쿼리 구성 - Amazon Bedrock

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쿼리 구성

지식 베이스를 쿼리하여 검색 및 응답 생성을 사용자 지정할 때 구성을 수정할 수 있습니다. 구성 및 콘솔 또는 API에서 구성을 수정하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 다음 항목 중에서 선택하십시오.

검색 유형은 지식창고의 데이터 소스를 쿼리하는 방법을 정의합니다. 가능한 검색 유형은 다음과 같습니다.

  • 기본값 — Amazon Bedrock이 검색 전략을 결정합니다.

  • 하이브리드 — 검색 벡터 임베딩 (시맨틱 검색) 과 원시 텍스트 검색을 결합합니다. 하이브리드 검색은 현재 필터링 가능한 텍스트 필드가 포함된 Amazon OpenSearch Serverless 벡터 스토어에서만 지원됩니다. 다른 벡터 스토어를 사용하거나 Amazon OpenSearch Serverless 벡터 스토어에 필터링 가능한 텍스트 필드가 없는 경우 쿼리는 시맨틱 검색을 사용합니다.

  • 시맨틱 — 벡터 임베딩만 검색합니다.

검색 유형을 정의하는 방법을 알아보려면 선택한 방법에 해당하는 탭을 선택하고 단계를 따르세요.

Console

의 콘솔 단계를 따르십시오지식 베이스를 쿼리하고 결과를 반환하거나 응답을 생성합니다.. 구성 패널을 열면 다음과 같은 검색 유형 옵션이 표시됩니다.

  • 기본값 — Amazon Bedrock은 벡터 스토어 구성에 가장 적합한 검색 전략을 결정합니다.

  • 하이브리드 — Amazon Bedrock은 벡터 임베딩과 원시 텍스트를 모두 사용하여 지식 베이스를 쿼리합니다. 이 옵션은 필터링 가능한 텍스트 필드로 구성된 Amazon OpenSearch Serverless 벡터 스토어를 사용하는 경우에만 사용할 수 있습니다.

  • 시맨틱 — Amazon Bedrock은 벡터 임베딩을 사용하여 지식 베이스를 쿼리합니다.

API

Retrieve또는 RetrieveAndGenerate요청을 할 때는 객체에 매핑된 retrievalConfiguration 필드를 포함하십시오. KnowledgeBaseRetrievalConfiguration 이 필드의 위치를 보려면 API 참조의 RetrieveRetrieveAndGenerate요청 본문을 참조하십시오.

다음 JSON 객체는 검색 유형 구성을 설정하는 데 KnowledgeBaseRetrievalConfiguration객체에 필요한 최소 필드를 보여줍니다.

"retrievalConfiguration": { "vectorSearchConfiguration": { "overrideSearchType": "HYBRID | SEMANTIC" } }

overrideSearchType필드에 검색 유형을 지정합니다. 다음과 같은 옵션이 있습니다:

  • 값을 지정하지 않으면 Amazon Bedrock이 벡터 스토어 구성에 가장 적합한 검색 전략을 결정합니다.

  • 하이브리드 — Amazon Bedrock은 벡터 임베딩과 원시 텍스트를 모두 사용하여 지식 베이스를 쿼리합니다. 이 옵션은 필터링 가능한 텍스트 필드로 구성된 Amazon OpenSearch Serverless 벡터 스토어를 사용하는 경우에만 사용할 수 있습니다.

  • 시맨틱 — Amazon Bedrock은 벡터 임베딩을 사용하여 지식 베이스를 쿼리합니다.

쿼리 분해는 복잡한 쿼리를 더 작고 관리하기 쉬운 하위 쿼리로 나누는 데 사용되는 기술입니다. 이 접근 방식은 특히 초기 쿼리가 다각적이거나 너무 광범위할 때 더 정확하고 관련성 높은 정보를 검색하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 옵션을 활성화하면 지식 베이스에 대해 여러 쿼리가 실행되어 최종 응답이 더 정확해질 수 있습니다.

예를 들어, “2022년 FIFA 월드컵에서 누가 더 높은 득점을 기록했나요?” 와 같은 질문의 경우 , Amazon Bedrock 지식 베이스는 최종 답변을 생성하기 전에 먼저 다음과 같은 하위 쿼리를 생성할 수 있습니다.

  1. 아르헨티나는 2022 FIFA 월드컵 결승전에서 몇 골을 넣었습니까?

