보강 작업 만들기

Knowledge Studio 보강 태스크를 사용하면 데이터의 비즈니스 의미를 자동으로 문서화하여 AI 애플리케이션이 할루시네이션 없이 정확하게 쿼리할 수 있습니다. 이러한 작업은 AI를 사용하여 표준 운영 절차(SOP), 코드 저장소, 사용자 상호작용을 스캔하고 AI 에이전트를 그라운딩하는 데 필요한 비즈니스 로직을 추출합니다.

시작하기 전에

보강 작업을 만들기 전에 다음 기본 요건을 따르세요.

개념 이해하기

보강 태스크를 실행하기 전에 보강 아키텍처의 핵심 구성요소를 숙지하는 것이 좋습니다.

  • Knowledge Studio 에이전트가 메타데이터 생성을 자동화하는 방법에 대한 개요는 보강 태스크 정보를 참조하세요.

  • 메타데이터 컨텍스트가 AI 에이전트를 그라운딩하고 데이터 탐색을 간소화하는 방법에 대한 개요는 데이터 컨텍스트 정보를 참조하세요.

  • 항목 그룹, 항목, 관점, 항목 링크를 포함한 Knowledge Catalog 계층 구조에 대한 개요는 메타데이터 정보를 참조하세요.

필수 구성요소 준비

보강 작업을 만들기 전에 보강 작업의 기본 요건 구성에 설명된 대로 AI 보강을 위해 환경이 올바르게 구성되었는지 확인합니다.

다음 구성요소를 준비합니다.

  • 서비스 계정: 필수 역할이 있는 전용 사용자 서비스 계정입니다. 이 문서에서는 Google 관리형 Knowledge Catalog 서비스 에이전트와 구분하기 위해 이를 실행 서비스 계정이라고 부릅니다. 보강 작업은 이 서비스 계정으로 실행되며 이 계정을 사용하여 소스를 읽고 컨텍스트 세트에 씁니다.

  • 컨텍스트 세트: 보강된 메타데이터를 저장할 대상 컨텍스트 세트입니다. 컨텍스트 세트는 보강할 애셋의 소스 역할도 합니다. 설정 중에 추가 리소스가 추가되지 않으면 컨텍스트 세트에 있는 모든 항목이 기본적으로 보강됩니다. 태스크 설정 중에 빈 컨텍스트 세트가 없으면 이를 만들 수도 있습니다.

  • 보강할 리소스 (선택사항): 아직 대상 컨텍스트 집합에 없는 보강할 추가 데이터 애셋입니다. 작업 생성 중에 이러한 추가 리소스를 추가하면 리소스가 보강되고 대상 컨텍스트 세트에 자동으로 추가됩니다. 이러한 리소스에는 BigQuery 데이터 세트, 테이블 또는 Lakehouse 애셋이 포함될 수 있으며 이미 존재해야 합니다.

  • 지식 신호 (선택사항): AI 에이전트에게 학습할 문서나 모델을 제공하려면 Cloud Storage 버킷을 준비하거나, .jsonl 평가 데이터 세트 형식을 지정하거나, 서드 파티 소스 URL에 대해 OAuth를 설정해야 합니다.

  • 트레이스 로그 (선택사항): 에이전트 자체 학습을 사용 설정하려면 에이전트가 이전 상호작용을 학습할 수 있는 범위가 지정된 로그 뷰 또는 BigQuery 에이전트 분석 테이블을 설정하여 에이전트 트레이스를 구성해야 합니다.

  • 데이터 프로파일링 및 데이터 인사이트 (권장): 생성된 메타데이터 제안의 품질을 개선하려면 작업을 실행하기 전에 자주 사용하는 대상 테이블에서 데이터 프로파일링 및 AI 데이터 인사이트를 사용 설정합니다. 자세한 내용은 보강 태스크의 기본 요건 구성을 참조하세요.

필요한 역할

보강 작업을 설정하고 실행하려면 ID마다 특정 권한이 필요합니다.

최종 사용자

보강 작업을 만들고 관리하려면 다음과 같은 필수 역할이 있어야 합니다.

