Informazioni su RagManagedDb

Questa pagina introduce RagManagedDb, la sua tecnologia di base e come RagManagedDb viene utilizzato in RAG Engine su Gemini Enterprise Agent Platform. Inoltre, questa pagina descrive i diversi livelli disponibili per ottimizzare le prestazioni, che potrebbero influire sui costi, e fornisce istruzioni per eliminare i dati del motore RAG, che interrompe la fatturazione.

Panoramica

RAG Engine su Gemini Enterprise Agent Platform utilizza RagManagedDb, che è un'istanza di Google Spanner completamente gestita e pronta per l'uso aziendale, utilizzata per l'archiviazione delle risorse da RAG Engine ed è facoltativamente disponibile per essere utilizzata come database vettoriale di scelta per i tuoi corpora RAG.

Tramite Spanner, RAG Engine offre un database coerente, a disponibilità elevata e altamente scalabile per supportare la tua applicazione. Per scoprire di più su Google Spanner, consulta Spanner.

RAG Engine archivia il corpus RAG e i metadati delle risorse dei file RAG in RagManagedDb, indipendentemente dalla scelta del database vettoriale. I database vettoriali vengono utilizzati solo per l'archiviazione e il recupero degli incorporamenti. Oltre all'archiviazione delle risorse, RagManagedDb può essere utilizzato anche per archiviare e gestire le rappresentazioni vettoriali dei documenti. Il database vettoriale viene quindi utilizzato per recuperare i documenti pertinenti in base alla somiglianza semantica del documento con una determinata query.

Gestire i livelli

RAG Engine su Gemini Enterprise Agent Platform ti consente di scalare la tua istanza di RagManagedDb in base ai tuoi requisiti di utilizzo e prestazioni utilizzando una scelta di due livelli e, facoltativamente, ti consente di eliminare i dati di RAG Engine utilizzando un terzo livello.

Il livello è un'impostazione a livello di progetto disponibile nella risorsa RagEngineConfig che influisce sui corpus RAG utilizzando RagManagedDb. In RagEngineConfig sono disponibili i seguenti livelli:

  • Livello scalato: questo livello offre prestazioni su scala di produzione insieme alla funzionalità di scalabilità automatica. È adatto ai clienti con grandi quantità di dati o workload sensibili alle prestazioni. Internamente, questo livello imposta l'istanza Spanner sulla configurazione di scalabilità automatica con un minimo di 1 nodo (1000 unità di elaborazione) e un massimo di 10 nodi (10.000 unità di elaborazione).

  • Livello Basic (predefinito): questo livello offre un'opzione economica e a basso utilizzo di risorse di calcolo, che potrebbe essere adatta ad alcuni dei seguenti casi:

    • È in corso l'esperimento con RagManagedDb.
    • Dati di piccole dimensioni.
    • Workload non sensibili alla latenza.
    • Utilizza RAG Engine solo con altri database vettoriali.

    Per offrire il livello base, RagManagedDb imposta l'istanza Spanner sottostante su una configurazione fissa di 100 unità di elaborazione, che equivale a 0,1 nodi.

  • Livello non sottoposto a provisioning: questo livello elimina RagManagedDb e la relativa istanza Spanner sottostante. Il livello non sottoposto a provisioning disattiva il servizio RAG Engine ed elimina i dati contenuti in questo servizio, indipendentemente dal database vettoriale utilizzato per RagCorpora. In questo modo, la fatturazione del servizio viene interrotta. Per saperne di più sulla fatturazione, consulta [Fatturazione di RAG Engine sulla piattaforma Gemini Enterprise Agent]rag-engine-billing).

    Una volta eliminati, i dati non possono essere recuperati. Per ricominciare a utilizzare RAG Engine, devi aggiornare il livello chiamando l'API UpdateRagEngineConfig.

Ottieni la configurazione del progetto

I seguenti esempi di codice mostrano come utilizzare l'API GetRagEngineConfig per ogni tipo di livello:

Aggiorna la configurazione del progetto

I seguenti esempi di codice mostrano come utilizzare l'API UpdateRagEngineConfig per ogni tipo di livello:

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