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이 페이지에서는 AI 모델 엔드포인트를 등록하고 모델 엔드포인트 관리로 벡터 임베딩을 생성하는 방법을 설명합니다. 프로덕션 환경에서 AI 모델을 사용하려면 Cloud SQL을 사용하여 생성형 AI 애플리케이션 빌드 및 벡터 임베딩 사용을 참고하세요.
모델 엔드포인트가 모델 엔드포인트 관리에 추가되고 등록된 후에는 모델 ID를 사용하여 엔드포인트를 참조하여 임베딩을 생성할 수 있습니다.
시작하기 전에
다음 작업을 완료해야 합니다.
- 모델 엔드포인트 관리에 모델 엔드포인트를 등록합니다. 자세한 내용은 모델 엔드포인트 관리를 사용하여 원격 AI 모델 등록 및 호출을 참고하세요.
- 인스턴스를 Vertex AI와 통합할 수 있도록 Cloud SQL 인스턴스를 만들거나 업데이트합니다. 자세한 내용은 Vertex AI와 데이터베이스 통합 사용 설정을 참고하세요.
임베딩 생성
google_ml.embedding()
SQL 함수를 사용하여 텍스트 임베딩 모델 유형으로 등록된 모델 엔드포인트를 호출하여 임베딩을 생성합니다.
모델을 호출하고 임베딩을 생성하려면 다음 SQL 쿼리를 사용하세요.
SELECT
google_ml.embedding(
model_id => 'MODEL_ID',
content => 'CONTENT');
다음을 바꿉니다.
MODEL_ID
: 모델 엔드포인트를 등록할 때 정의한 모델 ID입니다.CONTENT
: 벡터 임베딩으로 변환할 텍스트
예시
등록된 모델 엔드포인트를 사용하여 임베딩을 생성하는 몇 가지 예는 이 섹션에 나와 있습니다.
기본 지원되는 텍스트 임베딩 모델
등록된 textembedding-gecko@002
모델 엔드포인트의 임베딩을 생성하려면 다음 문을 실행합니다.
SELECT
google_ml.embedding(
model_id => 'textembedding-gecko@002',
content => 'Cloud SQL is a managed, cloud-hosted SQL database service');