Genera incorporaciones de vectores para datos textuales de forma masiva con DML particionado

En este documento, se explica cómo generar y reabastecer incorporaciones de vectores de forma masiva para datos textuales (STRING o JSON) que se almacenan en Spanner con SQL y el modelo textembedding-gecko de Vertex AI.

Requisitos previos

Debes tener una tabla en tu base de datos de Spanner que contenga datos textuales (STRING o JSON). Para obtener más información sobre la importación de datos, consulta la descripción general de importación y exportación de Spanner.

Ejemplo de caso de uso

Supongamos que tienes una tabla en Spanner con el siguiente esquema. Esta tabla contiene millones de registros.

GoogleSQL 

CREATE TABLE Products (
  product_id INT64 NOT NULL,
  name STRING(MAX),
  description STRING(MAX)
) PRIMARY KEY(product_id);

PostgreSQL 

CREATE TABLE Products (
  product_id INT8 NOT NULL,
  name TEXT,
  description TEXT,
  PRIMARY KEY(product_id)
);

Tu objetivo es generar incorporaciones vectoriales para la columna description de esta para encontrar artículos similares y recomendarles a los clientes que mejoren sus compras tu experiencia con la búsqueda de vectores.

Registra un modelo de incorporación

GoogleSQL

Registra un modelo de incorporación con Vertex AI Extremo textembedding-gecko en la base de datos de Spanner:

CREATE MODEL MODEL_NAME
INPUT(
  content STRING(MAX)
)
OUTPUT(
  embeddings STRUCT<values ARRAY<FLOAT32>>
)
REMOTE OPTIONS(
    endpoint = '//aiplatform.googleapis.com/projects/PROJECT/locations/LOCATION/publishers/google/models/textembedding-gecko$MODEL_VERSION',
  default_batch_size = 5
)

Reemplaza lo siguiente:

  • MODEL_NAME: Es el nombre del modelo de incorporación.
  • PROJECT: Es el proyecto que aloja el extremo de Vertex AI.
  • LOCATION: Es la ubicación del extremo de Vertex AI.
  • MODEL_VERSION: Es la versión del modelo de incorporación de textembedding-gecko.

PostgreSQL

En el dialecto PostgreSQL, no es necesario registrar el modelo. Pasas el nombre del extremo directamente a la llamada a la función spanner.ML_PREDICT_ROW.

Para conocer las prácticas recomendadas, ten en cuenta lo siguiente:

  • Si quieres mantener el aislamiento de las cuotas, usa un extremo en un proyecto diferente para generar y reabastecer incorporaciones que el extremo de producción. Reserva el extremo de producción para publicar el tráfico de producción.
  • Asegúrate de que el extremo del modelo admita el valor de default_batch_size. Puedes anular el default_batch_size con la sugerencia de consulta @{remote_udf_max_rows_per_rpc=NEW_NUMBER}. Para obtener información sobre el límite de default_batch_size para cada región, consulta Obtén incorporaciones de texto para un fragmento de texto.
  • Define el extremo con una versión de modelo específica (p. ej., @003) en lugar de @latest. Esto se debe a que los vectores de incorporación generados para la misma pieza del texto puede variar según la versión del modelo que uses; cuál por lo que debes evitar el uso de diferentes versiones del modelo para generar incorporaciones en el mismo conjunto de datos. Además, actualizar la versión del modelo en la sentencia de definición del modelo no actualiza las incorporaciones que ya se generaron con este modelo. Una forma de administrar la versión del modelo para las incorporaciones es crear una columna adicional en la tabla que almacena la versión del modelo.
  • Los modelos textembedding-gecko ajustados de forma personalizada no son compatibles con las funciones ML.PREDICT de GoogleSQL y spanner.ML_PREDICT_ROW de PostgreSQL.

Prueba la integración de extremo a extremo del modelo de incorporaciones

Puedes ejecutar una consulta para probar que el modelo de incorporación se configuró correctamente y que se recuperan las incorporaciones. Por ejemplo, ejecuta la siguiente consulta:

GoogleSQL 

SELECT embeddings.values
FROM SAFE.ML.PREDICT(
  MODEL MODEL_NAME,
  (SELECT description AS content FROM products LIMIT 10)
);

Reemplaza lo siguiente:

  • MODEL_NAME: Es el nombre del modelo de incorporación.

PostgreSQL 

SELECT spanner.ML_PREDICT_ROW(
    'projects/PROJECT/locations/LOCATION/publishers/google/models/textembedding-gecko$MODEL_VERSION',
    JSONB_BUILD_OBJECT('instances', JSONB_BUILD_ARRAY(JSONB_BUILD_OBJECT('content', description))))
FROM Products
LIMIT 10;

Reemplaza lo siguiente:

  • PROJECT: Es el proyecto que aloja el extremo de Vertex AI.
  • LOCATION: Es la ubicación del extremo de Vertex AI.
  • MODEL_VERSION: Es la versión del modelo de incorporación textembedding-gecko.

