# 데이터 스토어
## **데이터 스토어란?**
지식 센터에 업로드된 RAG 문서를 목적별로 파일링하여 저장합니다. 지식을 모아 챗봇이 알맞은 정보를 빠르게 찾아 활용할 수 있도록 생성하는 저장소입니다.
1. 데이터 스토어 목록: 만들어진 데이터 스토어를 목록에서 확인할 수 있습니다. '수정' 버튼 클릭 시 우측에서 해당 데이터 스토어에 저장된 RAG 문서 리스트를 확인할 수 있습니다.
2. 데이터 스토어 만들기: '만들기' 버튼 클릭 시 우측 패널에서 새로운 데이터 스토어의 이름과 추가 가능한 RAG 문서 목록을 확인할 수 있습니다. 지식 센터에 등록한 RAG 문서를 선택하여 데이터 스토어를 만들 수 있습니다.
3. 데이터 스토어 수정하기: 수정 아이콘 클릭 시 우측 패널에서 저장된 데이터 스토어를 수정할 수 있습니다. 저장된 데이터 스토어의 이름을 바꾸거나, RAG 문서를 추가할 수 있습니다.
### **1. 데이터 스토어 목록**
a. 만들기 버튼: '만들기' 버튼 클릭 시 우측에서 새로운 데이터 스토어를 만들 수 있습니다.
b. 데이터 스토어 목록: 등록한 데이터 스토어의 이름, 작성일, 최종 수정일을 확인할 수 있습니다.
{% hint style="warning" %}
행동에 연결된 데이터 스토어는 삭제할 수 없습니다. 삭제를 원할 경우 행동에서 해당 데이터 스토어를 제외 후 삭제해 주세요.
{% endhint %}
### **2. 데이터 스토어 만들기**
a. 데이터 스토어 이름: 새롭게 만들 데이터 스토어의 이름을 설정할 수 있습니다. \ - 최대 100자까지 입력 가능합니다.
b. RAG 검색: RAG 목록에서 특정 RAG를 문서 이름으로 검색 가능합니다.
c. RAG 목록: 지식 센터 메뉴에서 등록한 RAG 문서들 중 선택하여 새롭게 만들 데이터 스토어로 저장할 수 있습니다.
### **3. 데이터 스토어 수정하기**
a. 데이터 스토어 이름: 만들기 단계에서 설정한 이름을 수정할 수 있습니다.
b. RAG 추가 탭: 지식 센터에 있는 문서 중 아직 해당 데이터 스토어에 저장되지 않은 문서를 확인하여 추가할 수 있습니다.
c. RAG 선택: 데이터 스토어에 문서를 선택하여 추가하고 수정할 수 있습니다.
a. 저장 내역: 데이터 스토어에 저장된 문서 내역을 확인할 수 있습니다.
* 성공: 빠르고 정확하게 챗봇이 문서를 검색할 수 있도록 작업이 성공적으로 완료되어 참조할 준비가 된 상태입니다.
* 진행 중: 챗봇이 빠르고 정확하게 문서를 검색할 수 있도록 인덱싱하는 작업을 하는 중의 상태입니다.
{% hint style="info" %}
데이터 스토어에 문서를 빠르게 참조하도록 인덱싱 작업이 완료될 때까지 다소 시간이 소요될 수 있습니다.
{% endhint %}
* 실패: 데이터 스토어에 문서 등록이 실패되었을 때 표시됩니다. 문서를 다시 추가해 주세요.
{% hint style="danger" %}
업로드 내역이 하루 이상 계속 진행 중이라면 별도 문의해 주세요.
{% endhint %}
b. 선택 삭제: 해당 데이터 스토어에 저장된 문서 내역 중 선택하여 삭제할 수 있습니다.
{% hint style="warning" %}
상태가 진행 중인 문서는 삭제할 수 없습니다.\
선택 삭제 클릭 후 확인하면 문서가 바로 해당 데이터 스토어에서 삭제됩니다.
{% endhint %}
---
# Agent Instructions: Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.
Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:
```
GET https://groobee.gitbook.io/gelatto/ai-chatbot/create-gelatto/datastore.md?ask=
```
The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.
Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.