Multimodale Einbettungen generieren und suchen

In dieser Anleitung wird der gesamte Prozess beschrieben, wie Sie multimodale Einbettungen für Bilder und Text erstellen und dann eine Text-zu-Bild-Suche für verschiedene Modalitäten durchführen.

In dieser Anleitung werden die folgenden Aufgaben behandelt:

• Erstellen einer BigQuery-Objekttabelle über Bilddaten in einem Cloud Storage-Bucket.
• Die Bilddaten mit einem Colab Enterprise-Notebook in BigQuery untersuchen
• BigQuery ML-Remote-Modell erstellen, das auf das Vertex AI-multimodalembedding-Basismodell abzielt
• Mit dem Remote-Modell und der Funktion ML.GENERATE_EMBEDDING Einbettungen aus den Bildern in der Objekttabelle generieren.
• Korrigieren Sie alle Fehler bei der Einbettung.
• Optional: Vektorindex erstellen, um die Bild-Embeddings zu indexieren.
• Erstellen einer Text-Embedding für einen bestimmten Suchstring
• Mit der Funktion VECTOR_SEARCH nach Bildeinbettungen suchen, die der Texteinbettung ähneln
• Ergebnisse mit einem Notebook visualisieren

In dieser Anleitung werden die öffentlichen Kunstbilder aus dem The Metropolitan Museum of Art verwendet, die im öffentlichen Cloud Storage gcs-public-data--met-Bucket verfügbar sind.

Erforderliche Berechtigungen

Zum Ausführen dieser Anleitung benötigen Sie die folgenden IAM-Berechtigungen (Identity and Access Management):

• Zum Erstellen einer Verbindung benötigen Sie die Rolle „BigQuery-Verbindungsadministrator“ (roles/bigquery.connectionAdmin).

• Zum Erteilen von Berechtigungen für das Dienstkonto der Verbindung benötigen Sie die folgende resourcemanager.projects.setIamPolicy-Berechtigung:

• Zum Erstellen und Ausführen von Notebooks benötigen Sie folgende IAM-Berechtigungen:

  • resourcemanager.projects.get
  • resourcemanager.projects.list
  • bigquery.config.get
  • bigquery.jobs.create
  • bigquery.readsessions.create
  • bigquery.readsessions.getData
  • bigquery.readsessions.update
  • resourcemanager.projects.get
  • resourcemanager.projects.list
  • dataform.locations.get
  • dataform.locations.list

  • dataform.repositories.create

    Hinweis: Nutzer mit der Berechtigung dataform.repositories.create können Code mit dem Standarddienstkonto von Dataform und allen diesem Dienstkonto gewährten Berechtigungen ausführen. Weitere Informationen finden Sie unter Sicherheitsaspekte für Berechtigungen für Dataform.

  • dataform.repositories.list

  • dataform.collections.create

  • dataform.collections.list

  • aiplatform.notebookRuntimeTemplates.apply

  • aiplatform.notebookRuntimeTemplates.get

  • aiplatform.notebookRuntimeTemplates.list

  • aiplatform.notebookRuntimeTemplates.getIamPolicy

  • aiplatform.notebookRuntimes.assign

  • aiplatform.notebookRuntimes.get

  • aiplatform.notebookRuntimes.list

  • aiplatform.operations.list

  Sie können diese Berechtigungen über die folgenden IAM-Rollen abrufen:

  • BigQuery Read Session-Nutzer (roles/bigquery.readSessionUser)
  • BigQuery Studio User (roles/bigquery.studioUser)

• Die in dieser Anleitung erforderlichen IAM-Berechtigungen für die verbleibenden BigQuery-Vorgänge sind in den folgenden beiden Rollen enthalten:

  • BigQuery-Dateneditor (roles/bigquery.dataEditor), um Modelle, Tabellen und Indexe zu erstellen.
  • BigQuery-Nutzer (roles/bigquery.user), um BigQuery-Jobs auszuführen.

Kosten

In diesem Dokument verwenden Sie die folgenden kostenpflichtigen Komponenten von Google Cloud:

• BigQuery ML: You incur costs for the data that you process in BigQuery.
• Vertex AI: You incur costs for calls to the Vertex AI service that's represented by the remote model.

Mit dem Preisrechner können Sie eine Kostenschätzung für Ihre voraussichtliche Nutzung vornehmen. Neuen Google Cloud-Nutzern steht möglicherweise eine kostenlose Testversion zur Verfügung.