Actualiza la tabla de origen para incluir columnas adicionales en las que se almacenarán las incorporaciones

A continuación, actualiza el esquema de la tabla de origen para incluir una columna adicional del tipo de datos ARRAY<FLOAT32> para almacenar las incorporaciones generadas:

GoogleSQL 

ALTER TABLE TABLE_NAME
ADD COLUMN EMBEDDING_COLUMN_NAME ARRAY<FLOAT32>;

Reemplaza lo siguiente:

  • TABLE_NAME: Es el nombre de la tabla de origen.
  • EMBEDDING_COLUMN_NAME: El nombre de la columna en la que deseas agregar las incorporaciones generadas

PostgreSQL 

ALTER TABLE TABLE_NAME
ADD COLUMN EMBEDDING_COLUMN_NAME real[];

Reemplaza lo siguiente:

  • TABLE_NAME: Es el nombre de la tabla de origen.
  • EMBEDDING_COLUMN_NAME: Es el nombre de la columna a la que deseas agregar las incorporaciones generadas.

Por ejemplo, con el ejemplo de la tabla products, ejecuta lo siguiente:

GoogleSQL 

ALTER TABLE Products
ADD COLUMN desc_embed ARRAY<FLOAT32>;

PostgreSQL 

ALTER TABLE Products
ADD COLUMN desc_embed real[];

Puedes agregar otra columna para administrar la versión del modelo de incorporación.

GoogleSQL 

ALTER TABLE Products
ADD COLUMN desc_embed_model_version INT64;

PostgreSQL 

ALTER TABLE Products
ADD COLUMN desc_embed_model_version INT8;

Aumenta la cuota de Vertex AI

Es posible que debas aumentar la cuota de la API de Vertex AI para textembedding-gecko en la región en la que se usa el modelo. Para solicitar un aumento, consulta los Aumentos de cuota de Vertex AI.

Para obtener más información, consulta Cuotas y límites de Vertex AI.

Reabastecimiento de incorporaciones

Por último, ejecuta la siguiente sentencia UPDATE con DML particionado para generar incorporaciones para la columna de datos textuales y almacenarlas en tu base de datos. Puedes almacenar la versión del modelo junto con las incorporaciones. Te recomendamos que ejecutes esta consulta durante un período de poco tráfico en tu base de datos.

GoogleSQL 

UPDATE TABLE_NAME
SET 
  TABLE_NAME.EMBEDDING_COLUMN_NAME = (
    SELECT embeddings.values
    FROM SAFE.ML.PREDICT(
      MODEL MODEL_NAME,
      (SELECT TABLE_NAME.DATA_COLUMN_NAME AS content)
    ) @{remote_udf_max_rows_per_rpc=MAX_ROWS}
  ),
  TABLE_NAME.EMBEDDING_VERSION_COLUMN = MODEL_VERSION
WHERE FILTER_CONDITION;

Reemplaza lo siguiente:

  • TABLE_NAME: Es el nombre de la tabla con los datos textuales.
  • EMBEDDING_COLUMN_NAME: El nombre de la columna en la que deseas agregar las incorporaciones generadas
  • DATA_COLUMN_NAME: Es el nombre de la columna con los datos textuales.
  • MODEL_NAME: Es el nombre del modelo de incorporación.
  • MAX_ROWS: Es la cantidad máxima de filas por RPC.
  • EMBEDDING_VERSION_COLUMN: Es la columna que administra la versión del modelo de incorporación de textembedding-gecko que se usa para reabastecer tus incorporaciones.
  • MODEL_VERSION: Es la versión del modelo de incorporación de textembedding-gecko.
  • FILTER_CONDITION: Es una condición de filtro particionable que deseas aplicar.

Usar SAFE.ML.PREDICT muestra NULL para las solicitudes fallidas. También puedes usar SAFE.ML.PREDICT en combinación con un WHERE embedding_column IS NULL filtro para volver a ejecutar tu consulta sin calcular las incorporaciones de los campos ya procesados.

PostgreSQL 

UPDATE TABLE_NAME
SET 
  EMBEDDING_COLUMN_NAME = spanner.FLOAT32_ARRAY(spanner.ML_PREDICT_ROW(
    'projects/PROJECT/locations/LOCATION/publishers/google/models/textembedding-gecko$MODEL_VERSION', 
    JSONB_BUILD_OBJECT('instances', JSONB_BUILD_ARRAY(JSONB_BUILD_OBJECT('content', DATA_COLUMN_NAME)))
  ) /*@ remote_udf_max_rows_per_rpc=MAX_ROWS */ ->'predictions'->0->'embeddings'->'values'),
  EMBEDDING_VERSION_COLUMN = MODEL_VERSION
WHERE FILTER_CONDITION;

Reemplaza lo siguiente:

  • TABLE_NAME: Es el nombre de la tabla con los datos textuales.
  • EMBEDDING_COLUMN_NAME: El nombre de la columna en la que deseas agregar las incorporaciones generadas
  • DATA_COLUMN_NAME: Es el nombre de la columna con los datos textuales.
  • PROJECT: Es el proyecto que aloja el extremo de Vertex AI.
  • LOCATION: Es la ubicación del extremo de Vertex AI.
  • MODEL_VERSION: Es la versión del modelo de incorporación textembedding-gecko.
  • MAX_ROWS: La cantidad máxima de filas por RPC
  • EMBEDDING_VERSION_COLUMN: Es la columna que administra la versión del modelo de incorporación textembedding-gecko que se usa para reabastecer tus incorporaciones.
  • FILTER_CONDITION: Es una condición de filtro particionable que deseas aplicar.

