Azure AI Search에 데이터 원본 연동
1. 개요:
Azure AI Search는 Azure 기반의 검색 서비스 인데요
구조화 되지 않은 데이터와 구조화된 데이터를 효과적으로 검색할 수 있답니다
Azure Blob Storage에 데이터 원본을 올리고 Azure AI Search를 연결하여
검색 가능한 데이터 원본으로 활용한 뒤
그 데이터 원본을 최종적으로 Copilot Studio에 연동하는 방법을 보여드리겠습니다.
2. 구성 요소:
- Azure Blob Storage : 비정형 데이터를 저장하는 Azure의 스토리지 서비ㅅ,
- Data Source
- Index : 데이터가 저장되어 있는 논리적 구조
- Indexer : 데이터 소스에서 데이터를 가져와 인덱스에 추가하는 역할
3. 진행 과정:
데이터 준비
먼저 Blob Storage에 데이터 원본을 업로드 했습니다
Storage 생성 후 업로드 하는 방법은 이전에 포스팅하였습니다
Azure Storage 계정 생성 및 업로드
1. 개요:Azure Portal에서 Storage 계정을 생성하고 간단한 파일을 업로드 해보겠습니다 2. 진행 과정:Storage 계정 생성리소스 만들기에서 스토리지 계정 만들기로 들어갑니다. 당연하지만 현재 위치
ww0610.tistory.com
Azure AI Search 서비스 생성
만드는거야 사실 일반적인 서비스 만들 때 처럼 하면 됩니다만
가격 책정 계층을 주의해야 합니다. 저처럼 생각 없이 만들었다가는 계좌가 엉엉 우는 모습을 보게될 수도 있습니다 ;;
지금은 단순 테스트용이므로 저는 무료 계층으로 진행하였습니다
나머진 설정은 전부 디폴트 값으로 적용한 후
이런식으로 생성이 완료된 것을 볼 수 있었습니다.
데이터 원본 연결
데이터 원본을 연결시키는 과정 입니다.
다양하게 있는데요 그 중에서 Azure Blob Storage를 클릭해주고
기존 연결 선택을 클릭해줍니다.
생성해두었던 Storage 계정이 보이는데
이어서 컨테이너를 선택해줍니다.
데이터 원본 이름은 임의로 지정하면 됩니다.
인식 기술 추가는 데이터를 인식하는 과정에서 AI 기술을 활용해서 데이터를 좀더 풍부하게 만드는 과정 입니다.
저는 word 파일을 원본으로 추가한 지라 따로 추가 기술을 넣을 필요는 없었는데요
이미지 파일이라면 텍스트 인지 기술 추가 필요할 것 입니다.
대상 인덱스 사용자 지정은 데이터를 인덱싱 할 때 사용할 인덱스를 설정하는 기능인데요
지금은 그냥 기본값으로 넘어가지만, 만약 Word 파일 내에사 특정 필드 (제목, 작성자, 날짜) 등등을 검색 가능하게 하려면 인덱스를 설정하는것이 좋습니다.
인덱스 : 데이터의 구조를 정의하고 검색할 수 있도록 정리된 목록을 제공하는 것 ex) 도서관에서 책의 제목, 저자, 주제 등으로 정리된 목록
인덱싱 : 데이터를 인덱스에 추가하는과정 ex) 새로운 책이 들어왔을 때 사서가 책의 정보를 기록하고 추가하는 과정
그렇게 인덱스를 추가하면
열심히 데이터 원본을 긁어오는 진행률을 확인할 수 있었고
짜란 Word 파일, PDF 파일 둘 다 가져오는 것에 성공했습니다.
데이터 연결 테스트
연결한 데이터를 검색해보겠습니다.
저는 데이터 원본이 도쿄 여행 계획 인데요
도착 이라고 입력하면 다음과 같이 여행 계획을 확인할 수 있었습니다.
출처 및 참고자료
Azure AI 검색 설명서 | Microsoft Learn
Azure AI 검색 설명서
기존 또는 생성 검색 시나리오에서 벡터 및 텍스트 콘텐츠에 대한 대규모 정보 검색
learn.microsoft.com
데이터 가져오기 및 데이터 수집 - Azure AI Search | Microsoft Learn
데이터 가져오기 및 데이터 수집 - Azure AI Search
외부 데이터 원본에서 Azure AI 검색의 인덱스로 데이터를 채우고 업로드합니다.
learn.microsoft.com
Azure AI Search에 데이터 원본을 연동하는 것에 성공했습니다
다음 포스팅에서는 Copilot Studio + Azure AI Search 에 관련하여 포스팅 하겠습니다.