Genera e gestisci gli embedding vettoriali

Questa pagina descrive come generare e archiviare i vector embedding in base a un modello.

Per ulteriori informazioni, consulta Creare applicazioni di AI generativa utilizzando Cloud SQL.

Cloud SQL ti consente di utilizzare un modello di embedding ospitato da Vertex AI per tradurre una stringa di testo in un embedding, ovvero la rappresentazione del modello del significato semantico del testo dato come vettore numerico.

Cloud SQL implementa gli incorporamenti come array di valori real. Puoi utilizzare gli incorporamenti generati come input per le funzioni di estensione di pgvector.

Prima di iniziare

Alcuni requisiti variano a seconda che tu voglia utilizzare Cloud SQL per generare incorporamenti o che tu debba solo lavorare con incorporamenti archiviati nel tuo database da un'altra origine.

Limitazioni regionali

Per generare embedding Vertex AI con Cloud SQL, la tua istanza deve trovarsi in una regione in cui sono supportati i modelli di base di AI generativa. I modelli Vertex AI che Cloud SQL può utilizzare per gli embedding, text-embedding e textembedding-gecko, si trovano in quella regione.

Estensioni del database richieste

Per lavorare con gli incorporamenti, installa l'estensione google_ml_integration sull'istanza Cloud SQL. Per i modelli Vertex AI, installa la versione 1.2 o successive. Per i modelli personalizzati o di terze parti, installa la versione 1.4.2 o successive.

Se vuoi archiviare questi embedding e utilizzare funzioni e operatori vettoriali con gli embedding, devi anche installare l'estensione pgvector.

Cloud SQL dispone di entrambe le estensioni. Puoi installarli su qualsiasi database dell'istanza. Per maggiori informazioni, vedi Configurare le estensioni PostgreSQL.

Configurare l'accesso al modello

Prima di poter generare incorporamenti da un'istanza Cloud SQL, devi configurare Cloud SQL in modo che funzioni con un modello di incorporamento di testo.

Per lavorare con il modello basato sul cloud text-embedding o textembedding-gecko, devi integrare Cloud SQL con Vertex AI.

Concedere agli utenti del database l'accesso per generare incorporamenti

Concedi l'autorizzazione agli utenti del database per utilizzare la funzione embedding per eseguire le previsioni:

  1. Connetti un client psql all'istanza primaria, come descritto in Connessione tramite un client psql.

  2. Al prompt dei comandi psql, connettiti al database e concedi le autorizzazioni:

    \c DB_NAME

GRANT EXECUTE ON FUNCTION embedding TO USER_NAME;

    Sostituisci quanto segue:

    • DB_NAME: il nome del database per cui stai concedendo le autorizzazioni

    • USER_NAME: il nome dell'utente a cui stai concedendo le autorizzazioni

Generare incorporamenti

Cloud SQL fornisce una funzione che consente di tradurre il testo in un incorporamento vettoriale. Puoi quindi archiviare l'embedding nel database come dati vettoriali e, facoltativamente, utilizzare le funzioni pgvector per eseguire query.

Generare un incorporamento

Per generare un embedding utilizzando Cloud SQL, utilizza la funzione embedding fornita dall'estensione google_ml_integration:

SELECT embedding( 'MODEL_IDVERSION_TAG', 'TEXT');

Effettua le seguenti sostituzioni:

  • MODEL_ID: l'ID del modello da interrogare.

    Se utilizzi Vertex AI Model Garden, specifica text-embedding-004 o
    text-multilingual-embedding-002. Questi sono i modelli basati su cloud che Cloud SQL può utilizzare per gli incorporamenti di testo. Per maggiori informazioni, consulta Incorporamenti di testo.

  • VERSION_TAG (facoltativo): il tag della versione del modello da interrogare. Per le versioni di textembedding-gecko precedenti a text-embedding-004 o text-multilingual-embedding-002, anteponi al tag @.

    Se utilizzi uno dei modelli textembedding-gecko con Vertex AI, specifica uno dei tag di versione elencati in Versioni del modello.

  • TEXT: il testo da tradurre in un embedding vettoriale.

