벡터 데이터베이스
AI 범위는 지식 베이스입니다. 문서를 추가하면 MonoChat이 문서를 여러 조각으로 나누고, 임베딩 모델로 각 조각을 벡터로 변환하여 벡터 데이터베이스에 저장합니다. 고객이 질문하면 AI가 벡터 데이터베이스에서 의미가 가장 가까운 구절을 검색하여 그 내용으로 답변합니다.
설정 › 자동화 › AI 벡터 DB 클라이언트에는 AI 범위에서 사용할 수 있는 벡터 데이터베이스가 나열됩니다.
MonoChat이 제공하는 벡터 데이터베이스와 직접 연결한 데이터베이스
AI 모델과 마찬가지로, 목록에는 MonoChat이 제공하여 모든 워크스페이스에 공개되고 읽기 전용인 벡터 데이터베이스와 직접 연결한 벡터 데이터베이스가 함께 표시될 수 있습니다. MonoChat이 제공하는 데이터베이스로 충분하다면 직접 추가할 필요 없이 AI 범위를 만들 때 선택하기만 하면 됩니다.
벡터를 직접 관리하는 인프라에 저장하려면 자체 데이터베이스를 연결하세요.
지원되는 제공업체
MonoChat은 현재 Chroma(자체 호스팅 또는 호스팅 서비스, 서버는 MonoChat에서 접근할 수 있어야 함)에 연결할 수 있습니다.
벡터 데이터베이스 연결
- 설정 › 자동화 › AI 벡터 DB 클라이언트로 이동하여 +(만들기)를 클릭합니다.
- 이름을 입력하고, 원하면 설명도 입력합니다.
- 제공업체를 선택합니다.
- 연결 필드를 입력하고 저장을 클릭합니다.
| 필드 | 설명 |
|---|---|
| 경로 | Chroma 서버의 URL입니다. 예: https://chromadb.example.com. |
| Chroma 토큰(x-chroma-token) - 선택 사항 | 서버에서 토큰이 필요한 경우 입력하는 토큰입니다. x-chroma-token 헤더로 전송됩니다. |
| 데이터베이스 이름 | 사용할 Chroma 데이터베이스입니다. |
| 조직 이름 | 사용할 Chroma 테넌트입니다. |
테넌트나 데이터베이스가 아직 없으면 MonoChat이 서버에 처음 쓸 때 생성합니다. 데이터베이스 안에서 MonoChat은 워크스페이스와 임베딩 모델마다 컬렉션을 하나씩 유지합니다.
AI 범위에서 사용
벡터 데이터베이스는 AI 범위를 만들 때 선택합니다.
- 설정 › 자동화 › AI 범위로 이동하여 범위를 만듭니다.
- AI 벡터 DB 클라이언트에서 벡터 데이터베이스를 선택합니다.
- AI 모델에서 임베딩 모델(임베딩 기능이 있는 모델)을 선택합니다.
- 필요하면 오디오 문서를 위해 음성-텍스트 변환 AI 모델 모델을 선택하고, 검색에 사용할 거리 유형과 거리 임계값을 설정합니다.
벡터 데이터베이스와 임베딩 모델은 범위를 만든 후에는 변경할 수 없습니다. 저장된 벡터는 해당 데이터베이스의 해당 모델에서만 의미가 있기 때문입니다. 지식 베이스를 옮기려면 새 범위를 만들고 문서를 다시 추가하세요.
AI 범위는 이후 AI 채팅 완성 생성 노드(AI 범위 설정)와 AI 에이전트 노드에서 사용되며, 에이전트 노드에서는 에이전트가 호출할 수 있는 지식 베이스 검색 도구가 됩니다. AI 에이전트를 참조하세요.
권한
접근은 역할 권한인 자동화 AI 벡터 데이터베이스 클라이언트 조회 / 생성 / 수정 / 삭제로 제어됩니다. 역할을 참조하세요.