Información sobre RagManagedDb

En esta página, se presenta RagManagedDb, su tecnología subyacente y cómo se usa RagManagedDb en el motor RAG de Gemini Enterprise Agent Platform. Además, en esta página, se describen los diferentes niveles disponibles para ajustar el rendimiento, lo que podría afectar tus costos, y se proporcionan instrucciones para borrar los datos de RAG Engine, lo que detiene la facturación.

Descripción general

El motor RAG de Gemini Enterprise Agent Platform usa RagManagedDb, que es una instancia de Google Spanner completamente administrada y lista para la empresa que el motor RAG usa para el almacenamiento de recursos y que está disponible de forma opcional para usarse como la base de datos de vectores de tu elección para tus corpus de RAG.

A través de Spanner, RAG Engine ofrece una base de datos coherente, altamente disponible y muy escalable para admitir tu aplicación. Para obtener más información sobre Google Spanner, consulta Spanner.

RAG Engine almacena los metadatos de los recursos de archivos y corpus de RAG en RagManagedDb, independientemente de la base de datos de vectores que elijas. Las bases de datos de vectores solo se usan para almacenar y recuperar embeddings. Además del almacenamiento de recursos, RagManagedDb también se puede usar para almacenar y administrar representaciones vectoriales de tus documentos. Luego, se usa la base de datos de vectores para recuperar documentos relevantes en función de su similitud semántica con una consulta determinada.

Administrar niveles

El motor RAG de Gemini Enterprise Agent Platform te permite escalar tu instancia de RagManagedDb según tus requisitos de uso y rendimiento con dos niveles para elegir y, de manera opcional, te permite borrar los datos de tu motor RAG con un tercer nivel.

El nivel es un parámetro de configuración a nivel del proyecto que está disponible en el recurso RagEngineConfig y que afecta los corpus de la RAG con RagManagedDb. Los siguientes niveles están disponibles en RagEngineConfig:

  • Nivel escalado: Este nivel ofrece un rendimiento a escala de producción junto con la funcionalidad de ajuste de escala automático. Es adecuado para los clientes con grandes cantidades de datos o cargas de trabajo sensibles al rendimiento. Internamente, este nivel establece la instancia de Spanner en la configuración de ajuste de escala automático con un mínimo de 1 nodo (1,000 unidades de procesamiento) y un máximo de 10 nodos (10,000 unidades de procesamiento).

  • Nivel básico (predeterminado): Este nivel ofrece un costo bajo y un nivel de procesamiento bajo, lo que puede ser adecuado para algunos de los siguientes casos:

    • Experimentando con RagManagedDb
    • Tamaño de datos pequeño
    • Carga de trabajo no sensible a la latencia.
    • Usar RAG Engine solo con otras bases de datos vectoriales

    Para ofrecer el nivel Básico, RagManagedDb establece la instancia subyacente de Spanner en una configuración fija de 100 unidades de procesamiento, lo que equivale a 0.1 nodos.

  • Nivel sin aprovisionar: Este nivel borra el RagManagedDb y su instancia subyacente de Spanner. El nivel Sin aprovisionar inhabilita el servicio de RAG Engine y borra los datos que se encuentran en este servicio, independientemente de la base de datos de vectores que se use para tu RagCorpora. De esta manera, se detiene la facturación del servicio. Para obtener más información sobre la facturación, consulta [Facturación de RAG Engine en Gemini Enterprise Agent Platform]rag-engine-billing).

    Una vez que se borran los datos, no se pueden recuperar. Para volver a usar RAG Engine, debes actualizar el nivel llamando a la API de UpdateRagEngineConfig.

Obtén la configuración del proyecto

En los siguientes ejemplos de código, se muestra cómo usar la API de GetRagEngineConfig para cada tipo de nivel:

Actualiza la configuración del proyecto

En los siguientes ejemplos de código, se muestra cómo usar la API de UpdateRagEngineConfig para cada tipo de nivel:

¿Qué sigue?