使用 Private Service Connect 從地端部署環境存取 Vector Search 搜尋索引

建立虛擬私有雲網路

在本節中，您將建立兩個虛擬私有雲網路：一個用於建立向量搜尋索引並部署至端點，另一個用於私下存取該端點。

為向量搜尋索引端點建立虛擬私有雲網路 (vertex-networking-vpc)

1. 為索引端點建立虛擬私有雲網路：

   gcloud compute networks create vertex-networking-vpc --project=$projectid --subnet-mode custom
   

2. 建立名為 workbench-subnet 的子網路，並將主要 IPv4 範圍設為 172.16.20.0/28：

   gcloud compute networks subnets create workbench-subnet \
     --project=$projectid --range=172.16.20.0/28 \
     --network=vertex-networking-vpc \
     --region=us-central1 \
     --enable-private-ip-google-access
   

3. 建立名為 psc-forwarding-rule-subnet 的子網路，並將主要 IPv4 範圍設為 172.16.30.0/28：

   gcloud compute networks subnets create psc-forwarding-rule-subnet \
     --project=$projectid \
     --range=172.16.30.0/28 \
     --network=vertex-networking-vpc \
     --region=us-central1 \
     --enable-private-ip-google-access
   

建立虛擬私有雲網路，以私下存取端點 (onprem-vpc)

1. 建立虛擬私有雲網路，模擬地端部署網路 (onprem-vpc)：

   gcloud compute networks create onprem-vpc \
     --subnet-mode custom
   

2. 在 onprem-vpc 網路中，建立名為 onprem-vpc-subnet1 的子網路，並將主要 IPv4 範圍設為 172.16.10.0/29：

   gcloud compute networks subnets create onprem-vpc-subnet1 \
     --network onprem-vpc \
     --range 172.16.10.0/29 \
     --region us-central1
   

確認虛擬私有雲網路設定正確無誤

1. 在 Cloud de Confiance 控制台中，前往「VPC networks」(虛擬私有雲網路) 頁面的「目前專案中的網路」分頁。

   前往「VPC networks」(虛擬私有雲網路)

2. 在虛擬私有雲網路清單中，確認已建立兩個網路：vertex-networking-vpc 和 onprem-vpc。

3. 按一下「目前專案中的子網路」分頁標籤。

4. 在虛擬私有雲子網路清單中，確認已建立 workbench-subnet、psc-forwarding-rule-subnet 和 onprem-vpc-subnet1 子網路。

建立 on-prem-client VM 執行個體

在本節中，您會建立 VM 執行個體，代表透過高可用性 VPN 將要求傳送至向量搜尋索引端點的用戶端應用程式。

1. 在 Cloud Shell 中建立 on-prem-client VM 執行個體：

   gcloud compute instances create on-prem-client \
     --zone=us-central1-a \
     --image-family=debian-11 \
     --image-project=debian-cloud \
     --subnet=onprem-vpc-subnet1 \
     --scopes=https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform \
     --no-address \
     --shielded-secure-boot \
     --metadata startup-script="#! /bin/bash
       sudo apt-get update
       sudo apt-get install tcpdump dnsutils -y"
   
   

設定混合式連線

在本節中，您將建立兩個互相連線的高可用性 VPN 閘道。其中一個位於 vertex-networking-vpc 虛擬私有雲網路。另一個則位於 onprem-vpc 虛擬私有雲網路。每個閘道都包含 Cloud Router 和一對 VPN 通道。

建立高可用性 VPN 閘道

1. 在 Cloud Shell 中，為 vertex-networking-vpc 虛擬私有雲網路建立高可用性 VPN 閘道：

   gcloud compute vpn-gateways create vertex-networking-vpn-gw1 \
      --network vertex-networking-vpc \
      --region us-central1
   

2. 為 onprem-vpc虛擬私有雲網路建立高可用性 VPN 閘道：

   gcloud compute vpn-gateways create onprem-vpn-gw1 \
      --network onprem-vpc \
      --region us-central1
   

3. 前往 Cloud de Confiance 控制台的「VPN」頁面，然後點選「Cloud VPN Gateways」分頁標籤。

   前往「VPN」

4. 確認已建立兩個閘道 (vertex-networking-vpn-gw1 和 onprem-vpn-gw1)，且每個閘道都有兩個介面 IP 位址。

建立 Cloud Router 和 Cloud NAT 閘道

在兩個虛擬私有雲網路中，您會建立兩個 Cloud Router：一個一般路由器和一個區域路由器。在每個區域性 Cloud Router 中，建立 Cloud NAT 閘道。Cloud NAT 閘道可為沒有外部 IP 位址的 Compute Engine 虛擬機器 (VM) 執行個體提供傳出連線。

