AI検索使用ポリシー

備考

プレビュー

この記事では、使用ポリシーを使用してAI Searchのコストを追跡する方法について説明します。

使用ポリシーを使用すると、管理者はすべてのDatabricksサーバレス製品にわたって請求記録をグループ化してフィルタリングし、支出を追跡するための専用UIを提供できます。使用ポリシーはワークスペース管理者によって作成され、AI検索エンドポイントとインデックスに適用できます。一般的な情報と使用ポリシーの作成および管理方法の詳細については、サーバレス使用ポリシーでの属性の使用を参照してください。

AI Search使用時のコスト管理に関する一般的な情報については、AI Search コスト管理ガイドを参照してください。

エンドポイントに使用ポリシーを適用する

エンドポイントを作成する際に使用ポリシーを適用できます、または、後からエンドポイントを編集してポリシーを適用することもできます。

エンドポイント作成時に使用ポリシーを適用する

Databricks UI
Python SDK
REST API

次のステップに従って、AI検索エンドポイントを作成し、使用ポリシーを適用します。

左側のサイドバーで、 コンピュート をクリックします。
「 AI検索 」タブをクリックし、「作成」をクリックします。
「 詳細設定 」の右側にある矢印をクリックして、そのダイアログのセクションを開きます。
**使用ポリシー**ドロップダウンメニューからポリシーを選択します。
確認をクリックします。

Python
client.create_endpoint(
   name="vector_search_endpoint_name",
   endpoint_type="STANDARD",
   budget_policy_id="12345678-1234-1234-1234-1234567890ab",
)

client.update_endpoint_budget_policy(
   name="vector_search_endpoint_name",
   budget_policy_id="12345678-1234-1234-1234-1234567890ab",
)

JSON
{
	name="vector_search_endpoint_name",
	budget_policy_id=”12345678-1234-1234-1234-1234567890ab”
}

エンドポイントの使用ポリシーを編集

Databricks UI を使用してエンドポイントの利用ポリシーを編集するには:

エンドポイントのページで、鉛筆アイコンをクリックします。
ドロップダウンメニューからポリシーを選択し、保存をクリックしてください。

Python SDK または REST API を使用してポリシーを編集するには、エンドポイント作成時に使用ポリシーを適用するのタブを参照してください。

インデックスに使用ポリシーを適用する

インデックス作成時に使用ポリシーを適用することも、後でインデックスを編集してポリシーを適用することもできます。

インデックス作成時に使用ポリシーを適用

Databricks UI
Python SDK
REST API

Databricks UIでAI検索インデックスを作成する際、インデックス作成ダイアログの 詳細設定 の下にある 使用ポリシー ドロップダウンから使用ポリシーを選択できます。UIを使用したインデックスの作成を参照してください。

Python
from databricks.vector_search.client import VectorSearchClient

client = VectorSearchClient()

client.create_delta_sync_index(
    endpoint_name="vector_search_endpoint_name",
    index_name="index_name",
    source_table_name="catalog.schema.table",
    primary_key="id",
    pipeline_type="TRIGGERED",
    budget_policy_id="12345678-1234-1234-1234-1234567890ab",
)

JSON
{
  "name": "index_name",
  "endpoint_name": "vector_search_endpoint_name",
  "primary_key": "id",
  "index_type": "DELTA_SYNC",
  "delta_sync_index_spec": {
    "source_table": "catalog.schema.table",
    "pipeline_type": "TRIGGERED",
    "budget_policy_id": "12345678-1234-1234-1234-1234567890ab"
  }
}

インデックスの使用ポリシーを編集

Python SDK を使用してインデックスの使用ポリシーを編集するには

Python
client.update_index_budget_policy(
    index_name="index_name",
    budget_policy_id="12345678-1234-1234-1234-1234567890ab",
)

使用ポリシー別に支出をクエリします

使用ポリシー別に支出をクエリするには、使用ポリシー ID を持っている必要があります。UI を使用して使用ポリシー ID を取得するには、管理者として次のステップに従ってください。

Databricksワークスペースの上部のバーでユーザー名をクリックし、[ 設定 ] をクリックします。
Click コンピュート .
**サーバレス使用ポリシー**の横にある**管理**をクリックします。
サーバレス使用ポリシーを選択してください。使用ポリシー ID は、右上のセクション このポリシーについて に表示されます。

REST API を使用して使用ポリシー ID を取得するには、ポリシーのリストを参照してください。

次のクエリは、使用ポリシー ID ごとに支出を集計します。用途ポリシーID を <INSERT USAGE POLICY ID> に置き換えます。

SQL
WITH vector_search_usage_by_budget_policy (
 SELECT *,
        CASE WHEN usage_type = "STORAGE_SPACE" THEN 'storage'
             ELSE 'serving'
       END as workload_type
   FROM system.billing.usage
  WHERE billing_origin_product = 'VECTOR_SEARCH'
  AND usage_metadata.endpoint_name IS NOT NULL
  AND usage_metadata.budget_policy_id = '<INSERT USAGE POLICY ID>'
),
daily_usage_by_budget_policy AS (
 SELECT workspace_id,
      cloud,
      usage_date,
      workload_type,
      usage_metadata.endpoint_name as vector_search_endpoint,
      CASE WHEN workload_type = 'serving' THEN SUM(usage_quantity)
           ELSE null
           END as dbus,
      CASE WHEN workload_type = 'storage' THEN SUM(usage_quantity)
           ELSE null
           END as dsus
FROM vector_search_usage_by_budget_policy
GROUP BY all
ORDER BY 1,2,3,4,5,6 DESC
)
SELECT * FROM daily_usage_by_budget_policy

制限事項：

AI検索では、使用ポリシーには以下の制限があります：

使用ポリシーは、AI検索の支出制限を強制しません。

エンドポイントに使用ポリシーを適用する​

エンドポイント作成時に使用ポリシーを適用する​

エンドポイントの使用ポリシーを編集​

インデックスに使用ポリシーを適用する​

インデックス作成時に使用ポリシーを適用​

インデックスの使用ポリシーを編集​

使用ポリシー別に支出をクエリします​

制限事項：​