  2. 2022 FIFA 월드컵 결승전에서 프랑스는 몇 골을 넣었나요?

Console
  1. 데이터 소스를 만들고 동기화하거나 기존 지식창고를 사용하세요.

  2. 테스트 창으로 이동하여 구성 패널을 엽니다.

  3. 쿼리 재구성을 활성화합니다.

API
POST /retrieveAndGenerate HTTP/1.1 Content-type: application/json { "input": { "text": "string" }, "retrieveAndGenerateConfiguration": { "knowledgeBaseConfiguration": { "orchestrationConfiguration": { // Query decomposition "queryTransformationConfiguration": { "type": "string" // enum of QUERY_DECOMPOSITION } }, ...} }

정보 검색을 기반으로 응답을 생성할 때 추론 파라미터를 사용하여 추론 중에 모델의 동작을 더 잘 제어하고 모델의 출력에 영향을 미칠 수 있습니다. 추론 파라미터를 수정하는 방법을 알아보려면 선택한 방법에 해당하는 탭을 선택하고 단계를 따르십시오.

Console

지식 베이스를 쿼리할 때 추론 파라미터를 수정하려면 — 의 콘솔 단계를 따르세요. 지식 베이스를 쿼리하고 결과를 반환하거나 응답을 생성합니다. 구성 창을 열면 추론 매개변수 섹션이 표시됩니다. 필요에 따라 파라미터를 수정합니다.

문서와 채팅할 때 추론 파라미터를 수정하려면 — 의 단계를 따르세요. 지식 베이스를 사용하여 문서 데이터와 채팅하세요 구성 창에서 추론 매개변수 섹션을 펼치고 필요에 따라 매개변수를 수정합니다.

API

RetrieveAndGenerateAPI 호출 시 모델 매개변수를 제공합니다. (지식 베이스를 쿼리하는 경우) 또는 knowledgeBaseConfiguration (문서와 채팅하는 경우) inferenceConfig 필드에 추론 매개변수를 제공하여 모델을 사용자 지정할 수 있습니다. externalSourcesConfiguration

inferenceConfig필드 내에는 다음과 같은 매개 변수를 포함하는 textInferenceConfig 필드가 있으며 다음과 같은 매개 변수를 사용할 수 있습니다.

  • temperature

  • topP

  • maxTokenCount

  • 스탑 시퀀스

externalSourcesConfigurationinferenceConfig knowledgeBaseConfiguration 필드 모두에서 다음 매개변수를 사용하여 모델을 사용자 정의할 수 있습니다.

  • temperature

  • topP

  • maxTokenCount

  • 스탑 시퀀스

각 파라미터의 기능에 대한 자세한 설명은 을 참조하십시오추론 파라미터.

또한 additionalModelRequestFields 맵을 textInferenceConfig 통해 지원되지 않는 사용자 지정 매개변수를 제공할 수 있습니다. 이 인수를 사용하여 특정 모델에 고유한 매개변수를 제공할 수 있습니다. 고유한 매개변수에 대해서는 을 참조하십시오. 파운데이션 모델의 추론 파라미터

에서 textInferenceConfig 매개 변수를 생략하면 기본값이 사용됩니다. 에서 textInferneceConfig 인식되지 않는 매개변수는 모두 무시되고, 에서 AdditionalModelRequestFields 인식되지 않는 매개변수는 예외를 발생시킵니다.

additionalModelRequestFieldsTextInferenceConfig 모두에 동일한 매개변수가 있는 경우 검증 예외가 발생합니다.

에서 모델 매개변수 사용 RetrieveAndGenerate

다음은 RetrieveAndGenerate 요청 본문의 해당 inferenceConfigadditionalModelRequestFields 아래 generationConfiguration 구조의 예입니다.

"inferenceConfig": { "textInferenceConfig": { "temperature": 0.5, "topP": 0.5, "maxTokens": 2048, "stopSequences": ["\nObservation"] } }, "additionalModelRequestFields": { "top_k": 50 }

진행 예제에서는 temperature 2048의 a를 0.5, top_p 0.5로 설정하고, maxTokens 생성된 응답에서 "\nObservation” 문자열이 발견되면 생성을 중지하고 사용자 지정 top_k 값인 50을 전달합니다.

지식 베이스를 쿼리하면 Amazon Bedrock은 기본적으로 응답에 최대 5개의 결과를 반환합니다. 각 결과는 소스 청크에 해당합니다. 반환할 최대 결과 수를 수정하려면 선택한 방법에 해당하는 탭을 선택하고 단계를 따르세요.

