Esta página descreve como gerar embeddings usando endpoints de modelos registrados.
Antes de começar
Verifique se você registrou o endpoint do modelo com o gerenciamento de endpoints do modelo. Para mais informações, consulte Registrar um endpoint de modelo com o gerenciamento de endpoints de modelo.
Gerar embeddings
Use a função SQL google_ml.embedding() para chamar o endpoint de modelo registrado com o tipo de modelo de incorporação de texto para gerar embeddings.
Para chamar o modelo e gerar embeddings, use a seguinte consulta SQL:
a
sql
SELECT
google_ml.embedding(
model_id => 'MODEL_ID',
content => 'CONTENT');
Substitua:
MODEL_ID: o ID do modelo que você definiu ao registrar o endpoint do modelo.CONTENT: o texto a ser traduzido em um embedding vetorial.
Exemplos
Confira alguns exemplos de como gerar embeddings usando o endpoint de modelo registrado nesta seção.
Modelos de embedding de texto com suporte integrado
Para gerar embeddings para um endpoint de modelo text-embedding-005 registrado, execute a seguinte instrução:
SELECT
google_ml.embedding(
model_id => 'text-embedding-005',
content => 'AlloyDB is a managed, cloud-hosted SQL database service');
Para gerar embeddings para um endpoint de modelo text-embedding-ada-002 registrado pela OpenAI, execute a seguinte instrução:
SELECT
google_ml.embedding(
model_id => 'text-embedding-ada-002',
content => 'e-mail spam');
Para gerar embeddings para um endpoint de modelo text-embedding-3-small ou text-embedding-3-large registrado pela OpenAI, execute a seguinte instrução:
SELECT
google_ml.embedding(
model_id => 'text-embedding-3-small',
content => 'Vector embeddings in AI');