1. 在 Cloud Shell 中，為 vertex-networking-vpc 虛擬私有雲網路建立 Cloud Router：

   gcloud compute routers create vertex-networking-vpc-router1 \
      --region us-central1\
      --network vertex-networking-vpc \
      --asn 65001
   

2. 為 onprem-vpc 虛擬私有雲網路建立 Cloud Router：

   gcloud compute routers create onprem-vpc-router1 \
      --region us-central1\
      --network onprem-vpc\
      --asn 65002
   

3. 為 vertex-networking-vpc 虛擬私有雲網路建立區域 Cloud Router：

   gcloud compute routers create cloud-router-us-central1-vertex-nat \
     --network vertex-networking-vpc \
     --region us-central1
   

4. 在區域 Cloud Router 上設定 Cloud NAT 閘道：

   gcloud compute routers nats create cloud-nat-us-central1 \
     --router=cloud-router-us-central1-vertex-nat \
     --auto-allocate-nat-external-ips \
     --nat-all-subnet-ip-ranges \
     --region us-central1
   

5. 為 onprem-vpc VPC 網路建立區域 Cloud Router：

   gcloud compute routers create cloud-router-us-central1-onprem-nat \
     --network onprem-vpc \
     --region us-central1
   

6. 在區域 Cloud Router 上設定 Cloud NAT 閘道：

   gcloud compute routers nats create cloud-nat-us-central1-on-prem \
     --router=cloud-router-us-central1-onprem-nat \
     --auto-allocate-nat-external-ips \
     --nat-all-subnet-ip-ranges \
     --region us-central1
   

7. 前往 Cloud de Confiance 控制台的「Cloud Router」頁面。

   前往 Cloud Router

8. 在「Cloud Routers」清單中，確認已建立下列路由器：

   • cloud-router-us-central1-onprem-nat
   • cloud-router-us-central1-vertex-nat
   • onprem-vpc-router1
   • vertex-networking-vpc-router1

   您可能需要重新整理 Cloud de Confiance by S3NS 控制台瀏覽器分頁，才能看到新值。

9. 在 Cloud Router 清單中，按一下 cloud-router-us-central1-vertex-nat。

10. 在「路由器詳細資料」頁面中，確認已建立 cloud-nat-us-central1 Cloud NAT 閘道。

11. 按一下arrow_back返回箭頭，返回「Cloud Routers」頁面。

12. 在路由器清單中，按一下 cloud-router-us-central1-onprem-nat。

13. 在「路由器詳細資料」頁面中，確認已建立 cloud-nat-us-central1-on-prem Cloud NAT 閘道。

建立 VPN 通道

1. 在 Cloud Shell 中，於 vertex-networking-vpc 網路建立名為 vertex-networking-vpc-tunnel0 的 VPN 通道：

   gcloud compute vpn-tunnels create vertex-networking-vpc-tunnel0 \
     --peer-gcp-gateway onprem-vpn-gw1 \
     --region us-central1 \
     --ike-version 2 \
     --shared-secret [ZzTLxKL8fmRykwNDfCvEFIjmlYLhMucH] \
     --router vertex-networking-vpc-router1 \
     --vpn-gateway vertex-networking-vpn-gw1 \
     --interface 0
   

2. 在 vertex-networking-vpc 網路中，建立名為 vertex-networking-vpc-tunnel1 的 VPN 通道：

   gcloud compute vpn-tunnels create vertex-networking-vpc-tunnel1 \
     --peer-gcp-gateway onprem-vpn-gw1 \
     --region us-central1 \
     --ike-version 2 \
     --shared-secret [bcyPaboPl8fSkXRmvONGJzWTrc6tRqY5] \
     --router vertex-networking-vpc-router1 \
     --vpn-gateway vertex-networking-vpn-gw1 \
     --interface 1
   

3. 在 onprem-vpc 網路中，建立名為 onprem-vpc-tunnel0 的 VPN 通道：

   gcloud compute vpn-tunnels create onprem-vpc-tunnel0 \
     --peer-gcp-gateway vertex-networking-vpn-gw1 \
     --region us-central1\
     --ike-version 2 \
     --shared-secret [ZzTLxKL8fmRykwNDfCvEFIjmlYLhMucH] \
     --router onprem-vpc-router1 \
     --vpn-gateway onprem-vpn-gw1 \
     --interface 0
   

