서빙 구성 정보

이 페이지에서는 서빙 구성을 설명합니다. 서빙 구성이란 추천 결과 또는 검색결과를 생성하는 데 사용되는 모델 또는 제어 모음을 연결하는 제공 항목입니다.

모델 및 컨트롤과의 관계

서빙 구성을 만들 때 연결할 모델(Recommendations) 또는 컨트롤(Search)을 선택합니다. 서빙 구성은 추천 또는 검색 결과를 표시할 때 사이트에서 호출됩니다. 서빙 시 서빙 구성의 연결된 모델 또는 컨트롤을 참조하여 생성할 추천 또는 검색 결과를 확인합니다.

모델

Recommendations 서빙 구성은 단일 모델과 연결될 수 있습니다. 하지만 모델을 다수의 서빙 구성과 연결하여 동일한 모델을 다양한 서빙 구성을 통해 여러 페이지에 배포할 수 있습니다.

서빙 컨트롤

Search 서빙 구성은 서빙 컨트롤과 다대다 관계를 가집니다. 사용자는 서빙 구성에 여러 서빙 컨트롤을 추가할 수 있고 단일 서빙 컨트롤을 여러 서빙 구성과 연결할 수 있습니다.

서빙 컨트롤을 만든 후 실시간 Search 서빙 구성으로 추가하거나 전환할 수 있습니다.

API 리소스 및 권한

서빙 구성은 placements 리소스를 사용하여 API로 전달됩니다.

  • Recommendations는 projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/placements/SERVING_CONFIG_ID:predict URL을 사용합니다.
  • 검색은 projects/PROJECT_ID/locations/global/catalogs/default_catalog/placements/SERVING_CONFIG_ID:search URL을 사용합니다.

이러한 리소스에 사용되는 권한은 placements.search 및 placements.predict 권한입니다.

Vertex AI Search for Retail에서 게재위치 지원

서빙 구성은 현재 Recommendations AI v2 및 Retail Search v2alpha에서 사용할 수 있습니다.

servingConfig 리소스는 API 버전 v2beta 및 v2alpha에서 사용할 수 있습니다. 이 리소스를 사용하여 서빙 구성을 생성, 확인, 수정, 삭제할 수 있습니다.

기존 게재위치가 있거나 새 게재위치를 만들려면 각 게재위치와 연관된 서빙 구성이 자동으로 생성됩니다. 서빙 구성을 만들어도 해당 게재위치가 생성되지 않습니다.

서빙 구성을 삭제하면 해당 게재위치가 삭제되고 해당 게재위치가 삭제됩니다.

서빙 구성을 사용하면 다각화 및 가격 재순위 옵션을 수정하고 거의 실시간으로 적용할 수 있습니다. 게재위치의 경우 게재위치가 가리키는 추천 모델에서만 다각화 및 가격 책정 설정을 변경할 수 있습니다.

게재위치는 계속 지원되지만 대신 서빙 구성을 사용하는 것이 좋습니다.

서빙 구성을 위한 Recommendations 옵션

다음 옵션을 사용하면 Recommendations 서빙 구성 동작을 변경할 수 있습니다.

이전에는 모델을 만들 때 이 옵션이 제공되었습니다. 지금은 대신 서빙 구성과 연결되어 있습니다.

가격 재순위

가격 재순위를 사용하면 추천 확률이 비슷한 권장 카탈로그 항목이 높은 가격순으로 정렬됩니다. 가격 재순위는 기본적으로 사용 중지되어 있습니다.

가격 재순위를 사용 설정하면 전환율과 평균 주문 금액의 균형을 맞출 수 있습니다. 반환되는 항목을 정렬할 때 관련성도 사용되므로 가격 재순위를 사용 설정하는 것은 가격을 기준으로 정렬하는 것과는 다릅니다.

서빙 구성을 만든 후에 이 옵션을 수정할 수 있습니다.

