Embeddings AWS Bedrock 노드 문서
n8n v2.42요약
Embeddings AWS Bedrock 노드를 사용하여 주어진 텍스트에 대한 임베딩1을 생성하세요. 이 페이지에서는 Embeddings AWS Bedrock 노드의 노드 파라미터와 추가 리소스 링크를 확인할 수 있습니다.
Embeddings AWS Bedrock 노드를 사용하여 주어진 텍스트에 대한 임베딩1을 생성하세요.
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자격 증명
이 노드의 인증 정보는 AWS 자격 증명 문서를 참조하세요.
프라이빗 DNS 없이 VPC 인터페이스 엔드포인트(PrivateLink)를 통해 Bedrock을 라우팅하는 경우, 자격 증명에서 Bedrock Endpoint와 Bedrock Runtime Endpoint 사용자 지정 엔드포인트를 설정하세요.
이 섹션의 상세 내용은 n8n 공식 문서를 참조하세요.
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노드 매개변수#
- Authentication: 인증 방법을 선택합니다:
- AWS (IAM): IAM 액세스 키를 사용합니다. AWS 자격 증명을 선택합니다.
- AWS (Assume Role): IAM 역할을 임시로 위임받습니다(assume). AWS (Assume Role) 자격 증명을 선택합니다.
- Model: 임베딩을 생성하는 모델 또는 추론 프로파일(inference profile)을 선택합니다. 드롭다운에는 온디맨드 임베딩 모델과 임베딩 추론 프로파일이 함께 표시됩니다. 드롭다운이 비어 있거나 일부만 표시되는 경우, IAM 역할에
bedrock:ListFoundationModels또는bedrock:ListInferenceProfiles권한이 없을 수 있습니다. 필드를 Expression 모드로 전환하고 모델 또는 추론 프로파일 ID를 직접 입력하세요.
사용 가능한 모델에 대해 자세히 알아보려면 Amazon Bedrock 문서를 참고하세요.
노드 옵션#
- Additional Model Request Fields: 모델별 요청 필드를 JSON으로 입력합니다. 예를 들어 Titan의
dimensions와normalize, Cohere의input_type과truncate가 있습니다. 모델 계열별로 지원하는 필드는 AWS 모델 파라미터 문서를 참고하세요. - Max Retries: 요청을 재시도할 최대 횟수를 입력합니다.
- Timeout: 요청이 완료될 때까지 기다리는 최대 시간을 밀리초 단위로 입력합니다.
0으로 설정하면 제한 시간이 비활성화됩니다.
템플릿 및 예제#
Embeddings AWS Bedrock 노드 문서 통합 템플릿 살펴보기 또는 전체 템플릿 검색하기
관련 자료#
AWS Bedrock에 대한 자세한 정보는 AWS Bedrock 문서를 참고하세요.
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Footnotes
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임베딩은 벡터를 사용하여 데이터를 수치로 표현한 것입니다. AI는 임베딩을 사용하여 여러 차원에 걸쳐 값을 매핑함으로써 복잡한 데이터와 관계를 해석합니다. 벡터 데이터베이스(vector store)는 임베딩을 저장하고 접근하기 위해 설계된 데이터베이스입니다. ↩