4. 在 onprem-vpc 網路中，建立名為 onprem-vpc-tunnel1 的 VPN 通道：

   gcloud compute vpn-tunnels create onprem-vpc-tunnel1 \
     --peer-gcp-gateway vertex-networking-vpn-gw1 \
     --region us-central1\
     --ike-version 2 \
     --shared-secret [bcyPaboPl8fSkXRmvONGJzWTrc6tRqY5] \
     --router onprem-vpc-router1 \
     --vpn-gateway onprem-vpn-gw1 \
     --interface 1
   

5. 前往 Cloud de Confiance 控制台的「VPN」VPN頁面。

   前往「VPN」

6. 在 VPN 通道清單中，確認已建立四個 VPN 通道。

建立 BGP 工作階段

Cloud Router 會透過邊界閘道通訊協定 (BGP)，在您的 VPC 網路 (本例中為 vertex-networking-vpc) 與地端部署網路 (以 onprem-vpc 表示) 之間交換路徑。您會在 Cloud Router 設定地端部署路由器的介面和 BGP 對等互連。這個介面和 BGP 對等互連設定組合起來，就會形成 BGP 工作階段。 在本節中，您將為 vertex-networking-vpc 建立兩個 BGP 工作階段，並為 onprem-vpc 建立兩個 BGP 工作階段。

設定路由器之間的介面和 BGP 對等互連後，路由器就會自動開始交換路徑。

為「vertex-networking-vpc」建立 BGP 工作階段

1. 在 Cloud Shell 的 vertex-networking-vpc 網路中，為 vertex-networking-vpc-tunnel0 建立 BGP 介面：

   gcloud compute routers add-interface vertex-networking-vpc-router1 \
     --interface-name if-tunnel0-to-onprem \
     --ip-address 169.254.0.1 \
     --mask-length 30 \
     --vpn-tunnel vertex-networking-vpc-tunnel0 \
     --region us-central1
   

2. 在 vertex-networking-vpc 網路中，為 bgp-onprem-tunnel0 建立 BGP 對等互連：

   gcloud compute routers add-bgp-peer vertex-networking-vpc-router1 \
     --peer-name bgp-onprem-tunnel0 \
     --interface if-tunnel0-to-onprem \
     --peer-ip-address 169.254.0.2 \
     --peer-asn 65002 \
     --region us-central1
   

3. 在 vertex-networking-vpc 網路中，為 vertex-networking-vpc-tunnel1 建立 BGP 介面：

   gcloud compute routers add-interface vertex-networking-vpc-router1 \
     --interface-name if-tunnel1-to-onprem \
     --ip-address 169.254.1.1 \
     --mask-length 30 \
     --vpn-tunnel vertex-networking-vpc-tunnel1 \
     --region us-central1
   

4. 在 vertex-networking-vpc 網路中，為 bgp-onprem-tunnel1 建立 BGP 對等互連：

   gcloud compute routers add-bgp-peer vertex-networking-vpc-router1 \
     --peer-name bgp-onprem-tunnel1 \
     --interface if-tunnel1-to-onprem \
     --peer-ip-address 169.254.1.2 \
     --peer-asn 65002 \
     --region us-central1
   

為「onprem-vpc」建立 BGP 工作階段

1. 在 onprem-vpc 網路中，為 onprem-vpc-tunnel0 建立 BGP 介面：

   gcloud compute routers add-interface onprem-vpc-router1 \
     --interface-name if-tunnel0-to-vertex-networking-vpc \
     --ip-address 169.254.0.2 \
     --mask-length 30 \
     --vpn-tunnel onprem-vpc-tunnel0 \
     --region us-central1
   

2. 在 onprem-vpc 網路中，為 bgp-vertex-networking-vpc-tunnel0 建立 BGP 對等互連：

   gcloud compute routers add-bgp-peer onprem-vpc-router1 \
     --peer-name bgp-vertex-networking-vpc-tunnel0 \
     --interface if-tunnel0-to-vertex-networking-vpc \
     --peer-ip-address 169.254.0.1 \
     --peer-asn 65001 \
     --region us-central1
   