다각화

단일 예측 요청에서 반환된 결과를 유사하게 표시하는 대신 더욱 다양화하려면 다각화를 사용 설정하면 됩니다. 일반적으로 다각화를 통해 추천 패널에 유사한 제품이 표시될 가능성이 줄어들지만 좋은 추천도 삭제될 위험이 있습니다. 다각화 설정은 서빙 구성을 만든 후에 수정할 수 있습니다. 기본적으로 중지됩니다.

두 가지 유형의 다각화를 사용할 수 있는데, 규칙 기반 다양성과 데이터 기반 다양성입니다.

규칙 기반 다양성

규칙 기반 다양성은 제품 카탈로그의 카테고리를 기반으로 합니다. 규칙 기반 다양성을 사용하여 다양한 카테고리의 제품을 추천합니다. 다각화는 레벨별로 구성되어 있으며 다각화 레벨이 높을수록 카테고리당 표시되는 항목 수가 줄어듭니다. 이 다각화 유형은 카탈로그에서 고품질 제품 카테고리를 제공하는 경우에 가장 효과적입니다.

다각화 수준 카테고리당 최대 항목 수
없음 무제한
낮음 3
보통 2
높음 1
자동 카탈로그에 따라 다름

데이터 기반 다양성

데이터 기반 다양성을 사용하여 관련성과 다양성 간에 균형을 맞추는 추천 결과를 생성합니다. 데이터 기반 다양성은 제품 카탈로그 메타데이터(예: 제목 또는 카테고리)를 학습합니다. 데이터 기반 다양성은 제목이나 카테고리 단어를 사용하는 대신 시맨틱 유사성을 캡처하여 성능이 우수한 다각화를 생성합니다.

다각화 수준 최대 유사 항목 수
없음 무제한
낮음 3
보통 2
높음 1
자동 카탈로그에 따라 다름

카테고리 일치

서빙 구성에 추천의 유사 항목 모델이 포함된 경우 카테고리 일치를 사용 설정할 수 있습니다. 카테고리 일치가 사용된 경우 하나 이상의 카테고리를 컨텍스트 제품과 공유하는 결과만 제품 결과로 반환됩니다.

카테고리에 계층 구조가 복잡하게 중첩된 경우 일치 가능성을 높이기 위해 휴리스틱을 사용하여 잘립니다. 예를 들어 컨텍스트 제품의 카테고리가 a > b > c > d > e > f이면 해당 카테고리가 a > b > c인 결과가 반환됩니다.

카테고리 일치는 가격, 재고, 필터 태그와 같은 다른 필터링 옵션과 함께 사용할 수 있습니다. 예를 들어 fall_Sale 필터 태그를 사용하고 카테고리 일치가 사용 설정되었으면 필수 태그와 카테고리 일치가 포함된 결과가 반환됩니다.

서빙 구성을 만든 후에 이 옵션을 수정할 수 있습니다. 기본적으로 카테고리 일치는 사용 중지되어 있습니다.

동적 패싯 생성

서빙 구성을 만들거나 수정할 때 동적 패싯 생성을 사용 설정할 수 있습니다.

동적 패싯 생성을 서빙 구성에 사용 설정하면 Search가 패싯 클릭 및 조회와 같은 과거 사용자 행동을 기준으로 이 구성의 검색 결과에서 속성을 동적 패싯으로 자동 사용할 수 있습니다. 지정된 속성을 속성으로 사용할 수 있는지 여부는 기본적으로 제품 수준 속성 구성에 따라 정의됩니다. API의 동적 패싯 생성 설정은 Search for Retail 콘솔에서 사이트 전체 속성 컨트롤로 덮어쓸 수 있습니다. 사이트 전체 컨트롤 관리를 참조하세요.

동적 패싯은 정확한 제품 카탈로그 데이터만으로 만들 수 있습니다. 그러나 이 기능을 사이트에 최적으로 사용하려면 패싯 모델이 사이트의 활동으로부터 학습해야 합니다. 이를 위해 search 이벤트 업로드에서 쿼리, 카테고리, 필터 필드를 정확하게 설정해야 합니다.

다음 단계