Console

의 콘솔 단계를 따르십시오지식 베이스를 쿼리하고 결과를 반환하거나 응답을 생성합니다.. 구성 창에서 검색된 결과의 최대 수를 확장합니다.

API

Retrieve또는 RetrieveAndGenerate요청을 할 때는 객체에 매핑된 retrievalConfiguration 필드를 포함하십시오. KnowledgeBaseRetrievalConfiguration 이 필드의 위치를 보려면 API 참조의 RetrieveRetrieveAndGenerate요청 본문을 참조하십시오.

다음 JSON 객체는 반환할 최대 결과 수를 설정하는 데 필요한 최소 필드를 보여 줍니다. KnowledgeBaseRetrievalConfiguration

"retrievalConfiguration": { "vectorSearchConfiguration": { "numberOfResults": number } }

필드에 반환할 검색된 최대 결과 수 (허용되는 값 범위는 의 numberOfResults 필드 참조) 를 지정합니다. KnowledgeBaseRetrievalConfigurationnumberOfResults

데이터 소스에는 필터링 기준으로 사용할 문서 메타데이터 속성/필드 (예: “last_update” 또는 현재 날짜로부터 문서가 마지막으로 업데이트된 이후 경과한 일수) 가 포함될 수 있습니다. 지식창고를 쿼리할 때 필터를 사용하려면 지식창고가 다음 요구사항을 충족하는지 확인하세요.

  • 데이터 원본 커넥터를 구성할 때 대부분의 커넥터는 문서의 기본 메타데이터 필드를 크롤링합니다. Amazon S3 버킷을 데이터 원본으로 사용하는 경우, 버킷에는 연결된 원본 문서와 이름이 같은 .metadata.json 파일이 하나 이상 포함되어야 합니다.

  • 지식창고의 벡터 인덱스가 Amazon OpenSearch Serverless 벡터 스토어에 있는 경우 벡터 인덱스가 faiss 엔진으로 구성되어 있는지 확인하십시오. 벡터 인덱스가 nmslib 엔진으로 구성된 경우 다음 중 하나를 수행해야 합니다.

쿼리 시 다음 필터링 연산자를 사용하여 결과를 필터링할 수 있습니다.

필터링 연산자
연산자 콘솔 API 필터 이름 지원되는 속성 데이터 유형 필터링된 결과
같음 = 같음 문자열, 숫자, 부울 속성이 입력한 값과 일치합니다.
같지 않음 != 같지 않음 문자열, 숫자, 부울 속성이 입력한 값과 일치하지 않습니다.
보다 큼 > 보다 큼 number 속성이 입력한 값보다 큽니다.
크거나 같음 >= greaterThanOr같음 number 속성이 입력한 값보다 크거나 같음
보다 작음 < 미만 number 속성이 입력한 값보다 작습니다.
작거나 같음 <= lessThanOr같음 number 속성이 입력한 값보다 작거나 같음
In : 에서 문자열 목록 입력한 목록에 속성이 있습니다.
포함되어 있지 않음 !: 온인 문자열 목록 입력한 목록에 속성이 없습니다.
다음으로 시작 ^ 로 시작 문자열 입력한 문자열로 속성이 시작됩니다 (Amazon OpenSearch 서버리스 벡터 스토어에서만 지원됨).

필터링 연산자를 조합하려면 다음 논리 연산자를 사용할 수 있습니다.

논리 연산자
연산자 콘솔 API 필터 필드 이름 필터링된 결과
And 그리고 그리고 모두 결과는 그룹의 모든 필터링 표현식을 충족합니다.
Or 또는 또는 모두 결과는 그룹에 있는 필터링 표현식 중 하나 이상을 충족합니다.

메타데이터를 사용하여 결과를 필터링하는 방법을 알아보려면 선택한 방법에 해당하는 탭을 선택하고 단계를 따르세요.

Console

의 콘솔 단계를 따르세요지식 베이스를 쿼리하고 결과를 반환하거나 응답을 생성합니다.. 구성 패널을 열면 필터 섹션이 표시됩니다. 다음 절차는 다양한 사용 사례를 설명합니다.

  • 필터를 추가하려면 상자에 메타데이터 속성, 필터링 연산자 및 값을 입력하여 필터링 표현식을 만드십시오. 표현식의 각 부분을 공백으로 구분합니다. Enter를 눌러 필터를 추가합니다.