보강 작업 만들기, 수정, 실행, 취소

보강 태스크를 만들고, 수정하고, 실행하고, 취소하는 데 필요한 권한이 있는지 확인하려면 관리자에게 프로젝트에 대한 다음 IAM 역할을 부여해 달라고 요청하세요.

역할 부여에 대한 자세한 내용은 프로젝트, 폴더, 조직에 대한 액세스 관리를 참조하세요.

이러한 사전 정의된 역할에는 보강 작업을 만들고, 수정하고, 실행하고, 취소하는 데 필요한 권한이 포함되어 있습니다. 필요한 정확한 권한을 보려면 필수 권한 섹션을 펼치세요.

필수 권한

보강 작업을 만들고, 수정하고, 실행하고, 취소하려면 다음 권한이 필요합니다.

  • 보강 작업 만들기: dataplex.agentTasks.create
  • 보강 작업 보기: dataplex.agentTasks.get
  • 보강 작업 나열: dataplex.agentTasks.list
  • 보강 작업 삭제: dataplex.agentTasks.delete
  • 보강 작업 업데이트: dataplex.agentTasks.update
  • 보강 작업 실행: dataplex.agentTasks.run
  • 보강 작업 취소: dataplex.agentTasks.cancel

관리자는 커스텀 역할이나 다른 사전 정의된 역할을 사용하여 이러한 권한을 부여할 수도 있습니다.

보강 작업 구성에 실행 서비스 계정 연결

실행 서비스 계정을 보강 태스크 구성에 연결하는 데 필요한 권한이 있는지 확인하려면 관리자에게 실행 서비스 계정에 대한 다음 IAM 역할을 부여해 달라고 요청하세요.

역할 부여에 대한 자세한 내용은 프로젝트, 폴더, 조직에 대한 액세스 관리를 참조하세요.

이러한 사전 정의된 역할에는 실행 서비스 계정을 보강 태스크 구성에 연결하는 데 필요한 권한이 포함되어 있습니다. 필요한 정확한 권한을 보려면 필수 권한 섹션을 펼치세요.

필수 권한

보강 작업 구성에 실행 서비스 계정을 연결하려면 다음 권한이 필요합니다.

  • 서비스 계정 가장: iam.serviceAccounts.actAs

관리자는 커스텀 역할이나 다른 사전 정의된 역할을 사용하여 이러한 권한을 부여할 수도 있습니다.

실행 서비스 계정

실행 서비스 계정은 보강 태스크가 실행되고 모든 작업을 수행하는 ID입니다.

필수 서비스 사용

보강 태스크를 실행하는 동안 실행 서비스 계정에 API를 사용하는 데 필요한 권한이 있는지 확인하려면 관리자에게 보강 태스크가 포함된 프로젝트의 실행 서비스 계정에 다음 IAM 역할을 부여해 달라고 요청하세요.

역할 부여에 대한 자세한 내용은 프로젝트, 폴더, 조직에 대한 액세스 관리를 참조하세요.

이러한 사전 정의된 역할에는 보강 태스크 실행 중에 API를 사용하는 데 필요한 권한이 포함되어 있습니다. 필요한 정확한 권한을 보려면 필수 권한 섹션을 펼치세요.

필수 권한

보강 태스크를 실행하는 동안 API를 사용하려면 다음 권한이 필요합니다.

  • 할당량 및 서비스 사용: serviceusage.services.use

관리자는 커스텀 역할이나 다른 사전 정의된 역할을 사용하여 실행 서비스 계정에 이러한 권한을 부여할 수도 있습니다.

타겟 데이터 콘텐츠 보기 및 프로파일링

실행 서비스 계정에 대상 데이터 세트 내의 데이터 콘텐츠를 보고 프로파일링하는 데 필요한 권한이 있는지 확인하려면 관리자에게 대상 테이블의 실행 서비스 계정에 다음 IAM 역할을 부여해 달라고 요청하세요.

역할 부여에 대한 자세한 내용은 프로젝트, 폴더, 조직에 대한 액세스 관리를 참조하세요.

