Halaman ini menjelaskan fungsi Cloud SQL.
Fungsi konversi vektor
Tabel berikut mencantumkan fungsi yang dapat Anda gunakan untuk memanipulasi informasi
vektor dalam pernyataan SELECT
.
Fungsi | Deskripsi | |
vector_to_string | Input: VECTOR
Output: STRING |
Mengonversi argumen menjadi string dalam format vektor yang dapat dibaca manusia.
Input: satu argumen dari jenis Output: string Sintaksis:
|
string_to_vector | Input: STRING
Output: VECTOR |
Mengonversi string ke format vektor yang dapat dibaca manusia. Hal ini memungkinkan Anda menulis
nilai yang ingin direpresentasikan dalam vektor.
Input: string Sintaksis:
Output: satu nilai dari jenis vektor. |
Fungsi penelusuran
Bagian ini menjelaskan fungsi penelusuran Cloud SQL.
Fungsi KNN
Tabel berikut mencantumkan fungsi yang dapat Anda gunakan untuk menghitung jarak vektor KNN.
Fungsi | Data type | Deskripsi |
vector_distance | Input: VECTOR
Output: REAL |
Menghitung jarak vektor antara dua VECTOR . Kedua
VECTOR harus memiliki dimensi yang sama.
Input: wajib diisi. Mengambil dua nilai vektor, Argumen string ketiga opsional menunjukkan pengukuran jarak. Default-nya adalah `l2_squared_distance. Opsi lainnya mencakup `cosine_distance` dan `dot_product`. Output: jarak antara dua vektor. Contoh:
|
cosine_distance | Input: VECTOR
Output: REAL |
Algoritma untuk menghitung kosinus sudut antara dua vektor. Nilai yang lebih kecil menunjukkan kemiripan yang lebih besar antara vektor.
Input: menggunakan dua nilai vektor. Ini dapat berupa nama kolom atau konstanta. Output: jarak kosinus antara dua vektor. Contoh:
|
dot_product | Input: VECTOR
Output: REAL |
Algoritma yang melakukan operasi perkalian titik antara dua vektor input untuk menghitung dan menghasilkan satu nilai skalar.
Input: menggunakan dua nilai vektor. Ini dapat berupa nama kolom atau konstanta. Output: hasil perkalian titik dari dua vektor. Contoh:
|
l2_squared_distance | Input: VECTOR
Output: REAL |
Algoritma yang menambahkan jarak kuadrat pada setiap dimensi antara dua
vektor input untuk mengukur jarak Euclidean di antara keduanya.
Input: menggunakan dua nilai vektor. Ini dapat berupa nama kolom atau konstanta. Output: jarak kuadrat L2 antara dua vektor. Contoh:
|
Fungsi ANN
Tabel berikut mencantumkan fungsi yang dapat Anda gunakan untuk menghitung jarak vektor.
Fungsi | Jenis Data | Deskripsi |
approx_distance | Input: VECTOR
Output: REAL |
Menemukan baris terdekat K teratas yang memenuhi pengukuran jarak menggunakan algoritma yang dipilih. Fungsi ini membuat kueri tetangga terdekat terdekat
dari kolom vektor ke nilai konstan. Jenis VECTOR dua kolom penyematan dan VECTOR konstan harus memiliki dimensi yang sama. Ada beberapa kasus saat fungsi ini kembali ke penelusuran KNN (penelusuran persis), bukan penelusuran ANN. Anda harus menyertakan batas dengan kueri yang menggunakan fungsi ini.
Sintaksis:
Input:
|
Langkah berikutnya
- Baca ringkasan tentang penelusuran vektor di Cloud SQL.
- Pelajari cara mengaktifkan dan menonaktifkan penyematan vektor di instance Anda.
- Pelajari cara membuat embedding vektor.
- Pelajari cara membuat indeks vektor.
- Pelajari cara melakukan penelusuran pada embedding vektor.