L'esempio seguente utilizza il modello text-embedding-004 per generare un incorporamento basato su una stringa letterale fornita:

SELECT embedding( 'text-embedding-004', 'Cloud SQL is a managed, cloud-hosted SQL database service.');

Memorizzare un incorporamento generato

Il valore restituito della funzione embedding() è un array di valori real. Per memorizzare questo valore in una tabella, aggiungi una colonna real[]:

ALTER TABLE TABLE ADD COLUMN EMBEDDING_COLUMN real[DIMENSIONS];

Effettua le seguenti sostituzioni:

  • TABLE: il nome della tabella

  • EMBEDDING_COLUMN: il nome della nuova colonna di incorporamento

  • DIMENSIONS: il numero di dimensioni supportate dal modello.

    Se utilizzi uno dei modelli text-embedding o textembedding-gecko con Vertex AI, specifica 768.

Se hai installato l'estensione pgvector, puoi memorizzare gli incorporamenti come valori vector:

ALTER TABLE TABLE ADD COLUMN EMBEDDING_COLUMN vector(DIMENSIONS);

Dopo aver creato una colonna per archiviare gli incorporamenti, puoi compilarla in base ai valori già archiviati in un'altra colonna della stessa tabella:

UPDATE TABLE SET EMBEDDING_COLUMN = embedding('MODEL_IDVERSION_TAG', SOURCE_TEXT_COLUMN);

Effettua le seguenti sostituzioni:

  • TABLE: il nome della tabella.

  • EMBEDDING_COLUMN: il nome della colonna di incorporamento.

  • MODEL_ID: l'ID del modello da interrogare.

    Se utilizzi Vertex AI Model Garden, specifica text-embedding-004 o
    text-multilingual-embedding-002. Questi sono i modelli basati su cloud che Cloud SQL può utilizzare per gli incorporamenti di testo. Per maggiori informazioni, consulta Incorporamenti di testo.

  • VERSION_TAG (Facoltativo): il tag della versione del modello da interrogare. Per le versioni di textembedding-gecko precedenti a text-embedding-004 o text-multilingual-embedding-002,Prepend the tag with@`.

    Se utilizzi uno dei modelli textembedding-gecko con Vertex AI, specifica uno dei tag di versione elencati in Versioni del modello.

  • SOURCE_TEXT_COLUMN: il nome della colonna che memorizza il testo. Traduci questo testo in incorporamenti.

Il comando precedente funziona sia per le colonne di incorporamento real[] che per quelle vector. Se la colonna di incorporamento è di tipo vector, Cloud SQL esegue il cast del valore restituito di embedding() da un array real a un valore vector in modo implicito.

Il seguente esempio utilizza il modello text-embedding-004 per compilare la colonna messages.message_vector con incorporamenti basati sui contenuti della colonna messages.message:

UPDATE messages SET message_vector = embedding( 'text-embedding-004', message);

Query e indici di embedding utilizzando pgvector

L'estensione PostgreSQL pgvector ti consente di utilizzare operatori e funzioni specifici per i vettori quando archivi, indicizzi ed esegui query sugli incorporamenti di testo nel database. Cloud SQL ha ottimizzazioni proprie per l'utilizzo di pgvector, che ti consentono di creare indici in grado di velocizzare le query che coinvolgono gli incorporamenti.

Crea un indice dei vicini più prossimi

pgvector supporta le ricerche approssimative del vicino più prossimo (ANN) tramite indicizzazione.

Per creare un indice HNSW, utilizza la funzione hnsw, come mostrato nell'esempio seguente:

CREATE INDEX ON TABLE
  USING hnsw (EMBEDDING_COLUMN DISTANCE_FUNCTION)
  WITH (m = M, ef_construction = EF_CONSTRUCTION);

Effettua le seguenti sostituzioni:

  • TABLE: la tabella a cui stai aggiungendo l'indice.

  • EMBEDDING_COLUMN: una colonna che memorizza i dati vector.

  • DISTANCE_FUNCTION: la funzione di distanza da utilizzare con questo indice. Scegli una delle opzioni seguenti:

    • Distanza L2: vector_l2_ops

    • Prodotto interno: vector_ip_ops

    • Distanza coseno: vector_cosine_ops

  • M (facoltativo): il numero massimo di connessioni con punti dati vicini in un grafico. Ti consigliamo un intervallo da 5 a 48. Il valore predefinito è 16.

