구글, AlloyDB 및 Vertex AI 에이전트 빌더로 구동되는 AI 쇼핑 어시스턴트 공개
현대 소매업계에서는 개인화된 쇼핑 경험을 제공하는 것이 중요합니다. 이 기사는 Google의 AlloyDB와 Vertex AI Agent Builder를 활용하여 스마트 쇼핑 어시스턴트를 구축하는 방법에 대해 다룹니다. 이는 Code Vipassana 시즌 7 코딩랩을 모티브로 합니다. 목표는 각 고객의 고유한 선호도에 맞춘 즉각적인 답변과 제품 추천을 제공하는 AI 에이전트를 만드는 것입니다. 우리는 이 솔루션의 필수 구성 요소를 살펴보고, 도전 과제를 해결하며, Google Cloud 생태계 내에서 이를 구축하기 위한 단계를 명확히 하겠습니다.
핵심 포인트
- AlloyDB와 Vertex AI Agent Builder는 AI 기반 쇼핑 어시스턴트 개발에 중요한 도구입니다.
- 코딩랩은 고객 의도를 이해하고 관련된 제품 제안을 제공하는 에이전트를 만드는 것에 중점을 둡니다.
- 주요 단계에는 AlloyDB 인스턴스 설정, 전자상거래 데이터셋 가져오기 및 임베딩 생성이 포함됩니다.
- 두 번째 부분은 에이전트 빌더 단계에 초점이 맞춰져 있으며 특히 에이전트와 데이터 통합에 중점을 둡니다.
- 또한 gcloud 명령어에 대한 대체 문서도 살펴볼 예정입니다.
기초 이해: AlloyDB와 Vertex AI Agent Builder
AlloyDB와 Vertex AI Agent Builder란?
AlloyDB for PostgreSQL는 기업급 워크로드에 적합한 완전 관리형 PostgreSQL 호환 데이터베이스 서비스입니다. 표준 PostgreSQL보다 우수한 성능, 가용성, 확장성을 제공하며, 데이터 저장 및 내부 분석에 이상적입니다.
반면, Vertex AI Agent Builder는 지능형 대화형 어시스턴트를 신속하게 구축하는 도구를 제공합니다. AlloyDB를 데이터 저장소로 사용하고, 내부 분석 엔진으로 컨텍스트를 이해하며, Gemini(Large Language Model)를 사용해 관련성을 검증하고, Google의 Agent Builder를 통해 원활한 채팅 애플리케이션을 만들 수 있습니다.
Code Vipassana 시즌 7: 에이전트 응용 프로그램 구축
Code Vipassana 시즌 7은 Google Cloud 데이터베이스, Agent Builder 및 Reasoning Engine을 사용하여 에이전트 응용 프로그램을 구축하는 데 중점을 둡니다. 이 시즌은 데이터 기반 AI 응용 프로그램 개발을 위해 Google Cloud의 능력을 활용하는 것을 목표로 하며, 생성 모델과 에이전트 워크플로우를 강조합니다. 이러한 응용 프로그램은 대화 지원을 개선하고, 고객 상호작용을 효율화하며, 개인화된 경험을 제공하도록 설계되었습니다. 이 시즌의 돋보이는 세션 중 하나는 AlloyDB와 Vertex AI Agent Builder를 사용하여 스마트 쇼핑 어시스턴트를 구축하는 방법을 안내합니다.
Google Cloud Database 및 Reasoning Engine을 통합하면 데이터 중심의 AI 응용 프로그램을 구축하는 것이 가능합니다.
도전 과제: 현대 소매 고객의 기대
현대 소매 고객들은 자신들의 고유한 선호도에 맞는 즉각적인 답변과 제품 추천을 원합니다. 전통적인 검색 방법은 이러한 수준의 개인화를 제공하는 데 실패하기 쉽습니다.
고객들은 AI를 손쉽게 사용하여 상품을 찾고 상세 정보를 얻고 싶어합니다. 전통적인 검색은 고객 의도를 정확히 파악하기에 충분히 정교하지 않아 불관련하거나 일반적인 결과를 제공하곤 합니다. 이는 현대 소매 고객의 진화하는 요구에 부응하기 위해 더 똑똑하고 개인화된 솔루션을 필요로 하는 이유입니다. 해결책? 소매 데이터에서 풍부한 지식 기반을 활용하여 고객 의도를 이해하고, 지능적으로 대답하며, 지식 기반 채팅 애플리케이션을 통해 초정밀 결과를 제공합니다.