Weitere Informationen zu den Preisen von BigQuery finden Sie unter BigQuery: Preise in der BigQuery-Dokumentation.

Weitere Informationen zu den Preisen für Vertex AI finden Sie auf der Seite Vertex AI: Preise.

Hinweise

1. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

2. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

3. Enable the BigQuery, BigQuery Connection, and Vertex AI APIs.

   Enable the APIs

4. BigQuery Studio aktivieren

Dataset erstellen

Erstellen Sie ein BigQuery-Dataset, um Ihr ML-Modell zu speichern:

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite „BigQuery“ auf.

   Zur Seite „BigQuery“

2. Klicken Sie im Bereich Explorer auf den Namen Ihres Projekts.

3. Klicken Sie auf Aktionen ansehen > Dataset erstellen.

   

4. Führen Sie auf der Seite Dataset erstellen die folgenden Schritte aus:

   • Geben Sie unter Dataset-ID bqml_tutorial ein.

   • Wählen Sie als Standorttyp die Option Mehrere Regionen und dann USA (mehrere Regionen in den USA) aus.

     Die öffentlichen Datasets sind am multiregionalen Standort US gespeichert. Der Einfachheit halber sollten Sie Ihr Dataset am selben Standort speichern.

   • Übernehmen Sie die verbleibenden Standardeinstellungen unverändert und klicken Sie auf Dataset erstellen.

     

Verbindung herstellen

Erstellen Sie eine Cloud-Ressourcenverbindung und rufen Sie die Dienstkonto-ID der Verbindung ab. Erstellen Sie die Verbindung in demselben Standort wie dem des von Ihnen im vorherigen Schritt erstellten Datasets.

Wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

Console

1. Rufen Sie die Seite BigQuery auf.

   BigQuery aufrufen

2. Klicken Sie auf Hinzufügen und dann auf Verbindungen zu externen Datenquellen, um eine Verbindung zu erstellen.

3. Wählen Sie in der Liste Verbindungstyp die Option Vertex AI-Remote-Modelle, Remote-Funktionen und BigLake (Cloud Resource) aus.

4. Geben Sie im Feld Verbindungs-ID einen Namen für die Verbindung ein.

5. Klicken Sie auf Verbindung erstellen.

6. Klicken Sie auf Zur Verbindung.

7. Kopieren Sie im Bereich Verbindungsinformationen die Dienstkonto-ID zur Verwendung in einem späteren Schritt.

bq

1. Erstellen Sie in einer Befehlszeilenumgebung eine Verbindung:

   bq mk --connection --location=REGION --project_id=PROJECT_ID \
       --connection_type=CLOUD_RESOURCE CONNECTION_ID

   Der Parameter --project_id überschreibt das Standardprojekt.

   Ersetzen Sie dabei Folgendes:

   • REGION: Ihre Verbindungsregion
   • PROJECT_ID: Ihre Google Cloud-Projekt-ID
   • CONNECTION_ID: eine ID für Ihre Verbindung

   Wenn Sie eine Verbindungsressource herstellen, erstellt BigQuery ein eindeutiges Systemdienstkonto und ordnet es der Verbindung zu.

   Fehlerbehebung:Wird der folgende Verbindungsfehler angezeigt, aktualisieren Sie das Google Cloud SDK:

   Flags parsing error: flag --connection_type=CLOUD_RESOURCE: value should be one of...
   

2. Rufen Sie die Dienstkonto-ID ab und kopieren Sie sie zur Verwendung in einem späteren Schritt:

   bq show --connection PROJECT_ID.REGION.CONNECTION_ID

   Die Ausgabe sieht in etwa so aus:

   name                          properties
   1234.REGION.CONNECTION_ID     {"serviceAccountId": "[e-mail]"}
   

Terraform

Verwenden Sie die Ressource google_bigquery_connection:

Hinweis: Zum Erstellen von BigQuery-Objekten mit Terraform müssen Sie die Cloud Resource Manager API aktivieren.

Richten Sie zur Authentifizierung bei BigQuery die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für Clientbibliotheken einrichten.

Im folgenden Beispiel wird eine Cloud-Ressourcenverbindung mit dem Namen my_cloud_resource_connection in der Region US erstellt:

# This queries the provider for project information.
data "google_project" "default" {}

# This creates a cloud resource connection in the US region named my_cloud_resource_connection.
# Note: The cloud resource nested object has only one output field - serviceAccountId.
resource "google_bigquery_connection" "default" {
  connection_id = "my_cloud_resource_connection"
  project       = data.google_project.default.project_id
  location      = "US"
  cloud_resource {}
}

Führen Sie die Schritte in den folgenden Abschnitten aus, um Ihre Terraform-Konfiguration auf ein Google Cloud-Projekt anzuwenden.

