# GoogleVertexAI GoogleVertexAI 노드는 Google Cloud의 Vertex AI 플랫폼을 통해 텍스트 생성 모델(예: `text-bison`)을 호출할 수 있는 LLM 노드입니다. Google의 최신 PaLM 기반 모델을 활용하여 안전하고 고성능의 텍스트 생성이 가능합니다. *** ### 주요 기능 * Google Vertex AI의 `text-bison` 모델을 활용한 고품질 텍스트 생성 * `Temperature`, `Top Probability`, `max Output Tokens` 등 세부 파라미터 조정 가능 * 캐시 기능을 통해 반복 요청 비용 절감 * GCP 인증 기반의 보안된 API 연결 지원

### 입력값 (Inputs) | 항목 | 설명 | 필수 여부 | | ------------------ | ------------------------------------ | ----- | | Cache | 동일 요청 응답을 캐싱하여 재사용 여부 설정 | 선택 | | Connect Credential | GCP 인증 정보 (Credential에 등록) | 필수 | | Model Name | 사용할 모델 이름 (예: `text-bison`) | 필수 | | Temperature | 생성 결과의 다양성 조절 (0.0 \~ 1.0, 기본값: 0.7) | 선택 | *** ### 파라미터 (Parameters) | 항목 | 설명 | | ----------------- | ------------------------------- | | max Output Tokens | 최대 생성 토큰 수 (예: 256, 1024 등) | | Top Probability | Top-p 샘플링 확률 설정 (예: 0.9, 1.0 등) | *** ### 출력값 (Outputs) | 출력 항목 | 설명 | | -------------- | --------------------- | | GoogleVertexAI | 생성된 텍스트 또는 JSON 형식 결과 | *** ### 활용 예시 * Google Cloud 인프라 기반의 엔터프라이즈급 AI 텍스트 생성 시스템 구성 * 내부 데이터와 연결된 RAG 시스템에서 PaLM 계열 모델을 활용한 응답 생성 * SEO, 마케팅 문서 자동 생성과 같은 콘텐츠 제작 업무 자동화 * 응답 일관성과 안정성을 요구하는 고객 응대용 AI 도우미 구축 *** ### 사용 팁 * `text-bison`은 Google PaLM 2 기반으로, 일반 지식 및 비즈니스 응답 품질이 뛰어나며 다양한 도메인에 적합합니다. * `Temperature`는 낮게 설정할수록 정형화된 응답을, 높게 설정할수록 창의적인 출력을 유도합니다. * `max Output Tokens`는 실제 사용 시 필요한 응답 길이에 맞춰 조정해야 합니다. 과도하게 설정하면 비용이 증가할 수 있습니다. * GCP IAM 권한이 적절히 구성되지 않으면 Credential 오류가 발생할 수 있으므로 사전 설정 필요합니다. *** ### 주의사항 * GoogleVertexAI는 사전 GCP 프로젝트 등록 및 Vertex AI API 사용 설정이 필요합니다. * 모델 호출 시 사용되는 리소스에 따라 요금이 청구되므로 호출 횟수 및 토큰 길이에 유의해야 합니다. * `Top Probability`와 `Temperature`를 동시에 높게 설정하면 예측 불가능한 응답이 생성될 수 있으므로 테스트를 통해 최적값을 찾는 것이 좋습니다. * Vertex AI는 지역 리전 설정에 따라 접근 가능한 모델이 제한될 수 있습니다 (`us-central1`, `us-east1` 등).