    허용되는 필터링 연산자 목록은 위의 필터링 연산자 표를 참조하십시오. 메타데이터 속성 뒤에 공백을 추가하면 필터링 연산자 목록을 볼 수도 있습니다.

    참고

    문자열을 따옴표로 묶어야 합니다.

    예를 들어, 다음 필터를 "entertainment" 추가하여 값이 값인 genre 메타데이터 속성을 포함하는 소스 문서에서 결과를 필터링할 수 있습니다. genre = "entertainment"

    필터 하나를 추가합니다.
  • 다른 필터를 추가하려면 상자에 다른 필터링 표현식을 입력하고 Enter 키를 누릅니다. 그룹에 필터를 5개까지 추가할 수 있습니다.

    다른 필터를 추가합니다.
  • 기본적으로 쿼리는 사용자가 제공한 모든 필터링 표현식을 충족하는 결과를 반환합니다. 필터링 표현식 중 하나 이상을 충족하는 결과를 반환하려면 두 필터링 작업 중에서 드롭다운 메뉴를 선택하고 또는 를 선택합니다.

    필터 간 논리적 연산을 변경하십시오.
  • 여러 논리 연산자를 조합하려면 + 그룹 추가를 선택하여 필터 그룹을 추가합니다. 새 그룹에 필터링 표현식을 입력합니다. 필터 그룹을 5개까지 추가할 수 있습니다.

    필터 그룹을 추가하여 여러 논리 연산자를 조합할 수 있습니다.
  • 모든 필터링 그룹 간에 사용되는 논리 연산자를 변경하려면 두 필터 그룹 사이에 있는 AND 드롭다운 메뉴를 선택하고 OR을 선택합니다.

    필터 그룹 간의 논리적 연산을 변경하십시오.
  • 필터를 편집하려면 필터를 선택하고 필터링 작업을 수정한 다음 적용을 선택합니다.

    필터를 편집합니다.
  • 필터 그룹을 제거하려면 그룹 옆에 있는 휴지통 아이콘 ( Trapezoid-shaped diagram showing data flow from source to destination through AWS Transfer Family. ) 을 선택합니다. 필터를 제거하려면 필터 옆에 있는 삭제 아이콘 ( Close or cancel icon represented by an "X" symbol. ) 을 선택합니다.

    필터 또는 필터 그룹을 삭제합니다.

다음 이미지는 장르가 "cooking" 맞거나 "sports" 작성자가 다음으로 시작하는 문서 외에도 장르 이후에 2018 작성된 모든 문서를 반환하는 필터 구성의 예를 보여줍니다"C". "entertainment"

필터 구성 예시.
API

Retrieve또는 RetrieveAndGenerate요청을 할 때 KnowledgeBaseRetrievalConfiguration객체에 매핑된 retrievalConfiguration 필드를 포함하십시오. 이 필드의 위치를 보려면 API 참조의 RetrieveRetrieveAndGenerate요청 본문을 참조하십시오.

다음 JSON 개체는 다양한 사용 사례에 맞게 필터를 설정하는 데 필요한 KnowledgeBaseRetrievalConfiguration개체에 필요한 최소 필드를 보여줍니다.

  1. 필터링 연산자 하나를 사용하십시오 (위의 필터링 연산자 표 참조).

    "retrievalConfiguration": { "vectorSearchConfiguration": { "filter": { "<filter-type>": { "key": "string", "value": "string" | number | boolean | ["string", "string", ...] } } } }
  2. 논리 연산자 (위의 논리 연산자 표 참조) 를 사용하여 최대 5개까지 조합할 수 있습니다.

    "retrievalConfiguration": { "vectorSearchConfiguration": { "filter": { "andAll | orAll": [ "<filter-type>": { "key": "string", "value": "string" | number | boolean | ["string", "string", ...] }, "<filter-type>": { "key": "string", "value": "string" | number | boolean | ["string", "string", ...] }, ... ] } } }
  3. 논리 연산자를 사용하여 최대 5개의 필터링 연산자를 필터 그룹으로 결합하고, 두 번째 논리 연산자를 사용하여 해당 필터 그룹을 다른 필터링 연산자와 결합할 수 있습니다.

