使用模型端點管理服務產生向量嵌入

選取文件版本：

本頁面說明如何透過模型端點管理功能，試用註冊 AI 模型端點及叫用預測功能的預先發布版本。如要在正式環境中使用 AI 模型，請參閱「使用 AlloyDB AI 建構生成式 AI 應用程式」和「產生嵌入內容」。

在「模型端點管理」中新增及註冊模型端點後，您可以使用模型 ID 參照這些端點，藉此生成嵌入。

事前準備

請確認您已向模型端點管理服務註冊模型端點。詳情請參閱「使用模型端點管理服務註冊模型端點」。

生成嵌入項目

使用 google_ml.embedding() SQL 函式，透過文字嵌入模型類型呼叫已註冊的模型端點，產生嵌入項目。

如要呼叫模型並生成嵌入，請使用下列 SQL 查詢：

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

更改下列內容：

  • MODEL_ID：註冊模型端點時定義的模型 ID。
  • CONTENT：要翻譯成向量嵌入的文字。

範例

本節列出一些使用已註冊模型端點生成嵌入內容的範例。

內建支援的文字嵌入模型

如要為已註冊的 textembedding-gecko@002 模型端點產生嵌入內容，請執行下列陳述式：

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

如要為 OpenAI 註冊的 text-embedding-ada-002 模型端點產生嵌入內容，請執行下列陳述式：

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

其他文字嵌入模型

如要為 OpenAI 註冊的 text-embedding-3-small 或 text-embedding-3-large 模型端點產生嵌入內容，請執行下列陳述式：

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