이러한 사전 정의된 역할에는 대상 데이터 세트 내의 데이터 콘텐츠를 보고 프로파일링하는 데 필요한 권한이 포함되어 있습니다. 필요한 정확한 권한을 보려면 필수 권한 섹션을 펼치세요.

필수 권한

대상 데이터 세트 내의 데이터 콘텐츠를 보고 프로파일링하려면 다음 권한이 필요합니다.

  • 데이터 세트 메타데이터 보기: bigquery.datasets.get
  • 테이블 메타데이터 보기: bigquery.tables.get
  • 테이블 데이터 읽기: bigquery.tables.getData

관리자는 커스텀 역할이나 다른 사전 정의된 역할을 사용하여 실행 서비스 계정에 이러한 권한을 부여할 수도 있습니다.

컨텍스트 세트에 메타데이터 제안 및 작성

실행 서비스 계정에 컨텍스트 세트에 메타데이터 정의를 제안하고 작성하는 데 필요한 권한이 있는지 확인하려면 관리자에게 프로젝트의 실행 서비스 계정에 다음 IAM 역할을 부여해 달라고 요청하세요.

  • 필요한 권한을 부여하려면 Dataplex 카탈로그 편집자 (roles/dataplex.catalogEditor) 및 Dataplex 카탈로그 뷰어 (roles/dataplex.catalogViewer)

역할 부여에 대한 자세한 내용은 프로젝트, 폴더, 조직에 대한 액세스 관리를 참조하세요.

이러한 사전 정의된 역할에는 메타데이터 정의를 제안하고 컨텍스트 세트에 작성하는 데 필요한 권한이 포함되어 있습니다. 필요한 정확한 권한을 보려면 필수 권한 섹션을 펼치세요.

필수 권한

컨텍스트 세트에 메타데이터 정의를 제안하고 작성하려면 다음 권한이 필요합니다.

  • 메타데이터 항목 만들기: dataplex.entries.create
  • 메타데이터 항목 업데이트: dataplex.entries.update
  • 메타데이터 항목 보기: dataplex.entries.get
  • 메타데이터 항목 나열: dataplex.entries.list
  • 항목 그룹 만들기: dataplex.entryGroups.create
  • 항목 그룹 업데이트: dataplex.entryGroups.update
  • 항목 그룹에 대한 변경사항 제안: dataplex.entryGroups.requestChanges

관리자는 커스텀 역할이나 다른 사전 정의된 역할을 사용하여 실행 서비스 계정에 이러한 권한을 부여할 수도 있습니다.

자동으로 보강 정보 게시 (선택사항)

(선택사항) 태스크에서 자동 게시를 사용 설정하는 경우 다음 역할을 포함합니다.

실행 서비스 계정에 변경사항을 자동으로 승인하고 게시하는 데 필요한 권한이 있는지 확인하려면 관리자에게 프로젝트의 실행 서비스 계정에 다음 IAM 역할을 부여해 달라고 요청하세요.

역할 부여에 대한 자세한 내용은 프로젝트, 폴더, 조직에 대한 액세스 관리를 참조하세요.

이러한 사전 정의된 역할에는 변경사항을 자동으로 승인하고 게시하는 데 필요한 권한이 포함되어 있습니다. 필요한 정확한 권한을 보려면 필수 권한 섹션을 펼치세요.

필수 권한

변경사항을 자동으로 승인하고 게시하려면 다음 권한이 필요합니다.

  • 변경 요청 사용: dataplex.changeRequests.use

관리자는 커스텀 역할이나 다른 사전 정의된 역할을 사용하여 실행 서비스 계정에 이러한 권한을 부여할 수도 있습니다.

트레이스 로그에서 학습

(선택사항) 기존 트레이스 로그에서 학습 (자체 학습)하려는 경우 다음 역할을 포함합니다.

실행 서비스 계정에 트레이스 로그에서 이전 상호작용을 읽는 데 필요한 권한이 있는지 확인하려면 관리자에게 Gemini 앱을 소유한 프로젝트의 실행 서비스 계정에 다음 IAM 역할을 부여해 달라고 요청하세요.