3. 在 onprem-vpc 網路中，為 onprem-vpc-tunnel1 建立 BGP 介面：

   gcloud compute routers add-interface   onprem-vpc-router1  \
     --interface-name if-tunnel1-to-vertex-networking-vpc \
     --ip-address 169.254.1.2 \
     --mask-length 30 \
     --vpn-tunnel onprem-vpc-tunnel1 \
     --region us-central1
   

4. 在 onprem-vpc 網路中，為 bgp-vertex-networking-vpc-tunnel1 建立 BGP 對等互連：

   gcloud compute routers add-bgp-peer onprem-vpc-router1 \
     --peer-name bgp-vertex-networking-vpc-tunnel1 \
     --interface if-tunnel1-to-vertex-networking-vpc \
     --peer-ip-address 169.254.1.1 \
     --peer-asn 65001 \
     --region us-central1
   

驗證 BGP 工作階段建立作業

1. 前往 Cloud de Confiance 控制台的「VPN」VPN頁面。

   前往「VPN」

2. 在 VPN 通道清單中，確認每個通道的「BGP 工作階段狀態」欄位值已從「設定 BGP 工作階段」變更為「已建立 BGP」。您可能需要重新整理 Cloud de Confiance by S3NS 控制台瀏覽器分頁，才能看到新值。

驗證vertex-networking-vpc已知的路徑

1. 前往 Cloud de Confiance 控制台的「VPC Networks」(虛擬私有雲網路) 頁面。

   前往「VPC networks」(虛擬私有雲網路)

2. 在虛擬私有雲網路清單中，按一下 vertex-networking-vpc。

3. 按一下「Routes」(路徑) 分頁標籤。

4. 在「Region」(區域) 清單中選取「us-central1 (Iowa)」(us-central1 (愛荷華州))，然後按一下「View」(查看)。

5. 在「目的地 IP 範圍」欄中，確認子網路的 IP 範圍 (172.16.10.0/29) 出現兩次。onprem-vpc-subnet1

驗證on-prem-vpc學到的路徑

1. 按一下arrow_back返回箭頭，返回「虛擬私有雲網路」頁面。

2. 在虛擬私有雲網路清單中，按一下 on-prem-vpc。

3. 按一下「Routes」(路徑) 分頁標籤。

4. 在「Region」(區域) 清單中選取「us-central1 (Iowa)」(us-central1 (愛荷華州))，然後按一下「View」(查看)。

5. 在「Destination IP range」(目的地 IP 範圍) 欄中，確認子網路的 IP 範圍 (workbench-subnet172.16.20.0/28) 和子網路的 IP 範圍 (psc-forwarding-rule-subnet172.16.30.0/28) 各出現兩次。

建立 Agent Platform Workbench 執行個體

在本節中，您將建立使用者管理的服務帳戶，然後建立 Agent Platform Workbench 執行個體，該執行個體會使用您的服務帳戶存取Cloud de Confiance 服務和 API。

建立服務帳戶

在本教學課程中，您將按照 Compute Engine 和 IAM 的最佳做法，建立使用者管理的服務帳戶。

1. 在 Cloud Shell 中，建立名為 workbench-sa 的服務帳戶：

   gcloud iam service-accounts create workbench-sa \
      --display-name="workbench-sa"
   

2. 將 「Agent Platform 使用者 (roles/aiplatform.user)」 身分與存取權管理角色指派給服務帳戶：

   gcloud projects add-iam-policy-binding $projectid \
     --member="serviceAccount:workbench-sa@$projectid.s3ns.iam.gserviceaccount.com" \
     --role="roles/aiplatform.user"
   

3. 將 「Storage 管理員」(roles/storage.admin) 身分與存取權管理角色指派給服務帳戶：

   gcloud projects add-iam-policy-binding $projectid \
     --member="serviceAccount:workbench-sa@$projectid.s3ns.iam.gserviceaccount.com" \
     --role="roles/storage.admin"
   

4. 將 「服務使用情形管理員」(roles/serviceusage.serviceUsageAdmin) IAM 角色指派給服務帳戶：

   gcloud projects add-iam-policy-binding $projectid \
     --member="serviceAccount:workbench-sa@$projectid.s3ns.iam.gserviceaccount.com" \
     --role="roles/serviceusage.serviceUsageAdmin"
   