Cloud Shell vorbereiten

1. Rufen Sie Cloud Shell auf.

2. Legen Sie das Google Cloud-Standardprojekt fest, auf das Sie Ihre Terraform-Konfigurationen anwenden möchten.

   Sie müssen diesen Befehl nur einmal pro Projekt und in jedem beliebigen Verzeichnis ausführen.

   export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID

   Umgebungsvariablen werden überschrieben, wenn Sie in der Terraform-Konfigurationsdatei explizite Werte festlegen.

Verzeichnis vorbereiten

Jede Terraform-Konfigurationsdatei muss ein eigenes Verzeichnis haben (auch als Stammmodul bezeichnet).

1. Erstellen Sie in Cloud Shell ein Verzeichnis und eine neue Datei in diesem Verzeichnis. Der Dateiname muss die Erweiterung .tf haben, z. B. main.tf. In dieser Anleitung wird die Datei als main.tf bezeichnet.

   mkdir DIRECTORY && cd DIRECTORY && touch main.tf

2. Wenn Sie einer Anleitung folgen, können Sie den Beispielcode in jedem Abschnitt oder Schritt kopieren.

   Kopieren Sie den Beispielcode in das neu erstellte main.tf.

   Kopieren Sie optional den Code aus GitHub. Dies wird empfohlen, wenn das Terraform-Snippet Teil einer End-to-End-Lösung ist.

3. Prüfen und ändern Sie die Beispielparameter, die auf Ihre Umgebung angewendet werden sollen.
4. Speichern Sie die Änderungen.
5. Initialisieren Sie Terraform. Dies ist nur einmal für jedes Verzeichnis erforderlich.

   terraform init

   Fügen Sie optional die Option -upgrade ein, um die neueste Google-Anbieterversion zu verwenden:

   terraform init -upgrade

Änderungen anwenden

1. Prüfen Sie die Konfiguration und prüfen Sie, ob die Ressourcen, die Terraform erstellen oder aktualisieren wird, Ihren Erwartungen entsprechen:

   terraform plan

   Korrigieren Sie die Konfiguration nach Bedarf.

2. Wenden Sie die Terraform-Konfiguration an. Führen Sie dazu den folgenden Befehl aus und geben Sie yes an der Eingabeaufforderung ein:

   terraform apply

   Warten Sie, bis Terraform die Meldung „Apply complete“ anzeigt.

3. Öffnen Sie Ihr Google Cloud-Projekt, um die Ergebnisse aufzurufen. Rufen Sie in der Google Cloud Console Ihre Ressourcen in der Benutzeroberfläche auf, um sicherzustellen, dass Terraform sie erstellt oder aktualisiert hat.

Hinweis: Bei Terraform-Beispielen wird in der Regel davon ausgegangen, dass die erforderlichen APIs in Ihrem Google Cloud-Projekt aktiviert sind.

Dem Dienstkonto der Verbindung Berechtigungen gewähren

Weisen Sie dem Dienstkonto der Verbindung die entsprechenden Rollen für den Zugriff auf die Cloud Storage- und Vertex AI-Dienste zu. Sie müssen diese Rollen in demselben Projekt gewähren, das Sie im Abschnitt Vorbereitung erstellt oder ausgewählt haben. Die Zuweisung der Rollen in einem anderen Projekt führt zu dem Fehler [e-mail] does not have the permission to access resource.

So weisen Sie die entsprechenden Rollen zu:

1. Zur Seite IAM & Verwaltung.

   IAM & Verwaltung aufrufen

2. Klicken Sie auf Zugriff gewähren.

3. Geben Sie im Feld Neue Hauptkonten die Dienstkonto-ID ein, die Sie zuvor kopiert haben.

4. Wählen Sie im Feld Rolle auswählen die Option Vertex AI und dann Vertex AI-Nutzer aus.

5. Klicken Sie auf Weitere Rolle hinzufügen.

6. Wählen Sie im Feld Rolle auswählen die Option Cloud Storage und dann Storage-Objekt-Betrachter aus.

7. Klicken Sie auf Speichern.

Objekttabelle erstellen

Erstellen Sie eine Objekttabelle für die Kunstbilder im öffentlichen Cloud Storage-Bucket gcs-public-data--met. Mit der Objekttabelle können Sie die Bilder analysieren, ohne sie aus Cloud Storage zu verschieben.