  • EF_CONSTRUCTION (facoltativo): le dimensioni dell'elenco che contiene i candidati più vicini durante l'attraversamento del grafico durante la creazione dell'indice. Valori più alti portano l'algoritmo a considerare più candidati, consentendo di creare un indice migliore. La dimensione predefinita è 64.

Per creare questo indice in una colonna di incorporamento che utilizza il tipo di dati real[] anziché vector, esegui il cast della colonna nel tipo di dati vector:

CREATE INDEX ON TABLE
  USING hnsw ((CAST(EMBEDDING_COLUMN AS vector(DIMENSIONS))) DISTANCE_FUNCTION)
  WITH (m = M, ef_construction = EF_CONSTRUCTION);

Sostituisci DIMENSIONS con la larghezza dimensionale della colonna di incorporamento.

La sezione successiva mostra un esempio di questo tipo di indice.

Esegui una query per il vicino più prossimo con il testo specificato

Dopo aver archiviato e indicizzato gli incorporamenti nel database, è disponibile l'intera gamma di funzionalità di query pgvector.

Per trovare i vicini semantici più vicini a un testo, utilizza la funzione embedding() per tradurre il testo in un vettore. Nella stessa query, applica questo vettore all'operatore per trovare il vicino più prossimo pgvector, <->, per trovare le righe del database con gli incorporamenti semanticamente più simili.

Poiché embedding() restituisce un array real, devi eseguire il cast della chiamata embedding() a vector per utilizzare questi valori con gli operatori pgvector.

  SELECT RESULT_COLUMNS FROM TABLE
    ORDER BY EMBEDDING_COLUMN
    <-> embedding('MODEL_IDVERSION_TAG', 'TEXT')::vector
    LIMIT ROW_COUNT

Effettua le seguenti sostituzioni:

  • RESULT_COLUMNS: le colonne da visualizzare dalle righe semanticamente simili.

  • TABLE: la tabella contenente l'incorporamento a cui viene confrontato il testo.

  • EMBEDDING_COLUMN: la colonna contenente gli embedding archiviati.

  • MODEL_ID: l'ID del modello da interrogare.

    Se utilizzi Vertex AI Model Garden, specifica text-embedding-004 o
    text-embedding-multilingual-002. Questi sono i modelli basati su cloud che Cloud SQL può utilizzare per gli incorporamenti di testo. Per maggiori informazioni, consulta Incorporamenti di testo.

  • VERSION_TAG (Facoltativo): il tag della versione del modello da interrogare. Aggiungi il prefisso @ al tag.

    Se utilizzi uno dei modelli textembedding-gecko con Vertex AI, specifica uno dei tag di versione elencati in Versioni del modello.

  • TEXT: il testo che vuoi per trovare i vicini semantici memorizzati più vicini.

  • ROW_COUNT: il numero di righe da restituire. Se vuoi solo la migliore corrispondenza singola, specifica 1 come valore per questo parametro.

Per eseguire questa query con una colonna di incorporamento memorizzata che utilizza il tipo di dati real[] anziché vector, esegui il cast della colonna nel tipo di dati vector:

  SELECT RESULT_COLUMNS FROM TABLE
    ORDER BY EMBEDDING_COLUMN::vector
    <-> embedding('MODEL_IDVERSION_TAG', 'TEXT')::vector
    LIMIT ROW_COUNT

Utilizzare i tag della versione del modello per evitare errori

Cloud SQL consiglia vivamente di utilizzare sempre una versione stabile del modello di incorporamento scelto. Per la maggior parte dei modelli, ciò significa impostare un tag di versione in modo esplicito.

Chiamare la funzione embedding() senza specificare il tag di versione del modello è valido dal punto di vista sintattico, ma può essere soggetto a errori.

Se ometti il tag della versione quando utilizzi un modello in Vertex AI Model Garden, Vertex AI utilizza la versione più recente del modello. Potrebbe non essere l'ultima versione stabile. Per ulteriori informazioni sulle versioni del modello Vertex AI disponibili, consulta Versioni del modello.

Una determinata versione del modello Vertex AI restituisce sempre la stessa risposta embedding() a un determinato input di testo. Se non specifichi la versione del modello nelle chiamate di incorporamento, è possibile che una versione del modello appena pubblicata possa modificare bruscamente il vettore restituito per un determinato input. Ciò può causare errori o altri comportamenti imprevisti nelle applicazioni.

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