Google Cloud 설정 및 구성
Google Cloud 크레딧 받기
첫 번째 단계는 Code Vipassana 프로그램을 통해 제공되는 Google Cloud 크레딧을 받는 것입니다. 이 크레딧은 코딩랩을 위해 필요한 Google Cloud 리소스에 접근하고 사용하는 데 필수적입니다. 등록 이메일에서 이러한 크레딧을 받을 수 있는 링크를 받게 됩니다.
크레딧을 받으려면 등록 이메일에서 제공된 링크를 클릭하고 필요한 정보를 입력해야 합니다. Chrome 또는 Firefox를 권장하며, 다른 시스템과 브라우저는 문제가 발생할 수 있습니다.
새로운 Google Cloud 프로젝트 생성
새로운 Google Cloud 프로젝트를 생성하면 스마트 쇼핑 어시스턴트를 구축하기 위한 전용 환경을 설정하며, 리소스를 효과적으로 조직하고 관리할 수 있습니다.
시작하기 전에 첫 번째로 해야 할 일은 이 프로젝트를 생성하는 것입니다. 원하는 이름을 붙일 수 있으며 예를 들어 "CV S7"(Code Vipassana Season 7)와 같은 이름을 사용할 수 있습니다. 아래는 어떻게 수행하는지입니다:
- Google Cloud 콘솔에 로그인합니다.
- 페이지 상단의 프로젝트 선택기를 클릭합니다.
- "새 프로젝트"를 선택합니다.
- 프로젝트 이름과 설정을 입력합니다.
- 프로젝트를 생성합니다.
- 마지막으로 결제가 활성화되었는지 확인합니다.
Cloud Shell 접근
Cloud Shell은 Google Cloud 내에서 실행되는 명령줄 환경으로, gcloud 및 bq와 같은 기본 도구가 미리 로드되어 있습니다. 이를 통해 브라우저에서 바로 Google Cloud 명령을 실행할 수 있습니다.
Cloud Shell을 활성화하려면:
- Google Cloud 콘솔 상단의 "Cloud Shell 활성화" 아이콘을 클릭합니다.
- Cloud Shell 터미널이 로드될 때까지 기다립니다.
- gcloud auth list 명령어를 실행하여 인증 여부를 확인합니다.
- gcloud config list project 명령어를 실행하여 gcloud이 현재 프로젝트를 인식하는지 확인합니다.
이 설정은 명령어와 AI 에이전트의 원활한 통합과 연결을 가능하게 합니다.
AlloyDB 클러스터 생성 및 전자상거래 데이터셋 로드
클러스터 및 인스턴스 생성
데이터를 로드하기 전에 AlloyDB 인스턴스를 설정해야 합니다. AlloyDB Studio를 구성하여 데이터 삽입을 위해 "shopping-cluster"라는 ID와 PostgreSQL 15 버전을 사용해야 합니다.
전자상거래 데이터셋 로드
다음으로 AI 뇌에 고객에게 공유할 정보를 제공하기 위해 특정 CSV 파일을 가져옵니다. AlloyDB는 AI에 전달할 데이터 세트를 학습할 수 있도록 합니다. 문서를 따르기만 하면 설정이 잘 이루어질 것입니다.
AlloyDB에서 pgvector 및 생성 AI 모델 확장 활성화
데이터를 벡터로 변환하기 위해 pgvector를 활성화해야 합니다. 또한 Google의 AI 모델을 위한 확장을 생성해야 합니다.
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현대 소매업계에서는 개인화된 쇼핑 경험을 제공하는 것이 중요합니다. 이 기사는 Google의 AlloyDB와 Vertex AI Agent Builder를 활용하여 스마트 쇼핑 어시스턴트를 구축하는 방법에 대해 다룹니다. 이는 Code Vipassana 시즌 7 코딩랩을 모티브로 합니다. 목표는 각 고객의 고유한 선호도에 맞춘 즉각적인 답변과 제품 추천을 제공하는 AI 에이전트를 만드는 것입니다. 우리는 이 솔루션의 필수 구성 요소를 살펴보고, 도전 과제를 해결하며, Google Cloud 생태계 내에서 이를 구축하기 위한 단계를 명확히 하겠습니다.
핵심 포인트
- AlloyDB와 Vertex AI Agent Builder는 AI 기반 쇼핑 어시스턴트 개발에 중요한 도구입니다.
- 코딩랩은 고객 의도를 이해하고 관련된 제품 제안을 제공하는 에이전트를 만드는 것에 중점을 둡니다.
- 주요 단계에는 AlloyDB 인스턴스 설정, 전자상거래 데이터셋 가져오기 및 임베딩 생성이 포함됩니다.
- 두 번째 부분은 에이전트 빌더 단계에 초점이 맞춰져 있으며 특히 에이전트와 데이터 통합에 중점을 둡니다.
