Embeddings Google Vertex 노드 문서
n8n v2.42요약
Embeddings Google Vertex 노드를 사용하여 주어진 텍스트에 대한 임베딩1을 생성하세요. 이 페이지에서는 Embeddings Google Vertex 노드의 노드 매개변수와 추가 리소스 링크를 확인할 수 있습니다.
Embeddings Google Vertex 노드를 사용하여 주어진 텍스트에 대한 임베딩1을 생성하세요.
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자격 증명
Google Vertex AI 자격 증명을 사용하면 서비스 계정 정보와 함께 프로젝트 및 리전을 저장할 수 있습니다. 이 노드는 Google Service Account 자격 증명도 지원합니다.
이 섹션의 상세 내용은 n8n 공식 문서를 참조하세요.
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노드 매개변수#
- Authentication: Google Service Account(기본값) 또는 Google Vertex AI를 선택합니다.
- Project ID: Google Service Account 인증의 경우 n8n이 서비스 계정의 접근 권한으로 프로젝트 목록을 불러옵니다. 목록에서 프로젝트를 선택하거나 프로젝트 ID를 직접 입력합니다. Google Vertex AI 인증의 경우 자격 증명에서 프로젝트를 구성합니다.
- Model Name: 임베딩을 생성하는 데 사용할 모델 이름을 입력합니다.
- Region: 자격 증명에 설정된 리전을 사용하려면 **Default (Use Credential Region)**를 선택합니다. 이를 재정의하려면 Global, EU (Multi-Region), US (Multi-Region) 중 하나를 선택합니다.
사용 가능한 임베딩 모델에 대해 더 자세히 알아보려면 Google VertexAI embeddings API 문서를 참고하세요.
템플릿 및 예제#
Embeddings Google Vertex 노드 문서 통합 템플릿 보기 또는 전체 템플릿 검색
관련 리소스#
이 서비스에 대한 자세한 정보는 LangChain의 Google Generative AI 임베딩 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(또는 벡터 스토어)는 임베딩을 저장하고 접근할 수 있도록 설계된 데이터베이스입니다. ↩