Atlas UI 에서 자동 임베딩을 관리 할 수 있습니다.
자동 임베딩 활성화 또는 비활성화
자동 임베딩을 활성화 하려면 autoEmbed 유형으로 MongoDB 벡터 검색 인덱스 생성해야 합니다. 자세한 학습은 자동화된 임베딩 인덱스 생성을 참조하세요.
조직 수준에서 자동 임베딩을 비활성화하려면 Atlas 리소스 정책을 사용하세요. 자동 임베딩을 완전히 비활성화하거나 프로젝트 수준 예외를 사용하여 비활성화할 수 있습니다.
자동 임베딩을 완전히 비활성화하려면 Atlas 리소스 정책에 다음 구문을 사용합니다.
forbid ( principal, action == ResourcePolicy::Action::"search.index.modify", resource ) when { context.search.index.isAutoEmbed };
특정 프로젝트에 대해 예외가 있는 자동 임베딩을 비활성화하려면 Atlas 리소스 정책에서 다음 구문을 사용하세요. 각 <project-id>를 면제할 프로젝트 의 ID 로 바꿉니다. 프로젝트 ID 찾으려면 프로젝트설정 관리를 참조하세요.
forbid ( principal, action == ResourcePolicy::Action::"search.index.modify", resource ) when { context.search.index.isAutoEmbed } unless { resource in ResourcePolicy::Project::"<project-id-1>" || resource in ResourcePolicy::Project::"<project-id-2>" };
이 정책이 활성화되면 새 autoEmbed 유형 인덱스를 생성할 수 없습니다. 리소스 정책이 활성화되기 전에 생성된 인덱스는 영향을 받지 않으며, 컴플라이언스를 유지하려면 수동으로 삭제해야 합니다.
이 정책을 조직 에 적용 하려면 다음 단계를 따르세요.
자동 임베딩을 활성화 하려면 다음을 수행해야 합니다.
인덱싱 작업을 위한 Voyage AI API 키를 생성합니다.
To learn more, see Manage Voyage AI Model API Keys.
쿼리 작업을 위한 Voyage AI API 키를 생성합니다.
To learn more, see Manage Voyage AI Model API Keys.
API 키를 사용하도록 mongot를 구성합니다.
자세한학습 은 Voyage AI API 키를 참조하세요.
autoEmbed 유형의 MongoDB Vector Search 인덱스 생성합니다.
자세한 내용은 자동화된 임베딩 인덱스 생성을 참조하세요.
자동 임베딩 사용량 보기
Automated Embedding 서비스의 집계된 토큰 사용량 및 임베딩 모델 요청을 보려면 MongoDB Vector Search 대시보드 또는 Atlas 지표를 사용할 수 있습니다.
모니터 대시보드
Atlas 에 로그인합니다.
Atlas에서 클러스터의 Search & Vector Search 페이지로 이동합니다.
Search & Vector Search 옵션 또는 Data Explorer에서 MongoDB 검색하다 페이지로 이동할 수 있습니다.
아직 표시되지 않은 경우 탐색 표시줄의 Organizations 메뉴에서 프로젝트가 포함된 조직을 선택합니다.
아직 표시되지 않은 경우 내비게이션 바의 Projects 메뉴에서 프로젝트를 선택합니다.
사이드바에서 Database 제목 아래의 Search & Vector Search를 클릭합니다.
프로젝트에 여러 클러스터가 있는 경우 Select cluster 드롭다운에서 사용할 클러스터를 선택한 후 Go to Atlas Search를 클릭합니다.
검색 & 벡터 검색 페이지가 표시됩니다.
아직 표시되지 않은 경우 탐색 표시줄의 Organizations 메뉴에서 프로젝트가 포함된 조직을 선택합니다.
아직 표시되지 않은 경우 내비게이션 바의 Projects 메뉴에서 프로젝트를 선택합니다.
사이드바에서 Database 제목 아래의 Data Explorer를 클릭합니다.
데이터베이스를 확장하고 컬렉션을 선택합니다.
컬렉션의 Indexes 탭을 클릭합니다.
배너에서 Search and Vector Search 링크를 클릭합니다.
검색 & 벡터 검색 페이지가 표시됩니다.
Automated Embedding 아래의 Usage을 클릭합니다.
