Une liste de tutoriels sur les notebooks Jupyter est fournie pour vous aider à démarrer avec la recherche vectorielle.
Créer un index de recherche vectorielle
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Dans ce notebook, vous apprendrez à créer un index des plus proches voisins approximatifs (ANN), à interroger l'index et à valider ses performances de sortie. |
Créer des représentations vectorielles continues multimodales avec le modèle de représentations vectorielles continues multimodales Vertex AI et les déployer dans la recherche vectorielle
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Cet exemple montre comment créer des représentations vectorielles continues de texte à image à l'aide de l'ensemble de données DiffusionDB et du modèle de représentations vectorielles continues multimodales de Vertex AI. Dans ce notebook, vous apprendrez à encoder des représentations vectorielles continues de texte personnalisées, à créer un index des plus proches voisins approximatifs (ANN) et à effectuer une requête. |
Utiliser la recherche vectorielle et les représentations vectorielles continues de texte Vertex AI pour les questions concernant StackOverflow
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Cet exemple montre comment encoder des représentations vectorielles continues de texte à l'aide de représentations vectorielles continues Vertex AI pour le service de texte et de l'ensemble de données StackOverflow. Ces représentations vectorielles continues sont importées dans Vector Search. Dans ce notebook, vous apprendrez à encoder des représentations vectorielles continues de texte, à créer un index des plus proches voisins approximatifs (ANN) et à interroger les index. |
Étapes suivantes
- Consultez d'autres tutoriels sur les notebooks Vertex AI dans la présentation des tutoriels
- Découvrez d'autres ressources dans le dépôt GitHub Generative AI