Questa pagina descrive le funzioni Cloud SQL.
Funzioni di conversione di vettori
La tabella seguente elenca le funzioni che puoi utilizzare per manipolare le informazioni sui vettori in un'istruzione SELECT
.
Funzione | Descrizione | |
vector_to_string | Input: VECTOR
Output: STRINGA |
Converte un argomento in una stringa in un formato vettoriale leggibile.
Input: un argomento di tipo Output: una stringa Sintassi:
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string_to_vector | Input: STRINGA
Output: VECTOR |
Converte una stringa in un formato vettoriale leggibile. In questo modo puoi scrivere
i valori che vuoi rappresentare in un vettore.
Input: una stringa Sintassi:
Output: un valore di tipo vettore. |
Funzioni di ricerca
Questa sezione descrive le funzioni di ricerca di Cloud SQL.
Funzioni KNN
La tabella seguente elenca le funzioni che puoi utilizzare per calcolare la distanza vettoriale KNN.
Funzione | Tipo di dati | Descrizione |
vector_distance | Input: VECTOR
Output: REAL |
Calcola la distanza vettoriale tra due VECTOR . I due VECTOR devono avere le stesse dimensioni.
Input: obbligatorio. Prende due valori vettore. Un terzo argomento facoltativo della stringa indica la misura della distanza. Il valore predefinito è `l2_squared_distance. Altre opzioni sono "cosine_distance" e "dot_product". Output: la distanza tra i due vettori. Ad esempio:
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cosine_distance | Input: VECTOR
Output: REAL |
Algoritmo per calcolare il coseno dell'angolo tra due vettori. Un valore minore indica una maggiore somiglianza tra i vettori.
Input: accetta due valori di vettore. Possono essere nomi di colonne o costanti. Output: la distanza di coseno tra i due vettori. Ad esempio:
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dot_product | Input: VECTOR
Output: REAL |
Algoritmo che esegue l'operazione di prodotto scalare tra due vettori di input per calcolare e produrre un singolo valore scalare.
Input: accetta due valori di vettore. Possono essere nomi di colonne o costanti. Output: il prodotto scalare dei due vettori. Ad esempio:
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l2_squared_distance | Input: VECTOR
Output: REAL |
Algoritmo che aggiunge la distanza al quadrato in ogni dimensione tra due vettori di input per misurare la distanza euclidea tra di loro.
Input: accetta due valori di vettore. Possono essere nomi di colonne o costanti. Output: la distanza al quadrato L2 tra i due vettori. Ad esempio:
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Funzione ANN
La tabella seguente elenca la funzione che puoi utilizzare per calcolare la distanza vettoriale.
Funzione | Tipo di dati | Descrizione |
approx_distance | Input: VECTOR
Output: REAL |
Trova le prime K righe più vicine che soddisfano la misura della distanza utilizzando l'algoritmo selezionato. Questa funzione esegue query sui vicini più vicini approssimativi
da una colonna di vettori a un valore costante. Il tipo VECTOR delle due colonne di incorporamento e la costante VECTOR devono avere le stesse dimensioni. In alcuni casi, questa funzione ricorre a una ricerca KNN
(ricerca esatta) anziché a una ricerca ANN. Devi includere un limite con
le query che utilizzano questa funzione.
Sintassi:
Input:
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Passaggi successivi
- Leggi la panoramica sulla ricerca di vettori su Cloud SQL.
- Scopri come attivare e disattivare gli embedding vettoriali nella tua istanza.
- Scopri come generare embedding vettoriali.
- Scopri come creare indici di vettori.
- Scopri come eseguire ricerche sui vector embedding.