Prova Gemini 1.5 Pro, il nostro modello multimodale più avanzato di Vertex AI e scopri cosa puoi creare con una finestra di contesto dei token da 1 milione.Prova Gemini 1.5 Pro, il nostro modello multimodale più avanzato di Vertex AI e scopri cosa puoi creare con una finestra di contesto di 1 milione di token.
Tutorial sui blocchi note per la ricerca vettoriale
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Viene fornito un elenco di tutorial su blocchi note Jupyter per aiutarti a iniziare a utilizzare Vector Search.
Crea un indice di ricerca vettoriale
In questo blocco note imparerai a creare un indice ANN (il vicino più prossimo) approssimato, a eseguire una query sull'indice e a convalidarne le prestazioni di output.
Crea incorporamenti multimodali con il modello di incorporamenti multimodali di Vertex AI ed eseguine il deployment su Vector Search
Questo esempio mostra come creare incorporamenti da testo a immagine utilizzando il set di dati DiffusionDB e il modello di incorporamenti multimodali di Vertex AI.
In questo blocco note, imparerai come codificare incorporamenti di testo personalizzati, creare un
indice del vicino più prossimo (ANN) approssimativo ed eseguire query.
Utilizza gli incorporamenti di testo di Vector Search e Vertex AI per le domande di StackOverflow
Questo esempio mostra come codificare gli incorporamenti di testo utilizzando gli incorporamenti di Vertex AI per il servizio di testo e il set di dati StackOverflow.
Questi incorporamenti vengono caricati su Vector Search. In questo blocco note
imparerai come codificare gli incorporamenti di testo, creare un indice Approssimativo del vicino più prossimo
(ANN) ed eseguire query sugli indici.
