이 페이지에서는 AI 모델 엔드포인트 등록 및 모델 엔드포인트 관리로 예측 호출을 실험할 수 있는 미리보기를 설명합니다. 프로덕션 환경에서 AI 모델을 사용하는 방법은 AlloyDB AI를 사용하여 생성형 AI 애플리케이션 빌드 및 벡터 임베딩 사용을 참고하세요.
모델 엔드포인트가 모델 엔드포인트 관리에 추가되고 등록된 후에는 모델 ID를 사용하여 엔드포인트를 참조하여 임베딩을 생성할 수 있습니다.
시작하기 전에
모델 엔드포인트 관리에 모델 엔드포인트를 등록했는지 확인합니다. 자세한 내용은 모델 엔드포인트 관리로 모델 엔드포인트 등록을 참고하세요.
임베딩 생성
google_ml.embedding() SQL 함수를 사용하여 텍스트 임베딩 모델 유형으로 등록된 모델 엔드포인트를 호출하여 임베딩을 생성합니다.
모델을 호출하고 임베딩을 생성하려면 다음 SQL 쿼리를 사용하세요.
SELECT
google_ml.embedding(
model_id => 'MODEL_ID',
content => 'CONTENT');
다음을 바꿉니다.
MODEL_ID: 모델 엔드포인트를 등록할 때 정의한 모델 ID입니다.CONTENT: 벡터 임베딩으로 변환할 텍스트입니다.
예시
등록된 모델 엔드포인트를 사용하여 임베딩을 생성하는 몇 가지 예는 이 섹션에 나와 있습니다.
내장 지원이 있는 텍스트 임베딩 모델
등록된 textembedding-gecko@002 모델 엔드포인트의 임베딩을 생성하려면 다음 문을 실행합니다.
SELECT
google_ml.embedding(
model_id => 'textembedding-gecko@002',
content => 'AlloyDB is a managed, cloud-hosted SQL database service');
OpenAI에서 등록된 text-embedding-ada-002 모델 엔드포인트의 임베딩을 생성하려면 다음 문을 실행합니다.
SELECT
google_ml.embedding(
model_id => 'text-embedding-ada-002',
content => 'e-mail spam');
기타 텍스트 임베딩 모델
OpenAI에서 등록된 text-embedding-3-small 또는 text-embedding-3-large 모델 엔드포인트의 임베딩을 생성하려면 다음 문을 실행합니다.
SELECT
google_ml.embedding(
model_id => 'text-embedding-3-small',
content => 'Vector embeddings in AI');