고급 설정으로 하이브리드 검색 색인 만들기

생성형 AI 기능에 대한 Agentforce 활성화(옵션)

검색 유형 및 소스 개체 선택

시작하려면 수행할 검색 유형을 지정하고 소스 DMO를 선택합니다.

1. 앱 시작 관리자에서 Data Cloud를 선택합니다.
2. 검색 색인 > 새로 만들기를 클릭합니다.
3. 고급 설정 > 다음을 클릭합니다.
4. 소스 DMO 선택 페이지에서 하이브리드 검색을 선택합니다.
5. 데이터 공간 및 소스 개체를 선택합니다.
   

   노트 하나 이상의 외부 DLO에서 매핑이 있는 DMO는 모든 외부 DLO에 대해 캐싱이 활성화된 경우에만 데이터 소스로 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 데이터 연합의 캐싱을 참조하십시오.
6. 다음을 클릭합니다.

구문 분석 및 시각적 데이터 미리 처리 설정

그런 다음, 청크를 위해 구조화되지 않은 문서에서 텍스트, 메타데이터, 테이블, 이미지를 추출하고 준비합니다.

노트 구문 분석 및 사전 처리 옵션은 파일 첨부 파일 UDMO가 있는 파일을 포함하여 데이터 모델 개체(DMO)가 아닌 UDMO의 PDF, HTML, DOCX, PPTX 파일 유형에만 사용할 수 있습니다.

중요 단일 검색 색인 대해 LLM 기반 구문 분석 및 LLM 기반 시각적 데이터 미리 처리 옵션을 모두 선택할 수 없습니다. 이러한 옵션에 대한 자세한 내용은 LLM 기반 구문 분석 및 사전 처리을 참조하십시오.

1. 구문 분석 페이지에서 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

   기본 구문 분석기	내장 설정을 사용하여 텍스트를 추출합니다.
   LLM 기반 구문 분석	LLM을 사용하여 모든 텍스트, 이미지 및 기타 시각적 요소를 추출합니다.
   Docling Parser	Docling Parser를 사용하여 이미지, 테이블 및 문서 레이아웃에서 텍스트를 추출합니다.

2. 기본 구문 분석을 선택한 경우 다음을 클릭합니다.
3. LLM을 사용하여 문서를 구문 분석하도록 선택하는 경우 다음 단계를 완료합니다.
   1. 드롭다운 목록에서 적절한 모델을 선택합니다.
   2. 기본 프롬프트를 있는 그대로 사용하거나 특정 사용 사례에 맞게 편집합니다.
   3. 다음을 클릭합니다.
4. Docling 파서는 선택한 경우 다음을 클릭합니다.
   기본적으로 추가 사전 처리는 해제됩니다. 이미지 처리를 활성화하여 이미지를 구문 분석하는 청크 전략 설정으로 이동합니다.
5. 기본 구문 분석을 선택한 경우 사전 처리 페이지에서 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

   사전 처리 안 함	구문 분석된 텍스트 및 시각적 데이터를 그대로 사용합니다.
   LLM 기반 시각적 데이터 미리 처리	LLM을 사용하여 시각적 데이터에서 컨텍스트를 수집합니다. (이전 단계에서 기본 구문 분석을 선택한 경우에만 사용할 수 있습니다.)

6. 사전 처리 안 함을 선택한 경우 다음을 클릭합니다.
7. LLM을 사용하여 문서를 사전 처리하도록 선택하는 경우 다음 단계를 완료합니다.
   1. 드롭다운 목록에서 적절한 모델을 선택합니다.
   2. 기본 프롬프트를 있는 그대로 사용하거나 특정 사용 사례에 맞게 편집합니다.
   3. 다음을 클릭합니다.

청크 및 벡터링 설정

그런 다음, 데이터에 대한 청크를 설정하고 내장형 모델을 선택하여 각 청크에 대해 검색 가능한 벡터를 만듭니다.

