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> 콘솔 첫 진입 가이드 — 스토리지 이름·Dense/Sparse 임베딩 엔드포인트 선택만으로 자동 임베딩 스토리지 1개 생성

# Storage auto embed

# Quick Start — 스토리지 자동 임베딩

**경로**: Console → **Quick Start** → **스토리지 자동 임베딩** (사이드바 `/main/quick-start/storage-auto-embed`)

첫 스토리지를 빠르게 만들기 위한 위저드. 정식 [Storage 생성](/console/storage/storage-create) 의 Basic Info + Inference Endpoints 만 추려 **이전 / 다음** 으로 단계 진행합니다. HNSW 인덱스 파라미터·Sparse 차원 같은 고급 설정은 기본값으로 자동 채워집니다.

<Info>
  HNSW 파라미터 (`M`, `efConstruction`, `efSearch`) 나 Dimension 을 명시적으로 조정해야 한다면 정식 [Storage 생성](/console/storage/storage-create) 페이지를 사용하세요. **Storage 는 생성 후 설정 변경이 불가** 합니다.
</Info>

## 단계

### 1. 기본 정보

| 필드              | 설명                    | 검증             |
| --------------- | --------------------- | -------------- |
| **스토리지 이름** `*` | 동일 이름의 Table 이 자동 생성됨 | 영문자·숫자·하이픈만 허용 |

### 2. 임베딩 엔드포인트

업로드된 파일을 자동 임베딩할 때 사용할 모델을 선택합니다.

| 필드                       | 기본값                       |
| ------------------------ | ------------------------- |
| **Dense 임베딩 엔드포인트** `*`  | `qwen/qwen3-embedding-8b` |
| **Sparse 임베딩 엔드포인트** `*` | `BM25 sparse`             |

Dimension 은 선택한 Dense 엔드포인트에서 자동 설정 (읽기 전용).

### 3. 생성

하단 **스토리지 생성** 버튼 클릭 → Storage + 전용 Table + HNSW 인덱스가 함께 만들어지고 [스토리지 목록](/console/storage/storage-list) 으로 이동합니다.

## 다음 단계

* [Storage 상세](/console/storage/storage-detail) — 파일 업로드 + 자동 임베딩 확인
* [Semantic Search](/console/semantic-search) — Dense + Sparse 결합 (RRF) 검색
* [Quick Start — 에이전트 생성](/console/quick-start/agent-setup) — 만든 스토리지에 RAG 에이전트 연결