1. Öffnen Sie in der Google Cloud Console die Seite BigQuery.

   BigQuery aufrufen

2. Führen Sie im Abfrageeditor folgende Abfrage aus:

   CREATE OR REPLACE EXTERNAL TABLE `bqml_tutorial.met_images`
   WITH CONNECTION `LOCATION.CONNECTION_ID`
   OPTIONS
     ( object_metadata = 'SIMPLE',
       uris = ['gs://gcs-public-data--met/*']
     );

   Ersetzen Sie Folgendes:

   • LOCATION: Standort der Verbindung
   • CONNECTION_ID ist die ID Ihrer BigQuery-Verbindung.

     Wenn Sie sich Verbindungsdetails in der Google Cloud Console ansehen, ist dies der Wert im letzten Abschnitt der voll qualifizierten Verbindungs-ID, der unter Verbindungs-ID angezeigt wird, z. B. projects/myproject/locations/connection_location/connections/myconnection.

Bilddaten analysieren

Erstellen Sie ein Colab Enterprise-Notebook in BigQuery, um die Bilddaten zu untersuchen.

1. Öffnen Sie in der Google Cloud Console die Seite BigQuery.

   BigQuery aufrufen

2. Erstellen Sie ein Notebook mit dem BigQuery-Editor.

3. Verbinden Sie das Notebook mit der Standardlaufzeit.

4. Richten Sie das Notebook ein:

   1. Fügen Sie dem Notebook eine Codezelle hinzu.

   2. Kopieren Sie den folgenden Code und fügen Sie ihn in die Codezelle ein:

      #@title Set up credentials
      
      from google.colab import auth
      auth.authenticate_user()
      print('Authenticated')
      
      PROJECT_ID='PROJECT_ID'
      from google.cloud import bigquery
      client = bigquery.Client(PROJECT_ID)
      

      Ersetzen Sie PROJECT_ID durch den Namen des Projekts, das Sie für diese Anleitung verwenden.

   3. Führen Sie die Codezelle aus.

5. Tabellenanzeige aktivieren:

   1. Fügen Sie dem Notebook eine Codezelle hinzu.

   2. Kopieren Sie den folgenden Code und fügen Sie ihn in die Codezelle ein:

      #@title Enable data table display
      %load_ext google.colab.data_table
      

   3. Führen Sie die Codezelle aus.

6. Erstellen Sie eine Funktion zum Anzeigen der Bilder:

   1. Fügen Sie dem Notebook eine Codezelle hinzu.

   2. Kopieren Sie den folgenden Code und fügen Sie ihn in die Codezelle ein:

      #@title Util function to display images
      import io
      from PIL import Image
      import matplotlib.pyplot as plt
      import tensorflow as tf
      
      def printImages(results):
       image_results_list = list(results)
       amt_of_images = len(image_results_list)
      
       fig, axes = plt.subplots(nrows=amt_of_images, ncols=2, figsize=(20, 20))
       fig.tight_layout()
       fig.subplots_adjust(hspace=0.5)
       for i in range(amt_of_images):
         gcs_uri = image_results_list[i][0]
         text = image_results_list[i][1]
         f = tf.io.gfile.GFile(gcs_uri, 'rb')
         stream = io.BytesIO(f.read())
         img = Image.open(stream)
         axes[i, 0].axis('off')
         axes[i, 0].imshow(img)
         axes[i, 1].axis('off')
         axes[i, 1].text(0, 0, text, fontsize=10)
       plt.show()
      

   3. Führen Sie die Codezelle aus.

7. Bilder anzeigen:

   1. Fügen Sie dem Notebook eine Codezelle hinzu.

   2. Kopieren Sie den folgenden Code und fügen Sie ihn in die Codezelle ein:

      #@title Display Met images
      
      inspect_obj_table_query = """
      SELECT uri, content_type
      FROM bqml_tutorial.met_images
      WHERE content_type = 'image/jpeg'
      Order by uri
      LIMIT 10;
      """
      printImages(client.query(inspect_obj_table_query))
      

   3. Führen Sie die Codezelle aus.

      Die Antwort sollte in etwa so aussehen:

      

8. Speichern Sie das Notebook als met-image-analysis.

Remote-Modell erstellen

Erstellen Sie ein Remote-Modell, das ein gehostetes Vertex AI-Modell für multimodale Einbettungen darstellt:

1. Öffnen Sie in der Google Cloud Console die Seite BigQuery.

