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자동 임베딩 관리

Atlas UI 에서 자동 임베딩을 관리 할 수 있습니다.

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 사용합니다. 자동 임베딩을 완전히 비활성화하거나 프로젝트 수준 예외사항을 적용하여 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 대한 예외 사항을 적용하여 자동 임베딩을 비활성화하려면 Atlas 리소스 정책에서 다음 구문을 사용하세요. 각 <project-id> 을(를) 제외할 프로젝트의 ID로 대체합니다. 프로젝트 ID를 찾으려면 프로젝트 설정 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.

1
  1. 아직 표시되지 않은 경우 탐색 표시줄의 조직 메뉴에서 원하는 조직을 선택합니다.

  2. 사이드바에서 Organization Settings를 클릭합니다.

2

사이드바에서 Configurations 헤더 아래의 Resource Policies 을 클릭합니다.

3
4
  1. 정책에 고유한 이름을 지정합니다.

  2. (선택 사항) 설명을 추가합니다.

  3. Cedar Policy 필드 에 Cedar 정책을 붙여넣습니다. <project-id> 을(를) 프로젝트 ID 로 바꿉니다.

5

자동 임베딩을 활성화 하려면 다음을 수행해야 합니다.

1

자세히 학습 모델 API 키를 참조하세요.

2

자세히 학습 모델 API 키를 참조하세요.

3

자세한 내용은 Voyage AI API를 참조하십시오.

4

자세한 내용은 자동화된 임베딩 인덱스 생성을 참조하세요.

자동 임베딩 서비스에 대한 애그리게이션된 토큰 사용량 및 embedding model 요청을 보려면 다음 단계를 따르세요.

1
2

Search & Vector Search 옵션 또는 Data Explorer에서 MongoDB 검색하다 페이지로 이동할 수 있습니다.

  1. 아직 표시되지 않은 경우 탐색 표시줄의 Organizations 메뉴에서 프로젝트가 포함된 조직을 선택합니다.

  2. 아직 표시되지 않은 경우 내비게이션 바의 Projects 메뉴에서 프로젝트를 선택합니다.

  3. 사이드바에서 Database 제목 아래의 Search & Vector Search를 클릭합니다.

  4. 프로젝트에 여러 클러스터가 있는 경우 Select cluster 드롭다운에서 사용할 클러스터를 선택한 후 Go to Atlas Search를 클릭합니다.

    검색 & 벡터 검색 페이지가 표시됩니다.

  1. 아직 표시되지 않은 경우 탐색 표시줄의 Organizations 메뉴에서 프로젝트가 포함된 조직을 선택합니다.

  2. 아직 표시되지 않은 경우 내비게이션 바의 Projects 메뉴에서 프로젝트를 선택합니다.

  3. 사이드바에서 Database 제목 아래의 Data Explorer를 클릭합니다.

  4. 데이터베이스를 확장하고 컬렉션을 선택합니다.

  5. 컬렉션의 Indexes 탭을 클릭합니다.

  6. 배너에서 Search and Vector Search 링크를 클릭합니다.

    검색 & 벡터 검색 페이지가 표시됩니다.

3
4

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.

모델별 사용량

임베딩 모델별 토큰 사용량 분석.

작업별 사용량

작업 유형별 토큰 사용량 분석(인덱싱 및 쿼리).

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1
2
  1. 아직 표시되지 않은 경우 다음 목록에서 원하는 조직 을 선택하세요. 탐색 표시줄의 Organizations 메뉴.

  2. 조직 수준에서 탐색 표시줄의 AI Models 헤더 아래에 있는 Usage 을 클릭합니다.

3
4

Usage 페이지에는 조직 의 모든 모델 API 키에 대한 사용량 지표 표시됩니다. 이 페이지에는 다음과 같은 탭이 있습니다.

  • Usage Activity: 조직 에 대한 자세한 사용량 지표 와 차트를 표시합니다.

  • Free Usage: 모델별 무료 할당량 사용량을 표시합니다.

자세히 학습하려면 사용 페이지 기능을 참조하세요.

자동 임베딩에 대한 속도 제한을 보려면 다음을 수행합니다.

1
2
  1. 아직 표시되지 않은 경우 다음 목록에서 원하는 조직 을 선택하세요. 탐색 표시줄의 Organizations 메뉴.

  2. 아직 표시되지 않은 경우 탐색 표시줄의 Projects 메뉴에서 원하는 프로젝트를 선택합니다.

  3. 사이드바에서 Database 헤더 아래의 Search & Vector Search 을 클릭합니다.

    검색 & 벡터 검색 페이지가 표시됩니다.

3
4

이 페이지에는 다음 정보가 표시됩니다.

이름
설명
Model

Voyage AI 임베딩 모델 목록.

Tokens Per Minute (TPM)

분당 프로세스 할 수 있는 토큰 수입니다.

Requests Per Min (RPM)

분당 전송할 수 있는 API 요청 수입니다.

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2
  1. 아직 표시되지 않은 경우 다음 목록에서 원하는 조직 을 선택하세요. 탐색 표시줄의 Organizations 메뉴.

  2. 조직 수준에서 탐색 표시줄의 AI Models 헤더 아래에 있는 Rate Limits 을 클릭합니다.

3

이 페이지에는 다음 정보가 표시됩니다.

이름
설명
Model

Voyage AI 임베딩 모델 목록.

Tokens Per Minute (TPM)

분당 프로세스 할 수 있는 토큰 수입니다.

Requests Per Min (RPM)

분당 전송할 수 있는 API 요청 수입니다.

무료 계층을 사용 중이고 자동 임베딩에 대한 요금 한도를 늘려야 하는 경우 결제 수단을 추가하여 유료 계층 으로 업그레이드 . 자세한 학습은 결제 방법 설정을 참조하세요.

유료 계층을 사용하는 경우 MongoDB 사용량이 증가함에 따라 자동으로 요금 한도를 상향합니다. 여전히 더 높은 속도 제한이 필요한 경우 MongoDB 지원팀에 문의하세요.