建立 Agent Platform Workbench 執行個體

建立 Agent Platform Workbench 執行個體，並指定 workbench-sa 服務帳戶：

gcloud workbench instances create workbench-tutorial \
  --vm-image-project=deeplearning-platform-release \
  --vm-image-family=common-cpu-notebooks \
  --machine-type=n1-standard-4 \
  --location=us-central1-a \
  --subnet-region=us-central1 \
  --shielded-secure-boot=SHIELDED_SECURE_BOOT \
  --subnet=workbench-subnet \
  --disable-public-ip \
  --service-account-email=workbench-sa@$projectid.s3ns.iam.gserviceaccount.com

建立及部署向量搜尋索引

準備環境

1. 前往 Cloud de Confiance 控制台的「Agent Platform Workbench」頁面，然後點選「Instances」分頁標籤。

   前往 Agent Platform Workbench

2. 按一下 Agent Platform Workbench 執行個體名稱 (workbench-tutorial) 旁的「Open JupyterLab」(開啟 JupyterLab)。

   Agent Platform Workbench 執行個體會開啟 JupyterLab。

3. 依序選取「檔案」>「新增」>「記事本」。

4. 在「Select Kernel」選單中，選取「Python 3 (Local)」，然後點按「Select」。

5. 開啟新筆記本時，會看到預設的程式碼儲存格，讓您能輸入程式碼。看起來像是 [ ]: 後方接著文字欄位。 文字欄位用於貼上程式碼。

   如要安裝 Agent Platform SDK for Python，請將下列程式碼貼到儲存格中，然後按一下「Run the selected cells and advance」(執行所選儲存格並繼續) play_arrow：

   !pip install --upgrade --user google-cloud-aiplatform google-cloud-storage
   

6. 在這個步驟和後續步驟中，請點選「Insert a cell below」add 新增程式碼儲存格 (如有必要)，將程式碼貼到儲存格中，然後點選「Run the selected cells and advance」play_arrow。

   如要在這個 Jupyter 執行階段使用新安裝的套件，請重新啟動執行階段：

   # Restart kernel after installs so that your environment can access the new packages
   import IPython
   
   app = IPython.Application.instance()
   app.kernel.do_shutdown(True)
   

7. 設定下列環境變數，並將 PROJECT_ID 替換為專案 ID。

   # set project ID and location
   PROJECT_ID = "PROJECT_ID"
   LOCATION = "us-central1"
   
   # generate a unique id for this session
   from datetime import datetime
   UID = datetime.now().strftime("%m%d%H%M")
   

啟用 API

在 Jupyterlab 筆記本中執行下列指令，在筆記本中啟用 Compute Engine、Gemini Enterprise Agent Platform 和 Cloud Storage 的 API：

! gcloud services enable compute.googleapis.com aiplatform.googleapis.com storage.googleapis.com \
  --project {PROJECT_ID}

在 Cloud Storage bucket 中準備範例資料

在本教學課程中，我們使用與向量搜尋快速入門相同的TheLook 資料集。如要進一步瞭解這個資料集，請參閱快速入門說明文件頁面。

在本節中，您將建立 Cloud Storage bucket，並將資料集的嵌入檔案放入其中。在後續步驟中，您會使用這個檔案建立索引。

1. 在 Jupyterlab 筆記本中，建立 Cloud Storage bucket：

   BUCKET_URI = f"gs://{PROJECT_ID}-vs-quickstart-{UID}"
   ! gcloud storage buckets create $BUCKET_URI --location=$LOCATION --project=$PROJECT_ID
   

2. 將範例檔案複製到 Cloud Storage bucket。

   ! gcloud storage cp "gs://github-repo/data/vs-quickstart/product-embs.json" $BUCKET_URI
   

3. 如要使用向量搜尋執行查詢，您也需要將嵌入檔案複製到本機目錄：

   ! gcloud storage cp "gs://github-repo/data/vs-quickstart/product-embs.json" . # for query tests
   

建立 Vector Search 索引

1. 在 JupyterLab 筆記本中，將嵌入項目載入向量搜尋：

   # init the aiplatform package
   from google.cloud import aiplatform
   aiplatform.init(project=PROJECT_ID, location=LOCATION)
   

2. 使用 create_tree_ah_index 函式 (Matching Engine 是向量搜尋的舊名) 建立 MatchingEngineIndex：

   # create Index
   my_index = aiplatform.MatchingEngineIndex.create_tree_ah_index(
     display_name = f"vs-quickstart-index-{UID}",
     contents_delta_uri = BUCKET_URI,
     dimensions = 768,
     approximate_neighbors_count = 10,
   )
   

