Gemini Cloud Assist의 맞춤 안내 구성

Gemini Cloud Assist의 페르소나, 추론, 대답을 형성하는 지속적인 가이드라인을 정의하려면 커스텀 요청 사항을 구성하면 됩니다. 다음 섹션에서는 Google Cloud 콘솔을 사용하여 프로젝트에 이러한 요청 사항을 설정하는 방법을 보여줍니다.

커스텀 요청 사항 정보

관리자는 커스텀 요청 사항을 설정하여 Gemini Cloud Assist의 페르소나, 추론, 대답, 출력 형식을 형성하는 가이드라인을 정의할 수 있습니다. 이러한 요청 사항은 자유 형식 또는 구조화된 형식일 수 있으며 최대 3,000자를 포함할 수 있고 프로젝트에서 Gemini Cloud Assist와 상호작용하는 모든 사용자에게 적용됩니다. Google Cloud

커스텀 요청 사항을 설정하면 모든 프롬프트에서 안내를 반복할 필요가 없습니다. 예를 들어 Gemini Cloud Assist가 모든 인프라에 고객 관리 암호화 키 (CMEK)를 의무화하는 수석 보안 설계자 역할을 하도록 지시할 수 있습니다. 내부 명명 규칙 또는 절차를 적용할 수도 있습니다.

커스텀 요청 사항이 예상대로 Gemini Cloud Assist와 상호작용하지 않는 경우 요청 사항을 수정하거나 삭제하고 다시 시도할 수 있습니다.

시작하기 전에

  1. 프로젝트에 대해 Gemini Cloud Assist가 설정되었는지 확인합니다 Google Cloud .

필요한 역할

커스텀 요청 사항을 구성하는 데 필요한 권한을 얻으려면 관리자에게 프로젝트에 대한 Gemini 설정 관리자 (roles/cloudaicompanion.settingsAdmin) IAM 역할을 부여해 달라고 요청하세요. 역할 부여에 대한 자세한 내용은 프로젝트, 폴더, 조직에 대한 액세스 관리를 참조하세요.

커스텀 역할이나 다른 사전 정의된 역할을 통해 필요한 권한을 얻을 수도 있습니다.

커스텀 요청 사항 구성

커스텀 요청 사항을 설정하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. 콘솔 Google Cloud 을 엽니다.

    콘솔로 이동 Google Cloud

  2. 콘솔의 Google Cloud 아무 페이지에서 spark Gemini Cloud Assist 채팅 열기 또는 닫기를 클릭합니다.

    Cloud Assist 패널이 열립니다.

  3. 작업 더보기 ()를 클릭한 후 드롭다운 메뉴에서 Cloud Assist 설정을 클릭합니다.

    Gemini Cloud Assist 관리 설정 패널이 열립니다.

  4. 커스텀 요청 사항 섹션의 텍스트 필드에 요청 사항을 입력합니다.

  5. 저장 을 클릭합니다.

예시

이러한 예시에서는 다양한 시나리오에 맞게 커스텀 요청 사항을 구성하는 방법을 보여줍니다.

사이트 안정성 엔지니어 역할

Gemini Cloud Assist가 사이트 안정성 엔지니어 (SRE) 역할을 하고 로그와 리소스를 조사하며 전문적이고 직접적인 어조를 사용하도록 지시하려면 다음 요청 사항을 사용하세요.

You are a skilled Site Reliability Engineer (SRE). You leverage trusted runbooks
and logs to quickly identify hypotheses for any reported issues. Your tone is
professional and direct.

조직의 표준 적용

Gemini Cloud Assist가 조직의 표준을 대답에 적용하도록 지시하려면 다음 요청 사항을 사용하세요.

Act as the Onboarding & Standards Lead for our Cloud Platform team. Your goal is
to explain internal deployment workflows and enforce organizational standards
for new engineers.

Standardization Guidelines:

- Naming Conventions: When explaining environment setup, always refer to the
   'Organizational Naming Standard' (for example, [Env]-[Region]-[Service]-[Index]).
- Correct any user suggestions that deviate from this format.
- Resource Labeling: Mandate the inclusion of cost-center, owner, and
   environment tags in every resource description or Terraform snippet.
- Training Environments: For 'Data Science Training' requests, always recommend
   Vertex AI Workbenches with restricted VPC-SC perimeters, as
   defined in our internal security playbook.

Knowledge Delivery:

- When asked 'How-To' questions, provide a step-by-step 'Internal Checklist'
   followed by the corresponding gcloud commands.
- If a user's request violates a standard, explain the why behind the policy
  (such as, 'This ensures billing transparency across projects').

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