Questa pagina descrive come registrare un endpoint del modello di AI e generare embedding di vettori con la gestione degli endpoint del modello. Per utilizzare i modelli di AI negli ambienti di produzione, consulta Creare applicazioni di AI generativa utilizzando Cloud SQL e Lavorare con gli embedding vettoriali.
Dopo aver aggiunto e registrato gli endpoint del modello nella gestione degli endpoint del modello, puoi farvi riferimento utilizzando l'ID modello per generare gli embedding.
Prima di iniziare
Assicurati di completare le seguenti azioni:
- Registra l'endpoint del modello con la gestione degli endpoint del modello. Per maggiori informazioni, vedi Registrare e chiamare modelli di AI remoti utilizzando la gestione degli endpoint dei modelli.
- Crea o aggiorna l'istanza Cloud SQL in modo che possa essere integrata con Vertex AI. Per ulteriori informazioni, consulta Attivare l'integrazione del database con Vertex AI.
Genera embedding
Utilizza la funzione SQL google_ml.embedding() per chiamare l'endpoint del modello registrato con il tipo di modello di incorporamento del testo per generare gli incorporamenti.
Per chiamare il modello e generare gli embedding, utilizza la seguente query SQL:
SELECT
google_ml.embedding(
model_id => 'MODEL_ID',
content => 'CONTENT');
Sostituisci quanto segue:
MODEL_ID: l'ID modello definito durante la registrazione dell'endpoint del modelloCONTENT: il testo da tradurre in un embedding vettoriale
Esempi
In questa sezione sono elencati alcuni esempi per la generazione di embedding utilizzando gli endpoint del modello registrati.
Modelli di embedding di testo con supporto integrato
Per generare embedding per un endpoint del modello textembedding-gecko@002 registrato, esegui la seguente istruzione:
SELECT
google_ml.embedding(
model_id => 'textembedding-gecko@002',
content => 'Cloud SQL is a managed, cloud-hosted SQL database service');