Ejemplo de una consulta de reabastecimiento para la tabla products:

GoogleSQL 

UPDATE products
SET
  products.desc_embed = (
    SELECT embeddings.values
    FROM SAFE.ML.PREDICT(
      MODEL gecko_model,
      (SELECT products.description AS content)
    ) @{remote_udf_max_rows_per_rpc=200}
  ),
  products.desc_embed_model_version = 3
WHERE products.desc_embed IS NULL;

PostgreSQL 

UPDATE products
SET
  desc_embed = spanner.FLOAT32_ARRAY(spanner.ML_PREDICT_ROW(
    'projects/PROJECT/locations/LOCATION/publishers/google/models/textembedding-gecko@003', 
    JSONB_BUILD_OBJECT('instances', JSONB_BUILD_ARRAY(JSONB_BUILD_OBJECT('content', description)))
  ) /*@ remote_udf_max_rows_per_rpc=200 */ ->'predictions'->0->'embeddings'->'values'),
  desc_embed_model_version = 3
WHERE desc_embed IS NULL;

Para conocer las prácticas recomendadas, ten en cuenta lo siguiente:

  • El tiempo de espera de gRPC predeterminado para la API de Spanner es de una hora. Según la cantidad de incorporaciones que reabastezcas, es posible que debas aumenta este tiempo de espera para asegurarte de que el DML particionado UPDATE tenga tiempo suficiente para completarla. Para obtener más información, consulta Configura tiempos de espera y reintentos personalizados.

Rendimiento y otras consideraciones

Ten en cuenta lo siguiente para optimizar el rendimiento cuando reabasteces las incorporaciones de datos no estructurados.

Cantidad de nodos

El DML particionado ejecuta la sentencia DML determinada en diferentes particiones en paralelo. En el caso de las instancias con una gran cantidad de nodos, es posible que observes errores de cuota durante la ejecución de la DML particionada. Si las solicitudes de la API de Vertex AI se regulan debido a los límites de cuota de la API de Vertex AI, Spanner vuelve a intentar estas fallas en el modo de transacción de DML particionada por un máximo de 20 veces. Si observas una tasa alta de errores de cuota en Vertex AI, aumenta la cuota de Vertex AI. También puedes ajustar el paralelismo con la sugerencia a nivel de la sentencia @{pdml_max_parallelism=DESIRED_NUMBER} mientras usas Google SQL. En el siguiente ejemplo, se establece el paralelismo en “5”:

GoogleSQL 

@{pdml_max_parallelism=5} UPDATE products
SET products.desc_embed =(
  SELECT embeddings.values
  FROM SAFE.ML.PREDICT(MODEL gecko_model, (
        SELECT products.value AS CONTENT
        )
  )
      @{remote_udf_max_rows_per_rpc=200}
),
products.desc_embed_model_version = 003
WHERE products.desc_embed IS NULL;

Tamaño del texto en la columna de datos

El modelo de incorporación de Vertex AI tiene límites en la cantidad máxima de tokens para cada entrada de texto. Las diferentes versiones de modelos tienen diferentes límites de tokens. Cada solicitud de Vertex AI puede tener varios textos de entrada campos, pero hay un límite en la cantidad máxima de tokens presente en una sola solicitud. En el caso de las bases de datos de GoogleSQL, si encuentras un error INVALID_ARGUMENT con el mensaje "La solicitud es demasiado grande", intenta reducir el tamaño del lote para evitar el error. Para ello, puedes configurar default_batch_size o usar la sugerencia de consulta @{remote_udf_max_outstanding_rpcs} cuando registres el modelo.

Cantidad de solicitudes a la API enviadas a Vertex AI

Puedes usar la sugerencia de consulta @{remote_udf_max_outstanding_rpcs} para aumentar o disminuir la cantidad de solicitudes que se envían a Vertex AI desde Spanner. Ten en cuenta que aumentar este límite puede aumentar el uso de CPU y memoria de la instancia de Spanner. Para GoogleSQL bases de datos, usar esta sugerencia de consulta anula los default_batch_size configurados para tu modelo.

Supervisa el progreso del reabastecimiento

Puedes supervisar la cantidad de solicitudes, latencia y bytes de red enviados a Vertex AI desde Spanner con el panel de estadísticas del sistema.

¿Qué sigue?