모델 엔드포인트 관리로 벡터 임베딩 생성

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이 페이지에서는 등록된 모델 엔드포인트를 사용하여 임베딩을 생성하는 방법을 설명합니다.

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 ID.
  • CONTENT: 벡터 임베딩으로 변환할 텍스트.

예시

이 섹션에는 등록된 모델 엔드포인트를 사용하여 임베딩을 생성하는 몇 가지 예시가 나와 있습니다.

기본 제공 지원이 포함된 텍스트 임베딩 모델

등록된 text-embedding-005 모델 엔드포인트에 대해 임베딩을 생성하려면 다음 문을 실행합니다.

    SELECT
      google_ml.embedding(
        model_id => 'text-embedding-005',
        content => 'AlloyDB is a managed, cloud-hosted SQL database service');

OpenAI에서 등록된 text-embedding-ada-002 모델 엔드포인트에 대한 임베딩을 생성하려면 다음 문을 실행합니다.

    SELECT
      google_ml.embedding(
        model_id => 'text-embedding-ada-002',
        content => 'e-mail spam');

OpenAI에서 등록된 text-embedding-3-small 또는 text-embedding-3-large 모델 엔드포인트에 대한 임베딩을 생성하려면 다음 문을 실행합니다.

  SELECT
    google_ml.embedding(
      model_id => 'text-embedding-3-small',
      content => 'Vector embeddings in AI');