다. 이러한 확장은 데이터를 AI 어시스턴트가 검색 가능한 형식으로 변환하는 데 필수적입니다.
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VPC를 설정하면 내부 IP 주소로만 액세스할 수 있는 네트워크를 만들 수 있습니다. 이 단계에서는 다음을 생성해야 합니다:
권한 및 역할 부여: Vertex AI 사용자 및 권한 부여
비공개 서비스 연결 액세스를 설정한 후 Vertex AI 사용자 역할을 부여해야 합니다. 또한 다음 권한을 설정해야 합니다:
- Vertex AI 사용자
- 임베딩
- 함수
스마트 쇼핑 어시스턴트 솔루션의 장점과 단점
장점
- 개인화된 쇼핑 경험
- 즉각적인 답변과 제품 추천
- 향상된 고객 참여
- 확장 가능하고 안정적인 인프라
- 고객 행동을 이해하기 위한 고급 분석
단점
- 설정 및 구성의 잠재적 복잡성
- Google Cloud 생태계에 대한 의존성
- AlloyDB 및 Vertex AI 서비스와 관련된 비용
- AI 및 데이터베이스 기술에 대한 전문 지식 필요
- 데이터 개인정보 보호 및 보안 문제에 대한 신중한 고려 필요
FAQ
AlloyDB란 무엇인가요?
AlloyDB for PostgreSQL은 까다로운 엔터프라이즈 워크로드를 위해 설계된 완전 관리형 데이터베이스 서비스로, 뛰어난 성능, 가용성, 확장성을 제공합니다.
Vertex AI Agent Builder란 무엇인가요?
Vertex AI Agent Builder는 지능형 대화 어시스턴트를 빠르게 생성하기 위한 도구를 제공하여 개인화된 고객 서비스를 가능하게 합니다.
Code Vipassana란 무엇인가요?
Code Vipassana는 데이터에서 AI 애플리케이션을 구축하는 데 초점을 맞춘 강사 주도형 실습 세션 시리즈로, 실질적인 기술과 지식을 제공합니다.
AlloyDB는 데이터베이스 성능을 어떻게 향상시키나요?
AlloyDB는 소매 데이터를 지속적으로 로드하고 콘텐츠 추출, 임베딩 생성, 벡터 검색과 같은 분석을 수행합니다.
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적절한 크레딧이 있으면 비용에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 하지만 사용하지 않을 때는 시스템을 삭제하는 것을 잊지 마세요. 약간의 시간당 요금이 부과될 수 있습니다.
관련 질문
AlloyDB와 Vertex AI Agent Builder로 스마트 쇼핑 어시스턴트를 어떻게 구축하나요?
AlloyDB 인스턴스를 생성하고 전자상거래 데이터셋을 로드하는 것으로 시작하세요. AlloyDB에서 pgvector 및 생성 AI 모델 확장을 활성화합니다. 제품 설명에서 임베딩을 생성하고 사용자 검색 텍스트에 대해 실시간 코사인 유사도 검색을 수행합니다. 마지막으로, 서버리스 Cloud Run 함수에 솔루션을 배포합니다. 필요한 모든 권한과 역할을 부여하는 것을 잊지 마세요.
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この記事を読んで、AIショッピングアシスタントの可能性にワクワクしました！AlloyDBとVertex AIを組み合わせることで、本当にパーソナライズされた体験が実現できるんですね。でも、データプライバシーは大丈夫かな？ちょっと心配… 🤔 今後の展開に注目したいです！
Assistente de compras com IA da Google parece promissor, mas não seria melhor focar em melhorar o atendimento humano primeiro? 🤨 Às vezes sinto que essas soluções tecnológicas são só um jeito caro de evitar contratar mais vendedores...
This AI shopping assistant sounds like a game-changer! 🛒 I love how it could make online shopping feel like a personal stylist is guiding you. But, is Google ensuring user data stays private with all this personalization? 🤔 Curious to see how it stacks up against Amazon’s tech.
