Halaman ini menjelaskan cara mendaftarkan endpoint model AI dan membuat sematan vektor dengan pengelolaan endpoint model. Untuk menggunakan model AI di lingkungan produksi, lihat Membangun aplikasi AI generatif menggunakan Cloud SQL dan Bekerja dengan penyematan vektor.
Setelah endpoint model ditambahkan dan didaftarkan di pengelolaan endpoint model, Anda dapat mereferensikannya menggunakan ID model untuk membuat embedding.
Sebelum memulai
Pastikan Anda menyelesaikan tindakan berikut:
- Daftarkan endpoint model Anda dengan pengelolaan endpoint model. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Mendaftarkan dan memanggil model AI jarak jauh menggunakan pengelolaan endpoint model.
- Buat atau perbarui instance Cloud SQL Anda agar instance dapat terintegrasi dengan Vertex AI. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Mengaktifkan integrasi database dengan Vertex AI.
Membuat embedding
Gunakan fungsi SQL google_ml.embedding() untuk memanggil endpoint model terdaftar dengan
jenis model embedding teks untuk membuat embedding.
Untuk memanggil model dan membuat embedding, gunakan kueri SQL berikut:
SELECT
google_ml.embedding(
model_id => 'MODEL_ID',
content => 'CONTENT');
Ganti kode berikut:
MODEL_ID: ID model yang Anda tentukan saat mendaftarkan endpoint modelCONTENT: teks yang akan diterjemahkan ke dalam penyematan vektor
Contoh
Beberapa contoh untuk membuat embedding menggunakan endpoint model terdaftar tercantum di bagian ini.
Model embedding teks dengan dukungan bawaan
Untuk membuat embedding untuk endpoint model textembedding-gecko@002 yang terdaftar, jalankan pernyataan berikut:
SELECT
google_ml.embedding(
model_id => 'textembedding-gecko@002',
content => 'Cloud SQL is a managed, cloud-hosted SQL database service');