1. 검색 색인이 DMO에 있는 경우 청크 페이지에서 청크할 필드와 청크 전략을 선택합니다.
   1. 필드를 추가하거나 제거하려면 필드 관리를 클릭하고 작업을 저장합니다.
      검색 색인은 청크할 날짜 및 날짜/시간 필드를 지원하지 않습니다. 데이터 청크에는 숫자 및 텍스트 필드만 사용할 수 있습니다.
   2. (옵션) 청크 전략을 업데이트하고 설정을 수정합니다.
   3. 검색 색인이 포함할 파일 첨부 파일이 있는 Salesforce 개체의 DMO에 있는 경우 첨부 파일 포함을 클릭하고 ContentDocumentVersion UDMO를 선택합니다.
   4. 파일 확장을 추가하거나 파일 유형을 기반으로 청크 전략을 설정합니다. 새 파일 유형에 대한 파일 확장을 추가하려면 파일 확장 추가를 클릭한 다음, 경우에 따라 청크 전략을 업데이트하고 기존 파일 유형에 대한 설정을 수정합니다.
   5. (옵션) 청크에 추가 필드를 추가하려면 각 청크 토글에 필드 전달을 선택하고 목록에서 필드를 선택합니다. 필드를 최대 두 개까지 추가할 수 있습니다.
   6. 생성된 청크를 추가 메타데이터로 보강하려면 콘텐츠 청크 보강 토글을 설정합니다.
   7. 다음을 클릭합니다.
2. 검색 색인이 UDMO에 있는 경우 파일 확장명을 추가하거나 파일 유형을 기반으로 결크 전략을 설정합니다.
   1. 새 파일 유형에 대한 파일 확장을 추가하려면 파일 확장 추가를 클릭합니다. 처리할 이미지가 있는 경우 JPEG, JPG, PNG 파일 확장을 추가합니다.
   2. (옵션) 청크 전략을 업데이트하고 기존 파일 유형에 대한 설정을 수정합니다.

      JPEG, JPG 또는 PNG와 같은 확장자가 있는 이미지 파일의 경우 이미지 처리가 기본적으로 활성화됩니다. PDF 파일에 대한 이미지 처리를 포함하려면 이미지 처리를 활성화합니다.

      Docling 파서는 선택적으로 LLM 기반 이미지 처리를 활성화하여 LLM을 사용하여 이미지를 구문 분석합니다. 지원되는 파일 형식에 대한 자세한 내용은 Docling Parser를 참조하십시오.

      이전 단계에서 LLM 기반 구문 분석 또는 LLM 기반 시각적 데이터 사전 처리를 선택한 경우 활성화한 경우에도 이미지 처리가 적용되지 않습니다.
   3. (옵션) 청크에 추가 필드를 추가하려면 각 청크 토글에 필드 전달을 선택하고 목록에서 필드를 선택합니다. 필드를 최대 두 개까지 추가할 수 있습니다.
   4. 생성된 청크를 추가 메타데이터로 보강하려면 콘텐츠 청크 보강 토글을 설정합니다.
   5. 도클링 구문 분석을 사용하여 LLM 기반 이미지 처리를 활성화하려면 이미지 처리를 활성화합니다.
3. 기록할 오디오 또는 비디오 파일이 있는 경우 구성을 클릭하고 기록 창에서 다음을 선택합니다.
   1. 드롭다운에서 기본 기록 모델을 선택합니다.
   2. 각 화자 항목에 타임스탬프를 추가하려면 타임스탬프 포함을 선택합니다.
4. 다음을 클릭합니다.
5. 벡터링 페이지의 드롭다운 목록에서 내장형 모델을 선택합니다. 검색 색인에 처리할 이미지가 포함된 경우, 적절한 내장형 모델(베타)을 선택합니다.

   모델은 Data 360이 검색 결과를 작성할 때 시맨틱한 관련성을 측정하는 방법을 결정합니다.

6. 다음을 클릭합니다.