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# Amazon Personalize에서 도메인 추천자에 대한 추천에서 메타데이터 활성화
<a name="create-recommender-return-metadata"></a>

**중요**  
추천에서 메타데이터를 활성화하면 추가 비용이 발생합니다. 자세한 내용은 [Amazon Personalize 요금](https://aws.amazon.com/personalize/pricing/)을 참조하세요.

추천자를 생성할 때 추천 결과에 항목 데이터 세트의 항목 메타데이터를 포함하는 옵션을 활성화할 수 있습니다. 활성화한 경우 추천 요청에 항목 데이터 세트의 열을 지정할 수 있습니다. Amazon Personalize는 추천 응답의 각 항목에 대해 이 데이터를 반환합니다.

메타데이터를 통해 사용자 인터페이스에서 추천을 강화할 수 있습니다(예: 캐러셀에 영화 장르 추가). 또는 이를 사용하여 추천 품질을 시각적으로 평가할 수도 있습니다. 앱에서 생성형 AI를 사용하는 경우 메타데이터를 AI 프롬프트에 연결하여 관련성이 더 높은 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. Amazon Personalize를 생성형 AI와 함께 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 [Amazon Personalize 및 생성형 AI](personalize-with-gen-ai.md) 섹션을 참조하세요.

추천에 메타데이터를 추가하려면 메타데이터 열이 포함된 항목 데이터 세트가 있어야 합니다. 교육 시 메타데이터를 사용할 필요는 없습니다. 데이터 세트 생성에 대한 내용은 [스키마 및 데이터세트 생성](data-prep-creating-datasets.md) 섹션을 참조하세요. 데이터세트의 데이터 업데이트에 대한 자세한 내용은 [학습 후 데이 세트의 데이터 업데이트](updating-datasets.md) 섹션을 참조하세요.

다음 코드 샘플은 AWS CLI 또는 AWS SDKs에 항목 메타데이터를 포함하도록 옵션을 활성화하는 방법을 보여줍니다. Amazon Personalize 콘솔을 사용하여 이렇게 하려면 추천자를 생성할 때 **고급 구성** 페이지에서 메타데이터를 활성화합니다. 자세한 내용은 [추천 생성(콘솔)](creating-domain-recommenders.md#creating-recommenders-console) 단원을 참조하십시오.

## 메타데이터 활성화(AWS CLI)
<a name="domain-config-enable-metadata-cli"></a>

항목 데이터 세트가 있고 추천을 받을 때 메타데이터를 포함하는 옵션을 원하는 경우 `recommender-config`에서 `enableMetadataWithRecommendations`를 `true`로 설정합니다.

```
aws personalize create-recommender \
--name recommender name \
--dataset-group-arn dataset group \
--recipe-arn recipe ARN \
--recommender-config "{\"enableMetadataWithRecommendations\": "true"}"
```

## 메타데이터 활성화(AWS SDKS)
<a name="domain-config-enable-metadata-sdk"></a>

항목 데이터 세트가 있고 추천을 받을 때 메타데이터를 포함하는 옵션을 원하는 경우 `recommender-config`에서 `enableMetadataWithRecommendations`를 `true`로 설정합니다.

```
import boto3

personalize = boto3.client('personalize')

create_recommender_response = personalize.create_recommender(
  name = 'recommender name',
  recipeArn = 'recipe name',
  datasetGroupArn = 'dataset group ARN',
  recommenderConfig = {"enableMetadataWithRecommendations": True}
)

recommender_arn = create_recommender_response['recommenderArn']

print('Recommender ARN:' + recommender_arn)
```