   BigQuery aufrufen

2. Führen Sie im Abfrageeditor folgende Abfrage aus:

   CREATE OR REPLACE MODEL `bqml_tutorial.multimodal_embedding_model`
     REMOTE WITH CONNECTION `LOCATION.CONNECTION_ID`
     OPTIONS (ENDPOINT = 'multimodalembedding@001');

   Ersetzen Sie Folgendes:

   • LOCATION: Standort der Verbindung
   • CONNECTION_ID ist die ID Ihrer BigQuery-Verbindung.

     Wenn Sie sich Verbindungsdetails in der Google Cloud Console ansehen, ist dies der Wert im letzten Abschnitt der voll qualifizierten Verbindungs-ID, der unter Verbindungs-ID angezeigt wird, z. B. projects/myproject/locations/connection_location/connections/myconnection.

   Die Abfrage dauert mehrere Sekunden. Anschließend wird das Modell multimodal_embedding_model im bqml_tutorial-Dataset des Bereichs Explorer angezeigt. Da die Abfrage eine CREATE MODEL-Anweisung zum Erstellen eines Modells verwendet, gibt es keine Abfrageergebnisse.

Bildeinbettungen generieren

Generieren Sie mit der Funktion ML.GENERATE_EMBEDDING Einbettungen aus den Bildern in der Objekttabelle. Schreiben Sie sie in einem folgenden Schritt dann zur Verwendung in eine Tabelle. Die Generierung der Einbettung ist ein teurer Vorgang. Daher verwendet die Abfrage eine Unterabfrage, einschließlich der LIMIT-Klausel, um die Generierung der Einbettung auf 10.000 Bilder zu beschränken, anstatt das vollständige Dataset von 601.294 Bildern einzubetten. Dies trägt auch dazu bei, die Anzahl der Bilder unter dem Limit von 25.000 für die ML.GENERATE_EMBEDDING-Funktion zu halten. Diese Abfrage dauert ca. 40 Minuten.

1. Öffnen Sie in der Google Cloud Console die Seite BigQuery.

   BigQuery aufrufen

2. Führen Sie im Abfrageeditor folgende Abfrage aus:

   CREATE OR REPLACE TABLE `bqml_tutorial.met_image_embeddings`
   AS
   SELECT *
   FROM
     ML.GENERATE_EMBEDDING(
       MODEL `bqml_tutorial.multimodal_embedding_model`,
       (SELECT * FROM `bqml_tutorial.met_images` WHERE content_type = 'image/jpeg' LIMIT 10000))

Korrigieren Sie alle Fehler bei der Einbettung.

Prüfe, ob Fehler bei der Einbettung aufgetreten sind, und behebe sie gegebenenfalls. Die Generierung von Einbettungen kann aufgrund von Kontingenten für generative KI in Vertex AI oder der Nichtverfügbarkeit von Diensten fehlschlagen.

Die Funktion ML.GENERATE_EMBEDDING gibt Fehlerdetails in der Spalte ml_generate_embedding_status zurück. Diese Spalte ist leer, wenn die Generierung der Einbettung erfolgreich war. Andernfalls enthält sie eine Fehlermeldung.

1. Öffnen Sie in der Google Cloud Console die Seite BigQuery.

   BigQuery aufrufen

2. Führen Sie im Abfrageeditor die folgende Abfrage aus, um zu sehen, ob Fehler bei der Embedding-Generierung aufgetreten sind:

   SELECT DISTINCT(ml_generate_embedding_status),
     COUNT(uri) AS num_rows
   FROM bqml_tutorial.met_image_embeddings
   GROUP BY 1;

3. Wenn Zeilen mit Fehlern zurückgegeben werden, lösche alle Zeilen, bei denen die Generierung des Embeds fehlgeschlagen ist:

   DELETE FROM `bqml_tutorial.met_image_embeddings`
   WHERE ml_generate_embedding_status = 'A retryable error occurred: RESOURCE_EXHAUSTED error from remote service/endpoint.';

Vektorindex erstellen

Optional können Sie die Anweisung CREATE VECTOR INDEX verwenden, um den Vektorindex met_images_index für die Spalte ml_generate_embedding_result der Tabelle met_images_embeddings zu erstellen. Mit einem Vektorindex können Sie eine Vektorsuche schneller ausführen. Der Nachteil ist, dass die Trefferquote reduziert wird und Sie so ungefähre Ergebnisse erhalten.

1. Öffnen Sie in der Google Cloud Console die Seite BigQuery.