자동화된 임베딩 사용 페이지가 표시됩니다. Automated Embedding Usage 페이지에는 다음 정보가 표시됩니다:
섹션 | 설명 |
|---|---|
사용량 요약 | 사용된 총 토큰과 남은 무료 토큰을 포함한 자동 임베딩 사용량 개요입니다. |
모델 또는 인덱스별 사용량 | 선택한 기간 동안 임베딩 모델 또는 선택한 인덱스에 따른 총 토큰 사용 내역. |
작업별 사용량 | 작업 유형(인덱싱 및 쿼리)별 토큰 요청 분석. |
다음 절차는 Atlas UI 에서 생성된 API 키에만 적용됩니다. Voyage AI 에서 직접 생성된 API 키에 대해서는 속도 제한을 참조하세요.
모니터 지표
지표를 사용하여 자동 임베딩 사용량 모니터링:
Atlas 에 로그인합니다.
검토 할 Auto Embedding Metrics 을(를) 선택합니다.
Auto Embedding Metrics 섹션의 다음 지표를 통해 자동 임베딩 사용량을 모니터링할 수 있습니다.
메트릭 | 설명 |
|---|---|
Auto Embedding Index Embedding Request | 자동 임베딩 인덱스 임베딩 요청 그래프는 인덱싱 작업을 위한 임베딩 생성 요청 수를 표시합니다. 사용 중인 각 임베딩 모델에 대한 요금이 표시됩니다. |
Auto Embedding Index Tokens | 자동 임베딩 인덱스 토큰 그래프에는 인덱싱 작업에 사용된 토큰 수가 표시됩니다. |
Auto Embedding Query Embedding Request | 자동 임베딩 쿼리 임베딩 요청 그래프에는 쿼리 작업을 위한 임베딩 생성 요청 수가 표시됩니다. |
Auto Embedding Query Tokens | 자동 임베딩 쿼리 토큰 그래프에는 쿼리 작업에 사용된 토큰 수가 표시됩니다. |
Auto Embedding Replication Lag | 자동 임베딩 복제 지연 그래프에서는 자동 임베딩 인덱싱 작업의 복제 지연이 밀리초 단위로 표시됩니다. |
각 클러스터에 대해 Atlas는 클러스터의 모든 자동 임베딩 인덱스에서의 토큰 사용량을 집계하는 단일 그래프를 표시합니다. 그래프에는 초기 동기화 및 정상 상태 업데이트의 토큰 사용량이 포함되며, 인덱스가 사용하는 각 임베딩 모델에 대해 별도 줄이 표시되어 모델별 토큰 사용량을 비교할 수 있습니다.
워크로드 격리를 위해 검색 노드를 배포한 경우 Atlas는 클러스터 지표 보기 대신 각 검색 노드의 Search Nodes 지표 보기에서 이 그래프를 표시합니다.
자동 임베딩 지표는 자체 관리형 배포서버에서 사용할 수 없습니다.
속도 제한 관리
Atlas UI에서 자동 임베딩의 요금 제한을 관리할 수 있습니다.
요금 한도 보기
자동 임베딩에 대한 속도 제한을 보려면 다음을 수행합니다.
Atlas 에 로그인합니다.
프로젝트의 Search & Vector Search 페이지로 고 (Go) .
아직 표시되지 않은 경우 다음 목록에서 원하는 조직 을 선택하세요. 탐색 표시줄의 Organizations 메뉴.
아직 표시되지 않은 경우 탐색 표시줄의 Projects 메뉴에서 원하는 프로젝트를 선택합니다.
사이드바에서 Database 헤더 아래의 Search & Vector Search 을 클릭합니다.
검색 & 벡터 검색 페이지가 표시됩니다.
다음 절차는 Atlas UI 에서 생성된 API 키에만 적용됩니다. Voyage AI 에서 직접 생성된 API 키에 대해서는 속도 제한을 참조하세요.
Atlas 에 로그인합니다.
속도 제한 증가
무료 계층을 사용 중이고 자동 임베딩에 대한 요금 한도를 늘려야 하는 경우 결제 수단을 추가하여 유료 계층 으로 업그레이드 . 자세한 학습 은 결제 방법 설정을 참조하세요.
유료 계층을 사용하는 경우 MongoDB 사용량이 증가함에 따라 자동으로 요금 한도를 상향합니다. 여전히 더 높은 속도 제한이 필요한 경우 MongoDB 지원팀 문의 .