벡터 검색을 시작하는 데 도움이 되는 Jupyter 노트북 튜토리얼의 목록이 제공됩니다.
벡터 검색 색인 만들기
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이 노트북에서는 근사 최근접 이웃(ANN) 색인을 만들고, 색인을 쿼리하고, 출력 성능을 검증하는 방법을 알아봅니다. |
Vertex AI 멀티모달 임베딩 모델로 멀티모달 임베딩을 만들고 벡터 검색에 배포
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이 예시에서는 DiffusionDB 데이터 세트와 Vertex AI 멀티모달 임베딩 모델을 사용하여 텍스트 이미지 변환 임베딩을 만드는 방법을 보여줍니다. 이 노트북에서는 커스텀 텍스트 임베딩을 인코딩하고, 근사 최근접 이웃(ANN) 색인을 만들고 쿼리하는 방법을 알아봅니다. |
StackOverflow 질문에 벡터 검색 및 Vertex AI 텍스트 임베딩 사용
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이 예시에서는 텍스트 서비스용 Vertex AI 임베딩 및 StackOverflow 데이터 세트를 사용하여 텍스트 임베딩을 인코딩하는 방법을 보여줍니다. 이러한 임베딩은 벡터 검색에 업로드됩니다. 이 노트북에서는 텍스트 임베딩을 인코딩하고, 근사 최근접 이웃(ANN) 색인을 만들고, 색인을 쿼리하는 방법을 알아봅니다. |
다음 단계
- 튜토리얼 개요에서 다른 Vertex AI 노트북 튜토리얼 참조하기
- 생성형 AI GitHub 저장소에서 더 많은 리소스 살펴보기