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モデルエンドポイント管理でベクトルエンベディングを生成する

MySQL | PostgreSQL | SQL Server

このページでは、AI モデルエンドポイントを登録し、モデルエンドポイント管理を使用してベクトルエンベディングを生成する方法について説明します。本番環境で AI モデルを使用するには、ベクトルエンベディングを生成して管理するをご覧ください。

モデルエンドポイントがモデルエンドポイント管理に追加されて登録されると、モデル ID を使用してエンドポイントを参照し、エンベディングを生成できます。

始める前に

次の操作を完了してください。

モデルエンドポイント管理でモデルエンドポイントを登録します。詳細については、モデルエンドポイント管理を使用してリモート AI モデルを登録して呼び出すをご覧ください。
インスタンスが Vertex AI と統合されるように Cloud SQL インスタンスを作成または更新します。詳細については、Vertex AI とデータベースのインテグレーションを有効にするをご覧ください。

mysql.ml_embedding() SQL 関数を使用して、テキストエンベディングモデルタイプで登録済みモデルエンドポイントを呼び出し、エンベディングを生成します。

モデルを呼び出してエンベディングを生成するには、次の SQL クエリを使用します。

SELECT
  mysql.ml_embedding(
    'MODEL_ID',
    'CONTENT');

次のように置き換えます。

このセクションでは、登録済みモデルエンドポイントを使用してエンベディングを生成する例を示します。

Vertex AI エンベディングモデルはデフォルトでサポートされています。登録する必要はありません。登録済みの gemini-embedding-001 モデルエンドポイントのエンベディングを生成するには、次のステートメントを実行します。

    SELECT
      mysql.ml_embedding(
        'gemini-embedding-001',
        'Cloud SQL is a managed, cloud-hosted SQL database service');