Esta página descreve as funções do Cloud SQL.
Funções de conversão de vetores
A tabela a seguir lista as funções que podem ser usadas para manipular informações
vetoriais em uma instrução SELECT
.
Função | Descrição | |
vector_to_string | Entrada: VECTOR
Saída: STRING |
Converte um argumento em uma string em um formato de vetor legível por humanos.
Entrada:um argumento do tipo Saída:uma string Sintaxe:
|
string_to_vector | Entrada: STRING
Saída: VECTOR |
Converte uma string em um formato vetorial legível. Isso permite que você escreva
os valores que quer representar em um vetor.
Entrada:uma string Sintaxe:
Saída:um valor do tipo vetor. |
Funções de pesquisa
Esta seção descreve as funções de pesquisa do Cloud SQL.
Funções KNN
A tabela a seguir lista as funções que podem ser usadas para calcular a distância do vetor KNN.
Função | Tipo de dado | Descrição |
vector_distance | Entrada: VECTOR
Saída: REAL |
Calcula a distância entre dois vetores.VECTOR Os dois
VECTOR s precisam ter as mesmas dimensões.
Input: obrigatório. Recebe dois valores de vetor. Um terceiro argumento de string opcional indica a medida de distância. O padrão é "l2_squared_distance". Outras opções incluem "cosine_distance" e "dot_product". Saída: a distância entre os dois vetores. Exemplo:
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cosine_distance | Entrada: VECTOR
Saída: REAL |
Algoritmo para calcular o cosseno do ângulo entre dois vetores. Um
valor menor indica maior semelhança entre os vetores.
Entrada: recebe dois valores de vetor. Eles podem ser nomes de colunas ou constantes. Saída: a distância do cosseno entre os dois vetores. Exemplo:
|
dot_product | Entrada: VECTOR
Saída: REAL |
Algoritmo que executa a operação de produto escalar entre dois vetores de entrada
para calcular e gerar um único valor escalar.
Entrada: recebe dois valores de vetor. Eles podem ser nomes de colunas ou constantes. Saída: o produto escalar dos dois vetores. Exemplo:
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l2_squared_distance | Entrada: VECTOR
Saída: REAL |
Algoritmo que adiciona a distância ao quadrado em cada dimensão entre dois
vetores de entrada para medir a distância euclidiana entre eles.
Entrada: recebe dois valores de vetor. Eles podem ser nomes de colunas ou constantes. Saída: a distância L2 ao quadrado entre os dois vetores. Exemplo:
|
Função ANN
A tabela a seguir lista a função que pode ser usada para calcular a distância do vetor.
Função | Tipo de dados | Descrição |
approx_distance | Entrada: VECTOR
Saída: REAL |
Encontra as K linhas mais próximas que atendem à medida de distância usando o
algoritmo selecionado. Essa função consulta os vizinhos mais próximos aproximados
de uma coluna de vetor para um valor constante. O tipo VECTOR das duas colunas de incorporação e a constante VECTOR precisam ter as mesmas dimensões. Em alguns casos, essa função volta a uma pesquisa KNN
(pesquisa exata) em vez de uma pesquisa ANN. É necessário incluir um limite nas consultas que usam essa função.
Sintaxe:
Entradas:
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A seguir
- Leia a visão geral sobre a pesquisa de vetor no Cloud SQL.
- Saiba como ativar e desativar embeddings de vetores na sua instância.
- Saiba como gerar embeddings de vetor.
- Saiba como criar índices de vetor.
- Saiba como realizar pesquisas em embeddings vetoriais.