Genera embedding di vettori con la gestione degli endpoint del modello

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Questa pagina descrive un'anteprima che ti consente di sperimentare la registrazione di un endpoint del modello di AI e l'invocazione di previsioni con la gestione degli endpoint del modello. Per utilizzare i modelli di AI negli ambienti di produzione, consulta Crea applicazioni di AI generativa utilizzando AlloyDB AI e Utilizza i vector embedding.

Dopo aver aggiunto e registrato gli endpoint del modello nella gestione degli endpoint del modello, puoi farvi riferimento utilizzando l'ID modello per generare incorporamenti.

Prima di iniziare

Assicurati di aver registrato l'endpoint del modello con la gestione degli endpoint del modello. Per maggiori informazioni, vedi Registra un endpoint del modello con la gestione degli endpoint del modello

Genera embedding

Utilizza la funzione SQL google_ml.embedding() per chiamare l'endpoint del modello registrato con il tipo di modello di text embedding per generare embedding.

Per chiamare il modello e generare gli embedding, utilizza la seguente query SQL:

SELECT
  google_ml.embedding(
    model_id => 'MODEL_ID',
    content => 'CONTENT');

Sostituisci quanto segue:

  • MODEL_ID: l'ID modello che hai definito durante la registrazione dell'endpoint del modello.
  • CONTENT: il testo da tradurre in un vector embedding.

Esempi

In questa sezione sono elencati alcuni esempi per la generazione di embedding utilizzando l'endpoint del modello registrato.

Modelli di text embedding con supporto integrato

Per generare embedding per un endpoint del modello textembedding-gecko@002 registrato, esegui la seguente istruzione:

    SELECT
      google_ml.embedding(
        model_id => 'textembedding-gecko@002',
        content => 'AlloyDB is a managed, cloud-hosted SQL database service');

Per generare embedding per un endpoint del modello text-embedding-ada-002 registrato di OpenAI, esegui la seguente istruzione:

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

Altri modelli di text embedding

Per generare embedding per gli endpoint dei modelli text-embedding-3-small o text-embedding-3-large registrati di OpenAI, esegui la seguente istruzione:

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