- 또한 gcloud 명령어에 대한 대체 문서도 살펴볼 예정입니다.
기초 이해: AlloyDB와 Vertex AI Agent Builder
AlloyDB와 Vertex AI Agent Builder란?
AlloyDB for PostgreSQL는 기업급 워크로드에 적합한 완전 관리형 PostgreSQL 호환 데이터베이스 서비스입니다. 표준 PostgreSQL보다 우수한 성능, 가용성, 확장성을 제공하며, 데이터 저장 및 내부 분석에 이상적입니다.
반면, Vertex AI Agent Builder는 지능형 대화형 어시스턴트를 신속하게 구축하는 도구를 제공합니다. AlloyDB를 데이터 저장소로 사용하고, 내부 분석 엔진으로 컨텍스트를 이해하며, Gemini(Large Language Model)를 사용해 관련성을 검증하고, Google의 Agent Builder를 통해 원활한 채팅 애플리케이션을 만들 수 있습니다.
Code Vipassana 시즌 7: 에이전트 응용 프로그램 구축
Code Vipassana 시즌 7은 Google Cloud 데이터베이스, Agent Builder 및 Reasoning Engine을 사용하여 에이전트 응용 프로그램을 구축하는 데 중점을 둡니다. 이 시즌은 데이터 기반 AI 응용 프로그램 개발을 위해 Google Cloud의 능력을 활용하는 것을 목표로 하며, 생성 모델과 에이전트 워크플로우를 강조합니다. 이러한 응용 프로그램은 대화 지원을 개선하고, 고객 상호작용을 효율화하며, 개인화된 경험을 제공하도록 설계되었습니다. 이 시즌의 돋보이는 세션 중 하나는 AlloyDB와 Vertex AI Agent Builder를 사용하여 스마트 쇼핑 어시스턴트를 구축하는 방법을 안내합니다.
Google Cloud Database 및 Reasoning Engine을 통합하면 데이터 중심의 AI 응용 프로그램을 구축하는 것이 가능합니다.
도전 과제: 현대 소매 고객의 기대
현대 소매 고객들은 자신들의 고유한 선호도에 맞는 즉각적인 답변과 제품 추천을 원합니다. 전통적인 검색 방법은 이러한 수준의 개인화를 제공하는 데 실패하기 쉽습니다.
고객들은 AI를 손쉽게 사용하여 상품을 찾고 상세 정보를 얻고 싶어합니다. 전통적인 검색은 고객 의도를 정확히 파악하기에 충분히 정교하지 않아 불관련하거나 일반적인 결과를 제공하곤 합니다. 이는 현대 소매 고객의 진화하는 요구에 부응하기 위해 더 똑똑하고 개인화된 솔루션을 필요로 하는 이유입니다. 해결책? 소매 데이터에서 풍부한 지식 기반을 활용하여 고객 의도를 이해하고, 지능적으로 대답하며, 지식 기반 채팅 애플리케이션을 통해 초정밀 결과를 제공합니다.
Google Cloud 설정 및 구성
Google Cloud 크레딧 받기
첫 번째 단계는 Code Vipassana 프로그램을 통해 제공되는 Google Cloud 크레딧을 받는 것입니다. 이 크레딧은 코딩랩을 위해 필요한 Google Cloud 리소스에 접근하고 사용하는 데 필수적입니다. 등록 이메일에서 이러한 크레딧을 받을 수 있는 링크를 받게 됩니다.
크레딧을 받으려면 등록 이메일에서 제공된 링크를 클릭하고 필요한 정보를 입력해야 합니다. Chrome 또는 Firefox를 권장하며, 다른 시스템과 브라우저는 문제가 발생할 수 있습니다.
새로운 Google Cloud 프로젝트 생성
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- Google Cloud 콘솔에 로그인합니다.
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- gcloud config list project 명령어를 실행하여 gcloud이 현재 프로젝트를 인식하는지 확인합니다.
이 설정은 명령어와 AI 에이전트의 원활한 통합과 연결을 가능하게 합니다.
AlloyDB 클러스터 생성 및 전자상거래 데이터셋 로드
클러스터 및 인스턴스 생성
데이터를 로드하기 전에 AlloyDB 인스턴스를 설정해야 합니다. AlloyDB Studio를 구성하여 데이터 삽입을 위해 "shopping-cluster"라는 ID와 PostgreSQL 15 버전을 사용해야 합니다.
전자상거래 데이터셋 로드
다음으로 AI 뇌에 고객에게 공유할 정보를 제공하기 위해 특정 CSV 파일을 가져옵니다. AlloyDB는 AI에 전달할 데이터 세트를 학습할 수 있도록 합니다. 문서를 따르기만 하면 설정이 잘 이루어질 것입니다.
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