역할 부여에 대한 자세한 내용은 프로젝트, 폴더, 조직에 대한 액세스 관리를 참조하세요.

이러한 사전 정의된 역할에는 트레이스 로그에서 이전 상호작용을 읽는 데 필요한 권한이 포함되어 있습니다. 필요한 정확한 권한을 보려면 필수 권한 섹션을 펼치세요.

필수 권한

트레이스 로그에서 이전 상호작용을 읽으려면 다음 권한이 필요합니다.

  • 로그 뷰 액세스: logging.views.access
  • 로그 항목 읽기: logging.logEntries.list

관리자는 커스텀 역할이나 다른 사전 정의된 역할을 사용하여 실행 서비스 계정에 이러한 권한을 부여할 수도 있습니다.

(선택사항) BigQuery 에이전트 분석 테이블에서 학습하려는 경우 실행 서비스 계정에는 에이전트 분석 테이블에 대한 BigQuery 데이터 뷰어(roles/bigquery.dataViewer) 역할도 필요합니다.

Dataplex 서비스 에이전트

Knowledge Catalog 서비스 에이전트는 Knowledge Catalog가 보강 실행 중에 실행 서비스 계정을 가장하고 BigQuery 프로파일링 작업을 조정하는 등 사용자를 대신하여 백엔드 작업을 수행하는 데 사용하는 Google 관리 서비스 계정입니다.

Knowledge Catalog 서비스 에이전트는 다음 이메일 형식을 사용합니다.

service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-dataplex.

PROJECT_NUMBER를 Google Cloud 프로젝트 번호로 바꿉니다.

실행 서비스 계정 가장

지식 카탈로그 서비스 에이전트에 태스크를 실행하기 위해 실행 서비스 계정을 가장하는 데 필요한 권한이 있는지 확인하려면 관리자에게 실행 서비스 계정의 지식 카탈로그 서비스 에이전트에 다음 IAM 역할을 부여해 달라고 요청하세요.

역할 부여에 대한 자세한 내용은 프로젝트, 폴더, 조직에 대한 액세스 관리를 참조하세요.

이러한 사전 정의된 역할에는 태스크를 실행하기 위해 실행 서비스 계정을 가장하는 데 필요한 권한이 포함되어 있습니다. 필요한 정확한 권한을 보려면 필수 권한 섹션을 펼치세요.

필수 권한

태스크를 실행하기 위해 실행 서비스 계정을 가장하려면 다음 권한이 필요합니다.

  • 액세스 토큰 생성: iam.serviceAccounts.getAccessToken
  • OpenID 토큰 생성: iam.serviceAccounts.getOpenIdToken
  • JWT 서명: iam.serviceAccounts.signJwt
  • BLOB 서명: iam.serviceAccounts.signBlob

관리자는 커스텀 역할이나 다른 사전 정의된 역할을 사용하여 Knowledge Catalog 서비스 에이전트에 이러한 권한을 부여할 수도 있습니다.

BigQuery 프로파일링 수행 및 쿼리 기록 읽기

Dataplex 서비스 에이전트에 백엔드 BigQuery 프로파일링을 수행하고 테이블 쿼리 기록을 읽는 데 필요한 권한이 있는지 확인하려면 관리자에게 프로젝트의 Dataplex 서비스 에이전트에 다음 IAM 역할을 부여해 달라고 요청하세요.

역할 부여에 대한 자세한 내용은 프로젝트, 폴더, 조직에 대한 액세스 관리를 참조하세요.

이러한 사전 정의된 역할에는 백엔드 BigQuery 프로파일링을 수행하고 테이블 쿼리 기록을 읽는 데 필요한 권한이 포함되어 있습니다. 필요한 정확한 권한을 보려면 필수 권한 섹션을 펼치세요.

필수 권한

백엔드 BigQuery 프로파일링을 수행하고 테이블 쿼리 기록을 읽으려면 다음 권한이 필요합니다.