    "retrievalConfiguration": { "vectorSearchConfiguration": { "filter": { "andAll | orAll": [ "andAll | orAll": [ "<filter-type>": { "key": "string", "value": "string" | number | boolean | ["string", "string", ...] }, "<filter-type>": { "key": "string", "value": "string" | number | boolean | ["string", "string", ...] }, ... ], "<filter-type>": { "key": "string", "value": "string" | number | boolean | ["string", "string", ...] } ] } } }
  4. 최대 5개의 필터 그룹을 다른 논리 연산자에 포함시켜 결합할 수 있습니다. 한 레벨의 임베딩을 생성할 수 있습니다.

    "retrievalConfiguration": { "vectorSearchConfiguration": { "filter": { "andAll | orAll": [ "andAll | orAll": [ "<filter-type>": { "key": "string", "value": "string" | number | boolean | ["string", "string", ...] }, "<filter-type>": { "key": "string", "value": "string" | number | boolean | ["string", "string", ...] }, ... ], "andAll | orAll": [ "<filter-type>": { "key": "string", "value": "string" | number | boolean | ["string", "string", ...] }, "<filter-type>": { "key": "string", "value": "string" | number | boolean | ["string", "string", ...] }, ... ] ] } } }

다음 표에는 사용할 수 있는 필터 유형이 설명되어 있습니다.

필드 지원되는 값 데이터 유형 필터링된 결과
equals 문자열, 숫자, 부울 속성이 입력한 값과 일치합니다.
notEquals 문자열, 숫자, 부울 속성이 입력한 값과 일치하지 않습니다.
greaterThan number 속성이 입력한 값보다 큽니다.
greaterThanOrEquals number 속성이 입력한 값보다 크거나 같음
lessThan number 속성이 입력한 값보다 작습니다.
lessThanOrEquals number 속성이 입력한 값보다 작거나 같습니다.
in 문자열 목록 입력한 목록에 속성이 있습니다.
notIn 문자열 목록 입력한 목록에 속성이 없습니다.
startsWith 문자열 입력한 문자열로 속성이 시작됩니다 (Amazon OpenSearch 서버리스 벡터 스토어에서만 지원됨).

필터 유형을 결합하려면 다음 논리 연산자 중 하나를 사용할 수 있습니다.

필드 에 매핑됩니다. 필터링된 결과
andAll 최대 5개의 필터 유형 목록 결과는 그룹의 모든 필터링 표현식을 충족합니다.
orAll 최대 5개의 필터 유형 목록 결과는 그룹에 있는 필터링 표현식 중 하나 이상을 충족합니다.

예를 들어 쿼리 전송 및 필터 포함 (검색)쿼리 전송 및 필터 포함 (RetrieveAndGenerate) 을 참조하십시오.

지식 베이스를 쿼리하고 응답 생성을 요청하면 Amazon Bedrock은 지침 및 컨텍스트를 사용자 쿼리와 결합한 프롬프트 템플릿을 사용하여 응답 생성을 위해 모델로 전송되는 프롬프트를 구성합니다. 다음 도구를 사용하여 프롬프트 템플릿을 설계할 수 있습니다.

  • 프롬프트 플레이스홀더 — Amazon Bedrock용 지식 베이스의 사전 정의된 변수로, 지식 기반 쿼리 중에 런타임에 동적으로 채워집니다. 시스템 프롬프트에서 이러한 자리 표시자가 기호로 둘러싸인 것을 볼 수 있습니다. $ 다음 목록은 사용할 수 있는 플레이스홀더를 설명합니다.

    변수 로 대체 모델 필수?
    $쿼리$ 지식창고로 전송된 사용자 쿼리 AnthropicClaude Instant, Anthropic Claude v2.x
    Anthropic Claude 3 Sonnet 아니요 (모델 입력에 자동으로 포함됨)
    $검색_결과$ 사용자 쿼리에 대해 검색된 결과. 모두
    $출력_형식_지침$ 응답 생성 및 인용 형식을 지정하기 위한 기본 지침. 모델별로 다릅니다. 형식 지정 지침을 직접 정의하는 경우 이 자리 표시자를 제거하는 것이 좋습니다. 이 자리 표시자가 없으면 응답에 인용이 포함되지 않습니다. 모두 아니요
    $current_time$ 현재 시간. 모두 아니요
  • XML 태그 — Anthropic 모델은 XML 태그를 사용하여 프롬프트를 구조화하고 설명할 수 있도록 지원합니다. 최적의 결과를 얻으려면 설명이 포함된 태그 이름을 사용하세요. 예를 들어, 기본 시스템 프롬프트에는 이전에 질문한 질문의 데이터베이스를 설명하는 데 사용된 <database> 태그가 표시됩니다. 자세한 내용은 사용 Anthropic설명서의 XML 태그 사용을 참조하십시오.

