获取 Vertex AI 文本嵌入

文本嵌入是文本数据的向量表示法，用于以多种方式查找相似项。每次完成 Google 搜索或在线购物时，您都会与文本嵌入进行互动。创建文本嵌入时，您可以以浮点数数组的形式获取自然文本的向量表示法。也就是说 都会为文本赋予数字表示形式。通过比较两段文本的向量表示法之间的数值距离，应用可以确定文本或文本表示的对象之间的相似度。

借助 Vertex AI 文本嵌入 API，您可以使用生成式 AI 创建文本嵌入。使用 你可以为 Spanner 和 Vertex AI 嵌入模型， textembedding-gecko 模型。

如需详细了解嵌入，请参阅 获取文本嵌入。

目标

在本教程中，您将学习如何：

  • 使用 DDL 语句在 Spanner 架构中注册 Vertex AI textembedding-gecko 模型。
  • 使用 SQL 查询引用已注册的模型，以便根据存储在 Spanner 中的数据生成嵌入。

费用

本教程使用 Google Cloud 的以下收费组件：

  • Spanner
  • Vertex AI

如需详细了解 Spanner 费用，请参阅 Spanner 价格页面。

如需详细了解 Vertex AI 费用，请参阅 Vertex AI 价格页面。

生成和存储文本嵌入

生成嵌入可能需要一些时间，具体取决于您使用的模型。对于对性能更为敏感的工作负载，最佳实践是避免在读写事务中生成嵌入。而是在 Transformer 模型 只读事务。

GoogleSQL

在 Spanner 中注册文本嵌入模型

在 GoogleSQL 中，您必须先注册模型，然后才能通过 ML.PREDICT 函数。如需在一个数据集中注册 textembedding-gecko 模型， Spanner 数据库，执行以下 DDL statement：

CREATE MODEL MODEL_NAME
INPUT(content STRING(MAX))
OUTPUT(
  embeddings
    STRUCT<
      statistics STRUCT<truncated BOOL, token_count FLOAT64>,
      values ARRAY<FLOAT64>>
)
REMOTE OPTIONS (
  endpoint = '//aiplatform.googleapis.com/projects/PROJECT/locations/LOCATION/publishers/google/models/textembedding-gecko$MODEL_VERSION'
);

请替换以下内容：

  • MODEL_NAME：嵌入模型的名称
  • PROJECT：托管 Vertex AI 端点的项目
  • LOCATION：Vertex AI 端点的位置
  • MODEL_VERSION：textembedding-gecko 嵌入模型的版本

Spanner 会自动授予适当的权限。如果没有，请查看模型端点访问控制。

架构发现和验证不适用于生成式 AI 模型。您需要提供匹配的 INPUT 和 OUTPUT 子句 与模型架构相冲突如需查看 Gecko 模型的完整架构，请参阅获取文本嵌入。

生成文本嵌入

要生成嵌入，请将一段文本直接传递给 ML.PREDICT 函数，请使用以下 SQL：

SELECT embeddings.values
FROM ML.PREDICT(
  MODEL MODEL_NAME,
  (SELECT "A product description" as content)
);

如需为表中存储的数据生成嵌入，请使用以下 SQL：

SELECT id, embeddings.values
FROM ML.PREDICT(
  MODEL MODEL_NAME,
  (SELECT id, description as content FROM Products)
);

存储文本嵌入

在只读事务中生成嵌入后，将其存储在 Spanner 中，以便与您的运营数据一起管理。接收者 存储嵌入，使用读写事务。

对于对性能不太敏感的工作负载，您可以在读写事务中使用以下 SQL 生成和插入嵌入：

CREATE TABLE Products(
  id INT64 NOT NULL,
  description STRING(MAX),
  embeddings ARRAY<FLOAT32>,
) PRIMARY KEY(id);

INSERT INTO Products (id, description, embeddings)
SELECT @Id, @Description, embeddings.values
FROM ML.PREDICT(
  MODEL MODEL_NAME,
  (SELECT @Description as content)
);

PostgreSQL

生成文本嵌入

如需生成嵌入，请使用以下 SQL 将一段文本直接传递给 spanner.ML_PREDICT_ROW 函数：

SELECT
  spanner.ML_PREDICT_ROW(
    'projects/PROJECT/locations/LOCATION/publishers/google/models/textembedding-gecko$MODEL_VERSION',
    '{"instances": [{"content": "A product description"}]}'::jsonb
  ) ->'predictions'->0->'embeddings'->'values';

请替换以下内容：

  • PROJECT：托管 Vertex AI 端点的项目
  • LOCATION：Vertex AI 端点的位置
  • MODEL_VERSION：textembedding-gecko 嵌入模型的版本

如需为表中存储的数据生成嵌入，请使用以下 SQL：

SELECT id, 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))))
  ) -> `predictions`->0->`embeddings`->`values``
FROM Products;

请替换以下内容：

  • PROJECT：托管 Vertex AI 端点的项目
  • LOCATION：Vertex AI 端点的位置
  • MODEL_VERSION：textembedding-gecko 嵌入模型的版本

存储文本嵌入

在只读事务中生成嵌入后，将其存储在 Spanner 中，以便与您的运营数据一起管理。接收者 存储嵌入，使用读写事务。

对于对性能不太敏感的工作负载，您可以在读写事务中使用以下 SQL 生成和插入嵌入：

CREATE TABLE Products (
  id INT8 NOT NULL,
  description TEXT,
  embeddings REAL[],
  PRIMARY KEY(id)
);

INSERT INTO Products (id, description, embeddings)
SELECT @Id, @Description, 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', @Description)))
  ) -> 'predictions'->0->'embeddings'->'values'
));

请替换以下内容：

  • PROJECT：托管 Vertex AI 端点的项目
  • LOCATION：Vertex AI 端点的位置
  • MODEL_VERSION：textembedding-gecko 嵌入模型的版本

更新文本嵌入

如需更新嵌入或实时提取数据，请使用 UPDATE（GoogleSQL 和 PostgreSQL）语句。

如需更新上例中的 Products 表，请使用以下 SQL：

GoogleSQL

UPDATE Products
SET
  description = @description,
  embeddings = (SELECT embeddings.values
                  FROM ML.PREDICT(MODEL MODEL_NAME, (SELECT @description as content))
              )
WHERE id = @id;

替换以下内容：

  • MODEL_NAME：嵌入模型的名称

PostgreSQL

UPDATE
  Products
SET
  description = $1,
  embeddings = spanner.FLOAT32_ARRAY(
    spanner.ML_PREDICT_ROW(
      'projects/PROJECT/locations/LOCATION/publishers/google/models/textembedding-gecko$MODEL_VERSION',
      JSONB_BUILD_OBJECT('instances', JSONB_BUILD_ARRAY(JSONB_BUILD_OBJECT('content', $1)))
    ) -> 'predictions'->0->'embeddings'->'values')
WHERE
  id = $2;

请替换以下内容：

  • PROJECT：托管 Vertex AI 端点的项目
  • LOCATION：Vertex AI 端点的位置
  • MODEL_VERSION：textembedding-gecko 嵌入模型的版本

后续步骤