  • 데이터 세트 메타데이터 보기: bigquery.datasets.get
  • 테이블 메타데이터 보기: bigquery.tables.get
  • 테이블 데이터 읽기: bigquery.tables.getData
  • BigQuery 작업 나열: bigquery.jobs.list
  • 기본 리소스 메타데이터 보기: resourcemanager.projects.get

관리자는 커스텀 역할이나 다른 사전 정의된 역할을 사용하여 Dataplex 서비스 에이전트에 이러한 권한을 부여할 수도 있습니다.

Knowledge Studio 작업공간 열기

태스크 생성 마법사를 열려면 다음 단계를 수행합니다.

  1. Google Cloud 콘솔에서 Knowledge Studio 페이지로 이동합니다.

    Knowledge Studio로 이동

  2. 왼쪽 탐색창에서 보강을 선택합니다.

  3. + 보강 작업 만들기를 클릭합니다.

보강 작업 이름 지정

정의 창에서 다음 단계를 수행합니다.

  1. 표시 이름 필드에 태스크의 설명이 포함된 이름 (예: Finance Dataset enrichment)을 입력합니다.
  2. 태스크 ID 필드에 고유 ID를 입력하거나 자동 생성된 ID를 사용합니다.

  3. 목표 필드에서 추출 프로세스를 안내하는 보강 작업의 목표를 설명합니다. 이 컨텍스트 세트의 비즈니스 미션과 AI 기능 목표를 자세히 설명하는 자연어 가이드를 제공합니다.

    예를 들면 다음과 같습니다.

    Curate and maintain the authoritative context set for the
`subscription_revenue` domain. Focus on resolving metric discrepancies
between `gross_sales`, `net_billed_revenue`, and `discount_applied`.
Ensure all customer join keys (e.g. `customer_id`, `subscription_fk`)
have explicit column documentation, and establish parameterized query
templates for Monthly Recurring Revenue (MRR) and Churn Rate calculations.

  4. 계속을 클릭합니다.

보강 태스크 매개변수 구성

범위는 보강되는 항목과 에이전트가 읽는 항목을 지정합니다.

범위 창에서 다음 단계를 수행합니다.

  1. 프로젝트 필드에서 컨텍스트 세트가 포함된 프로젝트를 선택합니다.

  2. 컨텍스트 세트 필드에서 태스크가 보강하고 태스크가 결과를 저장하는 컨텍스트 세트를 선택합니다.

    보강 태스크는 선택한 컨텍스트 세트의 Google Cloud 리전을 상속합니다.

    컨텍스트 세트가 없으면 새 컨텍스트 세트 만들기를 클릭합니다.

    컨텍스트 세트를 만드는 방법에 대한 자세한 내용은 컨텍스트 세트 만들기를 참조하세요.

  3. 선택사항: 보강할 리소스 섹션에서 컨텍스트 세트 외에 보강할 BigQuery 또는 레이크하우스 리소스를 추가합니다.

    추가하는 모든 리소스는 선택한 컨텍스트 세트와 동일한 리전에 있어야 합니다. 멀티 리전 위치 (예: us)는 해당 위치의 단일 리전 (예: us-central1)과 일치합니다. 일치하지 않는 리전은 태스크 생성을 실패하게 합니다.

    빈 컨텍스트 집합을 선택하고 이 섹션에 추가 리소스를 추가하지 않으면 Knowledge Studio에 경고가 표시됩니다. 이 구성으로 태스크를 실행하면 지침에 따라 시맨틱 지식 기반이 생성되지만 항목은 보강되지 않습니다.

    1. 대상 데이터 애셋의 전체 리소스 이름을 입력합니다.

      예를 들면 다음과 같습니다.

      • BigQuery 테이블: //bigquery.googleapis.com/projects/PROJECT_ID/datasets/DATASET_ID/tables/TABLE_ID

      • 레이크하우스 애셋: //dataplex.googleapis.com/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/lakes/LAKE_ID/zones/ZONE_ID/assets/ASSET_ID

    또는 리소스를 시각적으로 선택하려면 다음 단계를 따르세요.