   BigQuery aufrufen

2. Führen Sie im Abfrageeditor folgende Abfrage aus:

   CREATE OR REPLACE
     VECTOR INDEX `met_images_index`
   ON
     bqml_tutorial.met_image_embeddings(ml_generate_embedding_result)
     OPTIONS (
       index_type = 'IVF',
       distance_type = 'COSINE');

3. Der Vektorindex wird asynchron erstellt. Um zu prüfen, ob der Vektorindex erstellt wurde, fragen Sie die Ansicht INFORMATION_SCHEMA.VECTOR_INDEXES ab und bestätigen, dass der Wert coverage_percentage größer als 0 ist und der Wert last_refresh_time nicht NULL ist:

   SELECT table_name, index_name, index_status,
     coverage_percentage, last_refresh_time, disable_reason
   FROM bqml_tutorial.INFORMATION_SCHEMA.VECTOR_INDEXES
   WHERE index_name = 'met_images_index';

Einbettung für den Suchtext generieren

Wenn Sie nach Bildern suchen möchten, die einem bestimmten Suchstring entsprechen, müssen Sie zuerst eine Texteinbettung für diesen String erstellen. Verwenden Sie dasselbe Remote-Modell, um die Texteinbettung zu erstellen, mit der Sie die Bildeinbettungen erstellt haben, und schreiben Sie die Texteinbettung dann in eine Tabelle, um sie in einem folgenden Schritt zu verwenden. Der Suchstring lautet pictures of white or cream colored dress from victorian era.

1. Öffnen Sie in der Google Cloud Console die Seite BigQuery.

   BigQuery aufrufen

2. Führen Sie im Abfrageeditor folgende Abfrage aus:

   CREATE OR REPLACE TABLE `bqml_tutorial.search_embedding`
   AS
   SELECT * FROM ML.GENERATE_EMBEDDING(
     MODEL `bqml_tutorial.multimodal_embedding_model`,
     (
       SELECT 'pictures of white or cream colored dress from victorian era' AS content
     )
   );

Text-zu-Bild-Suche für verschiedene Modalitäten durchführen

Verwenden Sie die VECTOR_SEARCH-Funktion, um nach Bildern zu suchen, die am besten dem durch die Texteinbettung repräsentierten Suchstring entsprechen, und diese dann zur Verwendung in einem folgenden Schritt in eine Tabelle zu schreiben.

1. Öffnen Sie in der Google Cloud Console die Seite BigQuery.

   BigQuery aufrufen

2. Führen Sie im Abfrageeditor folgende Abfrage aus:

   CREATE OR REPLACE TABLE `bqml_tutorial.vector_search_results` AS
   SELECT base.uri AS gcs_uri, distance
   FROM
     VECTOR_SEARCH(
       TABLE `bqml_tutorial.met_image_embeddings`,
       'ml_generate_embedding_result',
       TABLE `bqml_tutorial.search_embedding`,
       'ml_generate_embedding_result',
       top_k => 3);

Vektorsuchergebnisse visualisieren

Mit einem Notebook die Ergebnisse der Vektorsuche visualisieren

1. Öffnen Sie in der Google Cloud Console die Seite BigQuery.

   BigQuery aufrufen

2. Öffnen Sie das zuvor erstellte Notebook met-image-analysis.

3. Vektorsuchergebnisse visualisieren:

   1. Fügen Sie dem Notebook eine Codezelle hinzu.

   2. Kopieren Sie den folgenden Code und fügen Sie ihn in die Codezelle ein:

      query = """
        SELECT * FROM `bqml_tutorial.vector_search_results`
        ORDER BY distance;
      """
      
      printImages(client.query(query))
      

   3. Führen Sie die Codezelle aus.

      Die Antwort sollte in etwa so aussehen:

      

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• Alle Inhalte des Projekts werden gelöscht. Wenn Sie für die Aufgaben in diesem Dokument ein bereits bestehendes Projekt verwendet haben und dieses löschen, werden auch alle anderen im Rahmen des Projekts erstellten Daten gelöscht.
• Benutzerdefinierte Projekt-IDs gehen verloren. Beim Erstellen dieses Projekts haben Sie möglicherweise eine benutzerdefinierte Projekt-ID erstellt, die Sie weiterhin verwenden möchten. Damit die URLs, die die Projekt-ID nutzen, z. B. eine appspot.com-URL, erhalten bleiben, sollten Sie ausgewählte Ressourcen innerhalb des Projekts löschen, statt das gesamte Projekt.

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1. In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.

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3. In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.