일반적인 프롬프트 엔지니어링 지침은 을 참조하십시오 프롬프트 엔지니어링 지침.

선택한 방법에 해당하는 탭을 선택하고 단계를 따르십시오.

Console

의 콘솔 단계를 따르십시오지식 베이스를 쿼리하고 결과를 반환하거나 응답을 생성합니다.. 테스트 창에서 응답 생성을 켜십시오. 그런 다음 구성 창에서 지식창고 프롬프트 템플릿 섹션을 펼칩니다.

  1. 편집을 선택합니다.

  2. 필요에 따라 프롬프트 자리 표시자와 XML 태그를 포함하여 텍스트 편집기에서 시스템 프롬프트를 편집합니다. 기본 프롬프트 템플릿으로 되돌리려면 기본값으로 재설정을 선택합니다.

  3. 편집을 마쳤으면 [변경 사항 저장(Save changes)]을 선택합니다. 시스템 프롬프트를 저장하지 않고 종료하려면 변경 내용 취소를 선택합니다.

API

RetrieveAndGenerate요청할 때는 객체에 매핑된 generationConfiguration 필드를 포함하십시오. GenerationConfiguration 이 필드의 위치를 보려면 API 참조의 RetrieveAndGenerate요청 본문을 참조하십시오.

다음 JSON 객체는 반환할 검색된 결과의 최대 수를 설정하는 데 필요한 최소 필드를 보여 줍니다. GenerationConfiguration

"generationConfiguration": { "promptTemplate": { "textPromptTemplate": "string" } }

필요에 따라 프롬프트 자리 표시자와 XML 태그를 포함하여 사용자 지정 프롬프트 템플릿을 textPromptTemplate 필드에 입력합니다. 시스템 프롬프트에 허용되는 최대 문자 수는 의 textPromptTemplate GenerationConfiguration필드를 참조하십시오.

사용 사례 및 책임 있는 AI 정책에 맞게 지식창고에 대한 보호 조치를 구현할 수 있습니다. 다양한 사용 사례에 맞게 조정된 여러 개의 가드레일을 만들어 여러 요청 및 응답 조건에 적용하여 일관된 사용자 경험을 제공하고 지식 기반 전반의 안전 제어를 표준화할 수 있습니다. 원하지 않는 주제를 허용하지 않도록 거부된 주제를 구성하고 모델 입력 및 응답에서 유해한 콘텐츠를 차단하도록 콘텐츠 필터를 구성할 수 있습니다. 자세한 정보는 아마존 베드락용 가드레일을 참조하세요.

참고

Claude 3 Sonnet과 Haiku에서는 지식 베이스의 상황에 맞는 기반이 있는 가드레일을 사용하는 것이 현재 지원되지 않습니다.

일반적인 프롬프트 엔지니어링 프롬프트 엔지니어링 지침 지침은 을 참조하십시오.

선택한 방법에 해당하는 탭을 선택하고 단계를 따르십시오.

Console

의 콘솔 단계를 따르십시오지식 베이스를 쿼리하고 결과를 반환하거나 응답을 생성합니다.. 테스트 창에서 응답 생성을 켜십시오. 그런 다음 구성 패널에서 가드레일 섹션을 확장합니다.

  1. 가드레일 섹션에서 가드레일의 이름버전을 선택합니다. 선택한 가드레일과 버전의 세부 정보를 보려면 보기를 선택합니다.

    또는 가드레일 링크를 선택하여 새 가드레일을 생성할 수도 있습니다.

  2. 편집을 마쳤으면 [변경 사항 저장(Save changes)]을 선택합니다. 저장하지 않고 종료하려면 변경 내용 취소를 선택합니다.

API

RetrieveAndGenerate요청을 할 때는 요청과 함께 가드레일을 사용할 수 generationConfiguration 있는 guardrailsConfiguration 필드를 포함시키십시오. 이 필드의 위치를 보려면 API 참조의 RetrieveAndGenerate요청 본문을 참조하십시오.

다음 JSON 객체는 guardrailsConfiguration 설정에 필요한 최소 필드를 보여줍니다. GenerationConfiguration

"generationConfiguration": { "guardrailsConfiguration": { "guardrailsId": "string", "guardrailsVersion": "string" } }

선택한 guardrailsVersion 가드레일의 guardrailsId and를 지정합니다.