    1. 찾아보기를 클릭하여 소스 선택 대화상자를 엽니다.
    2. 최근에 사용한 리소스 중에서 선택하려면 최근 탭을 클릭하고 추가할 리소스를 선택합니다.
    3. 모든 리소스를 둘러보거나 검색하려면 모두 탭을 클릭하고 다음을 수행합니다.
      1. 검색 필드에 BigQuery 또는 Lakehouse 리소스의 검색어를 입력합니다.
      2. 리소스 트리에서 프로젝트 및 데이터 세트 계층 구조를 펼쳐 리소스를 찾습니다.
      3. 하나 이상의 리소스 옆에 있는 체크박스를 선택합니다. 오른쪽 창에서 선택한 리소스의 스키마와 세부정보를 미리 볼 수 있습니다.
    4. 확인을 클릭합니다.

    리소스를 더 추가하려면 쉼표를 사용하여 리소스 이름을 구분합니다.

  4. 선택사항: 지식 신호 섹션에서 AI 에이전트를 추가 소스에 연결하여 컨텍스트를 읽습니다. 이러한 리소스는 읽기 전용이며 보강되지 않습니다.

    • Cloud Storage 버킷: 버킷 이름을 입력하거나 찾아보기를 클릭하여 버킷을 검색합니다. 각 버킷 이름 뒤에 Enter 키, 쉼표 또는 스페이스바를 누르세요. 이 태스크에는 전체 버킷이 필요합니다. 개별 파일만 읽도록 구성할 수 없습니다.

    • 용어집: 용어집 이름을 입력하거나 찾아보기를 클릭하여 용어집을 검색합니다. 각 용어집 이름 뒤에 Enter, 쉼표 또는 스페이스바를 누릅니다.

      연결된 용어집이 보강 작업 및 컨텍스트 세트와 정확히 동일한 리전 (예: us-central1)에 있는지 확인합니다. 잘못된 멀티 리전 위치(예: us)에서 용어집을 추가하면 작업 생성이 실패합니다.

    • 외부 소스: Google Workspace, Microsoft SharePoint, GitHub, Atlassian Confluence와 같은 서드 파티 플랫폼을 연결하려면 개별적으로 구성하거나 YAML 구성 파일을 제공하면 됩니다.

      YAML 파일을 사용하여 소스를 구성하려면 다음 안내를 따르세요.

      1. 소스 구성 파일 (선택사항) 필드에서 찾아보기를 클릭하고 YAML 파일을 선택합니다.

      소스를 수동으로 구성하려면 다음 안내를 따르세요.

      1. 연결된 소스에서 구성하려는 플랫폼 옆에 있는 설정을 클릭합니다.
      2. 소스 URL 필드에 문서, 저장소 또는 공간의 URL을 입력한 후 각 URL 뒤에 Enter 또는 쉼표를 누릅니다.

      3. 플랫폼에 인증이 필요한 경우 (예: GitHub, Atlassian, Microsoft) 다음을 수행하여 사용자 인증 정보를 연결합니다.

        1. + 연결 추가를 클릭합니다.
        2. 새 연결 창의 인증 제공업체 필드에 인증 제공업체의 전체 리소스 이름을 입력합니다.
          projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/authProviders/PROVIDER_NAME 형식을 사용합니다.
        3. URI 패턴에서 + URI 패턴 추가를 클릭하여 이 사용자 인증 정보에 액세스 권한이 있는 URL을 지정합니다. 별표 (*)를 와일드 카드로 사용할 수 있습니다 (예: https://github.com/test-org/*).
        4. 완료를 클릭합니다.

        Google Workspace 리소스는 태스크의 실행 서비스 계정 IAM 권한을 사용하여 직접 연결되므로 인증 제공업체 연결이 필요하지 않습니다.

  5. 계속을 클릭합니다.

평가 및 자체 학습 구성

이 섹션은 선택사항입니다. 개선 창에서 다음 단계를 수행합니다.

  1. (선택사항) 평가 섹션에서 다음 필드를 구성합니다.

    평가 및 선별 데이터 세트 형식 지정에 대한 자세한 내용은 데이터 세트 스키마 요구사항을 참조하세요.

    • 평가 세트: 제안된 컨텍스트 변경사항의 영향을 측정하려면 Cloud Storage URI를 입력하거나 찾아보기를 클릭하여 .jsonl 파일을 선택합니다.

