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

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、Cloud SQL を使用して生成 AI アプリケーションを作成するとベクトル エンベディングを操作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。

エンベディングを生成する

google_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
  google_ml.embedding(
    model_id => 'MODEL_ID',
    content => 'CONTENT');

次のように置き換えます。

  • MODEL_ID: モデル エンドポイントの登録時に定義したモデル ID
  • CONTENT: ベクトル エンベディングに変換するテキスト

例

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。

サポートが組み込まれたテキスト エンベディング モデル

登録済みの textembedding-gecko@002 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
      google_ml.embedding(
        model_id => 'textembedding-gecko@002',
        content => 'Cloud SQL is a managed, cloud-hosted SQL database service');