ベクトル エンベディングを保存する
コレクションでコンテンツを整理
必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。
このページでは、pgvector
関数と演算子を含む vector
拡張機能を使用して、AlloyDB をベクトル データベースとして使用する方法について説明します。これらの関数と演算子を使用すると、エンベディングをベクトル値として保存できます。
必要なデータベース拡張機能
pgvector
関数と演算子を含む vector
拡張機能(バージョン 0.5.0.google-1
以降)を使用して、生成されたエンベディングを vector
値として保存します。これは、AlloyDB 固有の最適化によって拡張された pgvector
のバージョンです。
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;
生成されたエンベディングを保存する
AlloyDB データベースにテーブルが作成されていることを確認します。
ベクター エンベディングを保存する手順は次のとおりです。
エンベディングを格納する vector[]
列をテーブルに作成します。
ALTER TABLE TABLE ADD COLUMN EMBEDDING_COLUMN vector(DIMENSIONS);
次のように置き換えます。
TABLE
: テーブル名
EMBEDDING_COLUMN
: 新しいエンベディング列の名前
DIMENSIONS
: モデルがサポートするディメンションの数。
たとえば、Vertex AI で textembedding-gecko
英語モデル(textembedding-gecko@003
など)を使用している場合は、768
を指定します。
ベクトルをベクトル列にコピーします。次の例では、エンベディングが CSV
ファイルで使用可能であると想定しています。
COPY TABLE (EMBEDDING_COLUMN) FROM 'PATH_TO_VECTOR_CSV (FORMAT CSV);
次のように置き換えます。
PATH_TO_VECTOR_CSV
: CSV
ファイルを保存した場所のフルパス。
エンベディングを保存したら、vector
拡張機能または alloydb_scann
拡張機能を使用してインデックスを作成して、クエリのパフォーマンスを向上させることができます。
次のステップ
特に記載のない限り、このページのコンテンツはクリエイティブ・コモンズの表示 4.0 ライセンスにより使用許諾されます。コードサンプルは Apache 2.0 ライセンスにより使用許諾されます。詳しくは、Google Developers サイトのポリシーをご覧ください。Java は Oracle および関連会社の登録商標です。
最終更新日 2025-01-23 UTC。
[[["わかりやすい","easyToUnderstand","thumb-up"],["問題の解決に役立った","solvedMyProblem","thumb-up"],["その他","otherUp","thumb-up"]],[["わかりにくい","hardToUnderstand","thumb-down"],["情報またはサンプルコードが不正確","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["必要な情報 / サンプルがない","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["翻訳に関する問題","translationIssue","thumb-down"],["その他","otherDown","thumb-down"]],["最終更新日 2025-01-23 UTC。"],[],[]]