    • 선별 세트: 반복 최적화를 위한 시드 질문 세트를 제공하려면 Cloud Storage URI를 입력하거나 찾아보기를 클릭하여 .jsonl 파일을 선택합니다.

  2. 선택사항: 게시 섹션에서 게시 주기를 지정합니다.

    자동 게시가 사용 설정되면 자동 승인된 메타데이터 변경사항이 컨텍스트 세트에 직접 기록됩니다. 사용 중지하면 보강 실행에서 초안 수정사항을 생성하며, 이 수정사항은 코드베이스에 병합되기 전에 검토자가 승인해야 합니다.

    • 메타데이터가 프로덕션 컨텍스트 세트에 병합되기 전에 사람의 검토를 요구하려면 자동 게시 사용 설정 체크박스를 선택 해제합니다.

    • 높은 품질 기준을 충족하는 변경사항을 자동으로 게시하려면 자동 게시 사용 설정 체크박스를 선택합니다. 자동 게시 기준 슬라이더를 사용하여 변경사항이 자동으로 게시되는 데 필요한 최소 신뢰도 점수를 설정합니다 (예: 85%). 평가 데이터 세트가 구성된 경우 최대 품질 저하 슬라이더를 사용하여 에이전트 성능이 저하될 때(예: -5%) 게시를 안전하게 제한할 수도 있습니다. 이 기준점을 충족하지 못하는 제안서는 수동 검토를 위한 변경 요청으로 큐에 추가됩니다.

  3. 선택사항: 실제 에이전트 대화에서 격차를 찾고 컨텍스트를 최신 상태로 유지하려면 자체 학습 섹션에서 자체 학습 사용 설정 전환 버튼을 선택합니다.

  4. 선택사항: 자체 학습을 사용 설정한 경우 학습 소스 섹션에서 다음 소스를 추가합니다.

    • Gemini Enterprise 앱: 프로젝트 ID 목록에서 프로젝트를 선택합니다. Gemini Enterprise 앱 목록에서 대화 trace를 생성하는 앱을 선택한 후 완료를 클릭합니다.

      Gemini Enterprise 앱을 여러 개 추가할 수 있습니다.

      이러한 보강 및 자가 학습 기능을 최적화하려면 Gemini Enterprise 애플리케이션에서 Gemini 3.8 Flash 이상 모델을 지정하는 것이 좋습니다. 모델 선택 단계에 대한 자세한 내용은 Agent Studio에서 에이전트 설계의 '흐름 빌더를 사용하여 에이전트 만들기' 섹션을 참조하세요.

    • BigQuery 에이전트 분석: 테이블 필드에 에이전트 채팅 이벤트가 포함된 테이블의 이름을 입력하거나 찾아보기를 클릭하여 시각적으로 선택한 후 완료를 클릭합니다.

      여러 테이블을 추가할 수 있습니다.

  5. 계속을 클릭합니다.

실행 설정 구성

실행 창에서 다음 단계를 수행합니다.

  1. 다음 계정으로 실행 섹션에서 사용자 서비스 계정 목록을 클릭하고 태스크가 소스를 읽고 컨텍스트 집합에 쓰는 데 사용하는 ID를 선택합니다. 시작하기 전에에서 구성된 ID인지 확인합니다.
  2. 트리거에서 트리거 조건을 선택합니다.
    • 요청 시: 실행을 클릭할 때만 실행됩니다.
    • 예약됨: 반복 일정에 따라 자동으로 실행됩니다.
  3. 선택사항: 알림에서 + 수신자 추가를 클릭하여 실행할 때마다 보고서를 받을 이메일 주소를 최대 5개까지 지정합니다.
  4. 요약 창에서 매개변수를 확인한 후 만들기를 클릭합니다.

새 보강 작업이 저장되었습니다. 트리거 설정에 따라 태스크는 첫 번째 예약된 실행을 기다리거나 즉시 실행할 준비가 됩니다. 태스크가 실행을 완료하면 에이전트는 생성된 AI 메타데이터 제안을 검토를 위해 변경 요청에 큐에 추가합니다.

다음 단계