Gemini Enterprise Agent Platform 的 RAG 引擎計費方式

本頁面說明 Gemini Enterprise Agent Platform 的 RAG 引擎價格和帳單，價格和帳單會根據您使用的 Gemini Enterprise Agent Platform RAG 引擎元件 (例如模型、重新排序和向量儲存空間) 計算。

詳情請參閱「Gemini Enterprise Agent Platform 中的 RAG Engine 總覽」頁面。

價格與計費

下表說明使用 RAG 元件時的計費方式。

元件 RAG Engine 的計費方式
資料擷取 RAG Engine 支援從不同資料來源擷取資料。例如上傳本機檔案、Cloud Storage 和 Google 雲端硬碟中的檔案。從 RAG 引擎存取這些資料來源中的檔案是免費的，但這些資料來源可能會收取資料傳輸費用。例如資料輸出費用。
資料轉換 (檔案剖析)
  • 預設剖析器：免費。
  • LLM 剖析器： RAG 引擎會使用您指定的 LLM 模型剖析檔案，您將直接在專案中看到並支付 LLM 模型費用。
  • Document AI 版面配置剖析器：RAG 引擎會使用您指定的 Document AI 版面配置剖析器處理檔案，您將直接在專案中看到並支付 Document AI 版面配置剖析器的使用費用。
資料轉換 (檔案分塊) 支援固定大小的區塊，這項功能免費。
生成嵌入

RAG 引擎會使用您指定的嵌入模型，協調嵌入生成作業，而專案會針對該模型相關費用計費。

如需更多定價資訊，請參閱「在 Gemini Enterprise Agent Platform 中建構及部署 AI 模型的成本」。
資料建立索引和擷取

RAG Engine 支援兩大類向量資料庫，可執行向量搜尋：

  • RAG 管理的資料庫
  • 自備向量資料庫

RAG 管理的資料庫有兩個用途：

  • RAG 管理的資料庫會儲存 RAG 資源，例如 RAG 語料庫和 RAG 檔案。檔案內容已排除。
  • 視您的選擇，嵌入索引和檢索用於向量搜尋。

RAG 代管型資料庫會使用 Spanner 執行個體做為後端。

RAG Engine 會為每個專案佈建客戶專屬的 Google Cloud 專案，並管理儲存在 RAG Engine 中的 RAG 管理資源，確保資料在實體上相互隔離。

如果您選擇 RagManagedDB Basic 層級或 Scaled 層級，RAG Engine 會在相應專案中佈建 Spanner Enterprise 版執行個體：

  • 基本層級：100 個處理單元 (含備份)
  • 擴充層級：從 1 個節點 (1,000 個處理單元) 開始，自動擴充至最多 10 個節點，並提供備份功能

如果專案中的任何 RAG 語料庫選擇使用 RAG 代管資料庫進行向量搜尋，您就必須支付 RAG 代管 Spanner 執行個體的費用。

RAG Engine 會將對應 RAG 代管專案的 Spanner 費用，顯示在 Google Cloud專案中，方便您查看及支付 Spanner 執行個體費用。

如要進一步瞭解 Spanner 定價，請參閱 Spanner 定價。

Gemini Enterprise Agent Platform 的 RAG 引擎重新排序功能

擷取後支援下列排名工具：

  • LLM Reranker：RAG Engine 會使用您指定的 LLM 模型重新排序檢索結果，您將直接在專案中看到並支付 LLM 模型費用。
  • Agent Search 排名 API： RAG 引擎會使用 Agent Search 排名 API 重新排序檢索結果，您將直接從專案中看到並支付排名 API 的費用。

刪除 RAG Engine

下列程式碼範例說明如何透過 Google Cloud 控制台、Python 和 REST 刪除 RAG 引擎：

後續步驟