本页面介绍了如何使用受支持的 Vertex AI 多模态模型 multimodalembedding@001
生成多模态嵌入。
您可以使用支持的模型中提及的 Vertex AI 多模态嵌入模型。
本页面假定您熟悉 AlloyDB for PostgreSQL 和生成式 AI 概念。如需详细了解嵌入,请参阅什么是嵌入。
准备工作
在使用多模态嵌入之前,请执行以下操作:
- 验证
google_ml_integration
扩展程序是否已安装。 - 验证
google_ml_integration.enable_model_support
标志是否已设置为on
。 - 与 Vertex AI 集成。
- 访问 Cloud Storage 中的数据以生成多模态嵌入。
与 Vertex AI 集成并安装扩展程序
- 与 Vertex AI 集成。
- 确保已安装最新版本的
google_ml_integration
。如需检查已安装的版本,请运行以下命令:
SELECT extversion FROM pg_extension WHERE extname = 'google_ml_integration'; extversion ------------ 1.4.3 (1 row)
如果未安装该扩展程序,或者安装的版本低于 1.4.3,请运行以下命令来更新该扩展程序:
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS google_ml_integration; ALTER EXTENSION google_ml_integration UPDATE;
如果您在运行上述命令时遇到问题,或者在运行上述命令后扩展程序未更新到 1.4.3 版,请与 AlloyDB 支持团队联系。
确保是最新版本后,运行
upgrade_to_preview_version
过程来安装预览版功能:CALL google_ml.upgrade_to_preview_version(); SELECT extversion FROM pg_extension WHERE extname = 'google_ml_integration'; extversion ------------ 1.4.4 (1 row)
访问 Cloud Storage 中的数据以生成多模态嵌入
- 如需生成多模态嵌入,请使用
gs://
URI 引用 Cloud Storage 中的内容。 - 通过当前项目的 Vertex AI 服务代理访问 Cloud Storage 内容。默认情况下,Vertex AI 服务代理已获得访问同一项目中的存储桶的权限。如需了解详情,请参阅 IAM 角色和权限索引。
如需访问其他 Google Cloud 项目的 Cloud Storage 存储桶中的数据,请运行以下 gcloud CLI 命令,以向 AlloyDB 项目的 Vertex AI 服务代理授予 Storage Object Viewer 角色 (
roles/storage.objectViewer
)。gcloud projects add-iam-policy-binding <ANOTHER_PROJECT_ID> \ --member="serviceAccount:service-<PROJECT_ID>@gcp-sa-aiplatform.iam.gserviceaccount.com" \ --role="roles/storage.objectViewer"
如需了解详情,请参阅为存储桶设置和管理 IAM 政策。
如需生成多模态嵌入,请选择以下架构之一。