   MatchingEngineIndex.create_tree_ah_index() 方法會建立索引。 在本教學課程中，這項工作大約需要 5 到 10 分鐘。

3. 前往 Cloud de Confiance 控制台的「向量搜尋」頁面，然後點選「索引」分頁標籤。

   前往「索引」

4. 確認是否有名稱開頭為 "vs-quickstart-index-" 的索引，且包含正確的時間戳記。

5. 記下索引 ID。您會在後續步驟部署索引時用到這個 ID。

建立索引端點

1. 在 Cloud Shell 中執行下列指令，並將 PROJECT_ID 替換為您的專案 ID：

   projectid=PROJECT_ID
   gcloud config set project ${projectid}
   SERVICE_PROJECT=${projectid}
   REGION=us-central1
   VERTEX_ENDPOINT=$REGION-aiplatform.googleapis.com
   DISPLAY_NAME=vector-search
   

2. 建立索引端點：

   curl -H "Content-Type: application/json" \
     -H "Authorization: Bearer `gcloud auth print-access-token`" \
     https://$VERTEX_ENDPOINT/v1/projects/$SERVICE_PROJECT/locations/$REGION/indexEndpoints \
     -d '{displayName: "'$DISPLAY_NAME'", privateServiceConnectConfig: { enablePrivateServiceConnect: true, projectAllowlist: ["'$SERVICE_PROJECT'"] }}'
   

3. 確認索引端點已建立：

   gcloud ai index-endpoints list --region=us-central1
   

   輸出內容類似於下列範例，其中索引端點 ID 為 8151506529447575552：

   Using endpoint [https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/]
   ---
   createTime: '2023-10-10T23:55:20.526145Z'
   displayName: vector-search
   encryptionSpec: {}
   etag: AMEw9yN2qytNiwT73uwYpz_7N_b2-O8D1AuNoDb5QjFmkU4ye5Gzk2oQlMZBR1XeoQ11
   name: projects/725264228516/locations/us-central1/indexEndpoints/8151506529447575552
   privateServiceConnectConfig:
     enablePrivateServiceConnect: true
     projectAllowlist:
     - vertex-genai-400103
     - vertex-genai-400103
   updateTime: '2023-10-10T23:55:21.951394Z'
   

4. 記下索引端點 ID。您會在後續步驟中部署索引時用到這個 ID。

將索引部署至端點

在 Cloud Shell 中執行下列指令，將索引部署至端點：

gcloud ai index-endpoints deploy-index INDEX_ENDPOINT_ID \
  --deployed-index-id=vector_one \
  --display-name=vector-search \
  --index=INDEX \
  --project=$projectid \
  --region=us-central1

替換下列值：

• INDEX_ENDPOINT_ID：您建立的 Private Service Connect 索引端點的索引端點 ID
• INDEX：要部署的索引 ID

輸出結果類似於下列範例，其中索引端點 ID 為 8151506529447575552：

Using endpoint [https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/]
The deploy index operation [projects/725264228516/locations/us-central1/indexEndpoints/8151506529447575552/operations/6271807495283408896] was submitted successfully.

部署作業大約需要 10 到 15 分鐘。部署索引時，系統會產生服務連結。

確認索引已部署至索引端點

1. 前往 Cloud de Confiance 控制台的「向量搜尋」頁面，然後點選「Index Endpoints」分頁標籤。

   前往「索引端點」

2. 確認 vector-search 索引端點是否已部署索引，也就是 vector-search。

   如果索引端點名稱旁邊顯示藍色旋轉圓圈，表示索引仍在部署中。

gcloud ai index-endpoints list --region=us-central1 | grep -i  serviceAttachment:

Using endpoint [https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/]
 serviceAttachment: projects/je84d1de50cd8bddb-tp/regions/us-central1/serviceAttachments/sa-gkedpm-527af280e65971fd786aaf6163e798

./grpc_cli call  FORWARDING_RULE_IP:10000  google.cloud.aiplatform.container.v1.MatchService.Match "deployed_index_id:'"vector_one"',embedding_id: '"ITEM_ID"'"

   user@on-prem-client:~/grpc/cmake/build$ ./grpc_cli call  172.16.30.2:10000  google.cloud.aiplatform.container.v1.MatchService.Match "deployed_index_id:'"vector_one"',embedding_id: '"20020916"'"
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   Rpc succeeded with OK status